트랜스포머의 한계를 넘다: 실시간 학습과 효율성을 잡는 ‘리퀴드 뉴럴 네트워크(LNN)’와 SSM의 시대
1. 왜 지금 ‘포스트 트랜스포머’를 말해야 할까요? 2. 살아있는 데이터의 흐름, 리퀴드 뉴럴 네트워크(LNN) 3. 선형적 효율성의 끝판왕, 상태 공간 모델(SSM)과 Mamba 4. 실무 적용: 트랜스포머를 버려야 할까요? 5. 결론: 유연한 사고가 미래의 AI 개발자를 만듭니다
AI & LLM
최신 언어 모델(GPT, Claude 등), 프롬프트 엔지니어링 및 논문 리뷰
클라우드를 넘어 내 손안으로, ‘온디바이스 AI(On-Device AI)’가 바꾸는 개발 패러다임
1. 온디바이스 AI, 왜 지금인가요? 📱 2. 핵심 하드웨어의 진화: NPU의 시대 🧠 3. 모델 다이어트의 정수, ‘양자화(Quantization)’ 이해하기 ✂️ 4. 실무 개발자를 위한 온디바이스 AI 구현 전략 🛠️ 5. 결론: 개발자에게 주는 메시지 🌟
LLM의 숨은 한계를 넘어서: 복합 AI 시스템(Compound AI Systems) 구축이 중요한 이유
1. 단일 모델의 시대가 가고, ‘시스템’의 시대가 왔어요 2. 왜 지금 복합 AI 시스템에 주목해야 할까요? 3. 성공적인 시스템 설계를 위한 핵심 아키텍처 4. 실무자를 위한 단계별 접근 전략 5. 마치며: 모델 중심에서 시스템 중심으로
AI 보안의 새로운 패러다임: 데이터 오염을 막는 ‘신뢰할 수 있는 가드레일’ 구축 전략
1. AI 보안의 복병, ‘데이터 오염’이란 무엇일까요? 2. 모델의 입과 귀를 보호하는 ‘입출력 가드레일’ 3. ‘차등 프라이버시(Differential Privacy)’로 데이터 보호하기 4. 실무자를 위한 단계별 보안 체크리스트 5. 마치며: 보안은 기술이 아니라 ‘신뢰’의 문제입니다
LLM 평가의 새로운 기준, ‘벤치마크 점수’보다 중요한 ‘실무 적합성’ 검증 전략
새로운 해의 시작과 함께 AI 기술의 발전 속도는 더욱 가팔라지고 있네요. 작년 한 해 동안 수많은 모델이 쏟아져 나오면서 “도대체 어떤 모델이 우리 프로젝트에 가장 좋을까?”라는 고민, 한 번쯤 해보셨을 거예요. 저도 실무에서 비슷한 고민을 하는 분들을 정말 많이 만났답니다. 단순히 “Llama 4가 좋다더라”, “GPT-5의 성능이 압도적이다”라는 소문만 믿고 모델을 선택했다가, 실제 서비스에 적용했을 때 … 더 읽기
AI 성능의 새로운 판도를 바꾸는 ‘데이터 큐레이션’의 힘: 양보다 질로 승부하는 비법
새해의 첫날이 밝았네요. 2026년의 시작과 함께 AI 기술은 이제 단순히 ‘얼마나 많은 데이터를 학습하느냐’의 단계를 넘어섰습니다. 요즘 개발 현장에서는 모델의 덩치를 키우는 것보다 ‘얼마나 깨끗하고 가치 있는 데이터를 먹이느냐’가 훨씬 중요한 화두가 되었죠. 혹시 공들여 만든 모델이 자꾸 엉뚱한 소리를 하거나, 학습 효율이 오르지 않아 고민해 보신 적 있나요? 저도 처음엔 데이터가 많으면 많을수록 좋을 … 더 읽기
AI 모델의 한계를 넘는 비결: ‘지식 증류(Knowledge Distillation)’로 가볍고 똑똑한 나만의 모델 만들기
새로운 해의 시작과 함께 AI 기술의 발전 속도는 정말 눈부시게 빠르네요. 현업에서 다양한 프로젝트를 접하다 보면, “성능은 좋지만 너무 무겁고 느린 모델을 어떻게 실무에 적용할 수 있을까?”라는 고민을 자주 듣게 됩니다. 대형 언어 모델(LLM)이 대세가 된 지금, 무조건 큰 모델을 쓰는 것이 정답일까요? 오늘은 거대한 AI의 지능을 작은 모델에 효과적으로 이식하는 마법 같은 기술, 지식 … 더 읽기
단순한 챗봇을 넘어 “행동”하는 AI로, 멀티모달 기반의 인터랙티브 AI 구축하기
AI 기술이 정말 자고 일어나면 바뀐다는 말이 실감 나는 요즘이죠? 2025년의 마지막 날을 보내며, 오늘은 우리가 그동안 익숙했던 “글자로만 주고받는 AI”를 넘어, 보고 듣고 직접 행동까지 하는 멀티모달 인터랙티브 AI에 대해 깊이 있게 이야기해보려 해요. 😊 처음 AI를 접했을 때는 질문에 대답만 잘해줘도 신기했는데, 이제는 AI가 사진을 분석하고, 목소리의 톤을 읽고, 심지어 우리 대신 브라우저를 … 더 읽기
2026년을 여는 AI 개발의 새로운 표준: 에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow) 완벽 이해하기
벌써 2025년의 마지막 날이네요. 올 한 해도 AI 기술의 파도 속에서 적응하느라 정말 고생 많으셨어요. ☕️ 최근 LLM 시장을 보면 단순히 모델의 체급을 키우는 단계를 넘어, 모델을 ‘어떻게 일을 시킬 것인가’에 대한 담론으로 완전히 넘어왔다는 게 느껴져요. 특히 2026년을 코앞에 둔 지금, 우리가 반드시 주목해야 할 키워드는 바로 에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow)입니다. 처음 들어보시는 분들도 계실 … 더 읽기
AI 성능의 숨은 조력자, ‘파라미터 효율적 미세조정(PEFT)’ 완벽 가이드: 적은 비용으로 똑똑한 모델 만들기
오늘도 AI 개발의 파도 속에서 길을 찾고 계신 여러분, 정말 반갑습니다. 🌊 요즘 GPT-4나 Claude 3.5 같은 거대 모델들의 성능을 보면 정말 놀랍죠? 하지만 우리 개발자들에게는 한 가지 큰 고민이 있습니다. 바로 “이 거대한 모델을 내 서비스에 딱 맞게 고쳐 쓰고 싶은데, 학습 비용과 컴퓨팅 자원이 감당이 안 된다”는 점이에요. 수천억 개의 파라미터를 가진 모델을 … 더 읽기