AI의 ‘보이지 않는 손’을 설계하다: 보상 모델(Reward Model) 최적화와 정렬 기술의 깊이 있는 이해
1. AI에게 ‘선함’과 ‘유용함’을 가르치는 법: 보상 모델의 역할 2. RLHF를 넘어선 새로운 흐름: DPO와 그 이상의 정렬 기술 3. ‘가드레일’ 이상의 가치: 안전한 AI 시스템 설계하기 4. 실무자를 위한 한 끗 차이: 정렬 데이터 큐레이션 5. 결론 및 요약: 우리는 어떤 AI를 만들 것인가?
데이터큐레이션
알고리즘의 ‘선택’을 넘어 고객의 ‘습관’이 되는 법: 마이크로 모먼츠와 데이터 큐레이션 전략
1. 찰나의 순간을 잡는 힘, ‘마이크로 모먼츠’란? 2. 퍼스트 파티 데이터를 활용한 ‘초정밀 큐레이션’ 3. 알고리즘 시대의 진정한 차별화: ‘경험의 서사’ 설계하기 4. 퍼포먼스와 브랜딩의 균형점 찾기 맺으며: 결국 중요한 것은 ‘관심’입니다
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 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