인지 아키텍처 설계: 단순한 프롬프트를 넘어 ‘지속 가능한 지능’을 구축하는 전략
1. 컨텍스트 윈도우의 함정과 인지 아키텍처의 등장 2. 인간의 뇌를 닮은 3단계 메모리 계층 구조 설계 3. 실행 제어 레이어: ‘생각하는 방식’을 결정하는 중추 4. 실전 적용 시나리오: 초개인화 건강관리 서비스 5. 개발자를 위한 인지 아키텍처 구축 체크리스트 6. 결론: ‘모델’이 아닌 ‘시스템’의 승리
인공지능개발
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 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