LLM
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DPO: RLHF를 대체하는 혁신적인 LLM 정렬 기법 – 복잡성을 제거하고 효율성을 높이다
DPO(Direct Preference Optimization)는 기존 RLHF의 복잡성을 제거하면서도 동일한 성능을 달성하는 혁신적인 LLM 정렬 기법입니다. 별도의 보상 모델과 강화 학습 없이도 인간 선호도에 맞는 고품질 언어 모델을 훈련할 수 있어, AI 개발의 접근성을 크게 향상시켰습니다.
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프로덕션 AI 에이전트 개발의 핵심 원칙 6가지 – 실무자가 전하는 검증된 가이드라인
실제 프로덕션 환경에서 안정적으로 작동하는 AI 에이전트를 구축하기 위한 6가지 핵심 원칙을 실무 경험을 바탕으로 소개합니다. 명확한 프롬프트 작성부터 체계적인 오류 분석까지, 개발자들이 시행착오를 줄이고 효과적인 AI 에이전트를 만들 수 있는 실용적인 가이드라인을 제공합니다.
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LLM의 시각으로 세상 보기: 컨텍스트가 모든 것을 결정한다
LLM의 예상치 못한 행동들이 왜 발생하는지, 그리고 컨텍스트 엔지니어링을 통해 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 실용적 인사이트를 제공하는 글입니다.
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Context Engineering: LLM 시대의 새로운 핵심 기술 – 프롬프트 엔지니어링을 넘어선 체계적 맥락 최적화
프롬프트 엔지니어링을 넘어선 새로운 AI 기술 패러다임인 Context Engineering에 대해 알아봅니다. 1,400편의 연구 논문을 분석한 최신 연구를 바탕으로 체계적 맥락 최적화의 핵심 원리와 실제 적용 사례, 성능 향상 효과를 소개합니다.
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소형 언어 모델이 AI 에이전트의 미래인 이유
소형 언어 모델(SLM)이 AI 에이전트 시스템에서 대형 모델보다 더 효율적이고 경제적인 대안으로 떠오르고 있는 이유와 실용적 전환 전략을 분석한 글입니다.
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긴 컨텍스트 LLM의 숨겨진 함정: Context Rot 현상과 실무 대응 전략
Chroma의 최신 연구를 통해 밝혀진 긴 컨텍스트 LLM의 성능 저하 현상(Context Rot)을 분석하고, 실무진을 위한 효과적인 대응 전략과 컨텍스트 엔지니어링 기법을 제시합니다.
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LLM Tool Calling 완벽 가이드: REST API부터 Spring AI까지
LLM Tool Calling의 핵심 개념부터 REST API 직접 구현, Spring AI를 활용한 간소화된 개발 방법까지 단계별로 설명하는 완벽 가이드입니다. 실제 코드 예제와 비즈니스 활용 사례를 통해 AI가 외부 시스템과 상호작용하는 방법을 배울 수 있습니다.
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LLM에 이미지 편집 기능 추가하기: Hugging Face Spaces를 MCP 서버로 활용하는 방법
MCP 프로토콜과 Gradio를 활용해 Hugging Face Spaces의 수천 개 AI 앱을 LLM에 연결하는 실용적인 가이드. Flux.1 Kontext를 이용한 이미지 편집 기능 추가 방법을 단계별로 설명합니다.
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ReAct 프롬프팅: AI가 생각하고 행동하며 학습하는 새로운 방법
AI가 단계적으로 생각하고 행동하며 학습하는 혁신적인 ReAct 프롬프팅 기법을 소개합니다. 기존 방법들과의 차이점, 실무 활용법, 그리고 효과적인 프롬프트 작성 가이드를 제공합니다.
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LLM으로 새로운 주제를 효과적으로 학습하는 방법 – 실전 가이드
2025년 현재 LLM을 효과적으로 활용하여 새로운 주제를 학습하는 실전 가이드. 할루시네이션 문제 해결법, 소크라테스 방법론, 딥 리서치 활용법 등 구체적인 활용 팁과 주의사항을 제공합니다.
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