더 똑똑한 모델을 만드는 비밀, ‘데이터 합성(Synthetic Data)’의 원리와 실전 활용 전략
1. 데이터 합성, 왜 지금 가장 중요할까요? 2. ‘모델 붕괴’를 막는 데이터 큐레이션의 기술 3. 실전! 데이터 합성 파이프라인 구축하기 4. 데이터 합성이 바꿀 개발의 미래 요약 및 마무리
AI & LLM
최신 언어 모델(GPT, Claude 등), 프롬프트 엔지니어링 및 논문 리뷰
LLM이 ‘인간의 직관’을 배울 수 있을까? 정책 최적화(PO)의 새로운 흐름 이해하기
1. AI에게 ‘옳고 그름’을 가르치는 방법: 정책 최적화란? 2. RLHF의 복잡함을 걷어낸 혁신: Direct Preference Optimization (DPO)의 진화 3. 답변의 ‘논리적 깊이’를 더하는 기술: ORPO와 KTO 4. 실무자가 마주하는 현실적인 고민들 5. 정책 최적화가 열어갈 미래: 더 인간다운 AI 요약 및 마무리
복잡한 프롬프트는 이제 그만, 의도를 읽는 ‘에이전틱 워크플로우’의 시대
1. 에이전틱 워크플로우, 도대체 무엇인가요? 2. ‘반복(Iterative)’의 힘: 품질을 결정짓는 핵심 4. 실무에서 바로 활용하는 전략 5. 마치며: 기술보다 중요한 것은 ‘관점’
단순한 명령을 넘어 소통으로, 2026년 프롬프트 엔지니어링의 새로운 패러다임
1. 이제는 지시가 아닌 ‘컨텍스트 쉐이핑(Context Shaping)’의 시대 2. 추론의 깊이를 더하는 ‘멀티 모달 체인 오브 소트(Multi-modal CoT)’ 3. 실시간 데이터 연결, RAG와 에이전틱 워크플로우 4. ‘할루시네이션’을 줄이는 현명한 가이드라인 5. 결론 및 요약: 협업하는 파트너로서의 프롬프트
AI 모델의 정체기를 깨는 열쇠: ‘테스트 타임 컴퓨팅(Test-Time Computing)’의 마법
1. 테스트 타임 컴퓨팅, 대체 무엇인가요? 2. ‘생각의 고리’를 스스로 검증하는 방법: Search & Verify 3. 개발자가 주목해야 할 ‘연산량 최적화’의 변화 4. 실무에 적용하는 테스트 타임 최적화 전략 결론: 2026년 AI 개발의 필살기
LLM의 한계를 넘는 개인화의 열쇠: ‘동적 프롬프트 최적화(DPO)’ 실전 활용 가이드
1. 정적인 프롬프트의 시대는 끝났습니다 🛑 2. 동적 프롬프트 최적화(DPO), 구체적으로 무엇인가요? 🧠 3. 왜 지금 DPO에 주목해야 할까요? (비용과 성능의 함수) 📉 4. 실전! 동적 프롬프트 파이프라인 구축 단계 🛠️ 5. 마치며: ‘인간다운 AI’로 가는 징검다리 🌟
LLM 효율의 끝판왕, ‘Mixture of Experts(MoE)’가 여러분의 프로젝트를 바꾸는 방법
1. Mixture of Experts(MoE)란 무엇일까? 2. 왜 지금 MoE를 알아야 할까요? 3. MoE의 핵심 구성 요소: 라우터(Router)의 역할 4. 실무 개발자에게 주는 인사이트 5. 결론: LLM의 미래는 ‘협업’에 있습니다
프롬프트를 넘어 모델의 ‘뇌’를 직접 조절하는 시대: 기계론적 해석 가능성(Mechanistic Interpretability)의 세계
1. 블랙박스를 여는 열쇠: 기계론적 해석 가능성이란? 2. 프롬프트의 한계를 넘는 ‘스티어링 벡터(Steering Vectors)’ 3. 2026년 개발자가 이 기술에 주목해야 하는 이유 4. 실무에 적용하기: 단순한 사용자를 넘어 ‘설계자’로 요약 및 결론
실무를 바꾸는 에이전틱 AI와 추론 모델의 진화: 이제는 ‘말’보다 ‘실행’입니다
1. 인간의 사고 과정을 닮아가는 ‘시스템 2’ 추론 모델 2. ‘대화’에서 ‘워크플로우’로: 에이전틱 AI의 등장 3. 멀티모달 월드 모델: 세상을 진짜로 이해하기 시작한 AI 4. 우리가 준비해야 할 ‘프롬프트 엔지니어링 2.0’ 요약 및 마무리
적은 비용으로 최강의 성능을, ‘모델 머징(Model Merging)’이 AI 개발의 새로운 표준이 된 이유
1. 모델 머징, 왜 지금 주목해야 할까요? 2. 모델 머징의 핵심 알고리즘: 어떻게 섞는 걸까? 3. 개발자가 느끼는 모델 머징의 진짜 매력 4. 실전! 모델 머징을 위한 워크플로우 요약 및 마무리