LatentLLM 모델 압축: 재학습 없이 KV 캐시를 줄이는 다중 헤드 잠재 어텐션 변환
미쓰비시전기 연구소가 AAAI 2026에서 발표한 LatentLLM 정리. 추가 학습 없이 기존 대형 언어 모델을 저차원 잠재 구조로 바꿔 KV 캐시와 연산량을 줄이는 세 가지 아이디어를 소개한다.
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AI TOPIC
LLM 최신 뉴스와 핵심 해설
LLM 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 632편을 최신순으로 모았습니다.
창발적 정렬 이탈과 맥락 밖 추론: 좁은 미세조정이 LLM의 성격 전체를 바꾸는 이유
AI Safety Poland 세미나에서 얀 베틀리와 안나 슈티베르베틀리가 발표한 연구 정리. 흩어진 학습 데이터를 모델이 스스로 연결하는 맥락 밖 추론과, 취약한 코드 학습이 전방위 정렬 이탈로 번지는 현상을 설명한다.
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AI 연구 도구의 책임·투명성·신뢰: 연구자 15명 인터뷰가 드러낸 문제와 대응 전략
문헌 조사와 아이디어 발상에 LLM 도구를 쓰는 연구자 15명을 인터뷰한 연구다. AI의 단정적인 말투가 불확실성과 출처를 가리는 문제, 그리고 연구자들이 스스로 만들어낸 검증·신뢰 쌓기 전략을 짚는다.
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LLM 잠재 학습과 귀납적 백도어: 숫자만 학습해도 취향이 전이되고 데이터 필터링이 통하지 않는 이유
교사 모델이 만든 숫자 목록만 학습해도 학생 모델이 교사의 취향과 오정렬까지 물려받는다. 좁은 데이터가 모델 전반의 행동을 바꾸고, 학습에 없던 트리거로 백도어가 생기는 실험들을 발표에서 정리했다.
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LLM 입력 모더레이션 비용 줄이기: 별도 가드 모델 대신 모델 내부의 다층 잠재 프로토타입을 쓰는 방법
폴란드 NASK 연구자가 AI 세이프티 웨비나에서 발표한 다층 잠재 프로토타입 기법을 정리했다. 별도 가드 모델을 돌리지 않고 LLM 내부 표현만으로 위험한 입력을 걸러내는 원리, 층 선택 방식, 벤치마크 결과와 한계를 함께 다룬다.
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기계적 해석가능성 강의: 스티어링·인과 매개 분석·인과 추상화로 LLM 내부 읽기
스탠퍼드 초청 강연에서 연구자가 골든게이트 클로드로 알려진 스티어링부터 인과 매개 분석과 인과 추상화까지, 신경망 내부를 인과로 규명하는 방법을 단계별로 설명했다. 각 방법이 실제로 무엇을 증명하는지도 짚는다.
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트랜스포머 구조 해부 강의: 토크나이저·어텐션·잔차 스트림으로 보는 LLM 작동 원리와 GPT-2 구현
AI 안전 교육 프로그램 ARENA의 강의에서 트랜스포머의 토큰화, 어텐션, 잔차 스트림, 인과 마스크를 GPT-2를 직접 구현하는 관점으로 풀어낸 설명을 정리했다. 2017년 구조가 지금까지 유지되는 이유와 남은 한계도 함께 짚는다.
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LLM 평가셋 자동 생성 실습: 모델이 쓴 300문항을 걸러내는 품질 관리와 p-해킹 방지
AI 안전 교육 과정 ARENA 강의 정리. 손으로 쓴 질문 몇 개를 시드로 300문항 평가셋을 모델로 생성하고, 반복·편향·아첨을 걸러내는 품질 관리와 p-해킹 방지 원칙까지 실습 관점에서 짚는다.
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생성형 AI 세미나 정리: 데이터 고갈 이후의 LLM 연구 방향과 AI 에이전트의 기술적 한계
UC 버클리와 xAI 소속 연구자가 발표한 생성형 AI 세미나 내용을 정리한다. 데이터 고갈에 대비한 데이터 재사용·엔드투엔드·분산 협업 전략과, 장기 계획·그라운딩·비용에서 드러난 AI 에이전트의 한계를 짚는다.
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LLM 강화학습 RLHF 정리: KL 제약의 기원부터 개인화 보상 모델과 다원적 정렬 연구까지
딥시크 R1 이후 다시 주목받은 LLM 강화학습의 계보를 정리한다. 2016년 음악 생성 연구에서 출발한 KL 제약, 단일 보상 함수를 가정하는 RLHF의 구조적 한계, 그리고 사용자별 선호를 반영하는 개인화 보상 모델 연구까지 짚는다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 구조 정리: 도구·리소스·프롬프트와 서버 클라이언트 동작 방식
앤트로픽이 공개한 MCP는 LLM 앱이 데이터 소스를 붙일 때마다 반복하던 맞춤 구현을 표준화한다. 호스트·클라이언트·서버의 역할 분담과 도구·리소스·프롬프트가 각각 무엇을 맡는지, 실제 문서 검색 서버 예제로 하나씩 짚었다.
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트랜스포머 논문 쉬운 설명: 셀프 어텐션이 순환 신경망의 순차 처리 한계를 깬 방법
2017년 논문 어텐션 이즈 올 유 니드가 왜 전환점이 됐는지, 한 번에 한 단어씩 읽던 순환 신경망의 한계와 셀프 어텐션, 멀티 헤드 구조, 그리고 번역 성능과 학습 비용의 변화를 수식 없이 풀어낸 해설 영상을 정리했다.
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LLM 지식 그래프 추출 실전 정리: 비정형 문서 개체·관계 뽑는 프롬프트 3단계 개선과 환각 검증
기업 데이터의 80~90%를 차지하는 비정형 문서에서 개체와 관계를 뽑아 지식 그래프로 만드는 과정을, 프롬프트를 세 번 고쳐 가며 실제로 돌려 보고 환각 검증 관문까지 짚은 국내 스터디 발표 내용을 정리했다.
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지식 그래프 LLM 추출 실전: 비정형 문서에서 개체와 관계 뽑는 프롬프트 3단계 개선법
기업 데이터 대부분을 차지하는 비정형 문서를 지식 그래프로 바꾸는 과정을 다룬 스터디 발표 정리. 사전 기반 개체명 인식의 한계, 프롬프트를 세 번 고쳐 출력을 안정시킨 기록, 환각을 걸러내는 검증 게이트까지 짚었다.
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LLM 모델 압축 총정리: 양자화·가지치기·지식 증류·저랭크 분해 서베이 논문 스터디 발표 요약
거대 언어 모델을 적은 자원에서 돌리기 위한 압축 기법을 네 갈래로 정리한 스터디 발표다. 양자화와 가지치기의 성능 차이, 지식 증류의 두 방식, 그리고 실제 추론 속도 이득의 한계까지 함께 다룬다.
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트랜스포머 MLP 구조 해설: LLM이 사실을 저장하는 위치와 중첩 가설, GPT-3 파라미터 분포까지
3Blue1Brown이 트랜스포머의 다층 퍼셉트론(MLP)을 분해해 대규모 언어모델이 지식을 담는 방식을 설명한다. 두 번의 행렬 곱과 ReLU가 만드는 AND 게이트, GPT-3 파라미터의 3분의 2, 그리고 중첩 가설까지 정리했다.
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스탠퍼드 CME295 트랜스포머와 LLM 1강 정리: 토큰화, 워드투벡, RNN, 셀프 어텐션
스탠퍼드 CME295 강의 첫 시간이 텍스트를 숫자로 바꾸는 토큰화에서 출발해 워드투벡 임베딩과 RNN·LSTM의 한계를 거쳐 트랜스포머의 셀프 어텐션과 인코더·디코더 구조에 이르는 개념의 흐름을 차례로 짚는다.
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GPT-2 분류 미세조정 실습: 출력 헤드 교체와 캐글 LLM 분류 대회 베이스라인
사전학습된 GPT-2의 출력 헤드를 두 개 클래스로 바꿔 스팸 문자를 걸러내는 분류 미세조정 실습을 따라가고, 마지막 토큰만 쓰는 이유와 챗봇 아레나 선호 예측을 다루는 캐글 대회 제출 과정까지 정리했습니다.
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LLM 사전 학습 실습 정리 — 크로스 엔트로피와 퍼플렉서티, 온도·top-k 샘플링, 체크포인트 저장
라벨 없는 텍스트로 GPT-2를 직접 학습시킨 스터디 기록. 크로스 엔트로피와 퍼플렉서티로 모델을 평가하고, 훈련·검증 손실을 함께 그려 과적합 시점을 잡고, 온도와 top-k로 생성 문장을 조절한 뒤 체크포인트까지 저장하는 과정을 정리했다.
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어텐션 메커니즘 구현 정리: 셀프 어텐션·인과적 어텐션·멀티 헤드 어텐션을 스터디 발표로 따라가기
LLM을 밑바닥부터 만드는 책의 어텐션 장을 다룬 스터디 발표 기록입니다. 어텐션 스코어와 가중치, 컨텍스트 벡터를 구하는 흐름과 인과적 어텐션, 멀티 헤드 어텐션의 개념을 코드 확인 과정까지 포함해 한국어로 정리했습니다.
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디코더 온리 트랜스포머 완전 해설: 워드 임베딩부터 마스크드 셀프 어텐션까지 ChatGPT 구조 파헤치기
ChatGPT가 사용하는 디코더 온리 트랜스포머의 동작을 워드 임베딩, 위치 인코딩, 마스크드 셀프 어텐션, 잔차 연결 순서로 차근히 따라가고, 인코더와 디코더를 나누는 일반 트랜스포머와 구조가 어떻게 다른지까지 한국어로 정리했습니다.
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지시 미세조정(Instruction Fine-Tuning) 정리: 알파카 템플릿, 패딩 마스킹, LLM 심판 평가까지
베이스 모델을 지시 따르는 모델로 바꾸는 지시 미세조정 과정을 데이터셋 구조와 알파카 템플릿, 손실에서 제외하는 패딩 마스킹, 다른 LLM을 심판으로 세우는 평가 방식까지 스터디 발표 순서를 따라 차근차근 정리했다.
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GPT 모델 직접 구현: 레이어 정규화·GELU·숏컷 연결로 트랜스포머 블록 쌓기
GPT 구조를 코드로 조립하는 스터디 발표 정리. 설정 딕셔너리로 뼈대를 잡고 레이어 정규화, GELU, 피드포워드, 숏컷 연결을 붙여 트랜스포머 블록을 12번 쌓는 과정과 파라미터가 몰리는 지점을 짚는다.
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트랜스포머 강의 정리: 어텐션·토크나이저·포지셔널 인코딩부터 마스킹과 잔차 연결까지
대학 LLM 강의의 트랜스포머 회차 정리. 어텐션을 확률로 값을 섞는 룩업 테이블에 비유하고, 셀프·크로스 어텐션과 스케일드 닷 프로덕트, BPE 토크나이저, 위치 인코딩, 마스킹, 잔차 연결과 피드포워드까지 차례로 짚는다.
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대규모 언어 모델 기초 정리: 사전학습과 파운데이션 모델, 파인튜닝과 인코더·디코더의 관계
한국어 스터디 모임이 정리한 대규모 언어 모델 입문 내용을 담았다. 머신러닝과 딥러닝, LLM의 관계에서 시작해 사전학습과 파인튜닝의 분업, 인코더와 디코더의 역할 차이, 환각을 다루는 방법까지 차례로 짚는다.
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LLM 파인튜닝 총정리: RLHF 보상 모델부터 LoRA·DoRA, 인컨텍스트 러닝과 하네스 엔지니어링까지
정답이 하나뿐이라고 가정하는 지도 미세조정의 한계에서 출발해, 사람의 선호로 보상 모델을 만드는 RLHF와 LoRA 계열 경량 파인튜닝, 그리고 인컨텍스트 러닝에서 하네스 엔지니어링으로 이어지는 흐름까지 대학원 LLM 강의 내용을 정리했다.
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LLM 사전학습과 사후학습 기초 정리: BERT의 마스킹, T5의 텍스트투텍스트, GPT의 다음 토큰 예측
대학 LLM 강의가 사전학습과 사후학습의 큰 그림을 정리한다. 인코더·인코더디코더·디코더 세 계열이 무엇을 다르게 했고 왜 GPT의 다음 토큰 예측 방식만 남았는지, SFT는 사전학습과 정확히 어디서 갈리는지 짚었다.
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LLM 아키텍처 변천사 정리 — MoE와 롱컨텍스트, 뮤온 옵티마이저까지 믹스트랄에서 딥시크 V3.2로
2023년 라마 이후 공개된 오픈 웨이트 모델의 설계를 한 강의에서 훑는다. 믹스트랄의 전문가 혼합, 젬마의 어텐션 교차 배치, 딥시크의 보조 손실 없는 로드 밸런싱과 희소 어텐션까지 무엇이 바뀌고 무엇이 그대로인지 정리한다.
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LLM 아키텍처 정리: RMS놈·RoPE·SwiGLU가 표준이 된 이유와 학습 안정화 기법
국내 대학 LLM 강의가 라마 계열을 기준으로 프리놈과 RMS놈, 회전 위치 임베딩, SwiGLU 같은 현대 트랜스포머 설계가 표준이 된 이유와 하이퍼파라미터 관례, 소프트맥스 학습 안정화 기법까지 차례로 정리했다.
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MQA GQA MLA 완전 정리: KV 캐시 메모리 폭증을 잡는 어텐션 변형 세 가지의 원리와 대가
LLM 추론 속도를 살리려 만든 KV 캐시가 이번엔 GPU 메모리를 잠식한다. MQA, GQA, 그리고 딥시크가 쓴 MLA가 각각 무엇을 줄이고 그 대가로 무엇을 내주었는지, 대학 LLM 강의 내용을 따라 차례로 정리했다.
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에너지 기반 미세조정 EBFT: 보상 모델 없이 응답 전체의 의미를 맞추는 LLM 학습법
마이크로소프트 연구진이 제안한 에너지 기반 미세조정(EBFT)은 다음 토큰 예측과 강화학습의 중간 지점을 노린다. 별도의 보상 모델이나 외부 검증기 없이 응답 전체를 특징 공간에서 맞춰 SFT보다 나은 결과를 냈다.
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LLM 스케일링 법칙 정리: 카플란과 친칠라가 말하는 파라미터와 데이터 배분, 그리고 오버트레이닝
작은 모델 실험만으로 큰 모델의 성능을 예측하는 스케일링 법칙을 정리했다. 데이터와 파라미터의 멱법칙, 임베딩 제외 규칙, 크리티컬 배치 사이즈, 카플란에서 친칠라로 이어진 연산 배분 논쟁까지 짚는다.
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MoE 구조 정리: LLM 전문가 혼합의 라우팅·공유 전문가·로드 밸런싱 손실까지
전문가 혼합(MoE)은 전체 파라미터를 키우면서 실제 연산량은 묶어두는 구조다. 라우팅 방식이 top-k로 수렴한 이유, 딥시크가 퍼뜨린 세분화·공유 전문가, 전문가 붕괴를 막는 로드 밸런싱 손실까지 강의 내용을 정리했다.
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LLM 추론 학습 정리: 사고 사슬(CoT)부터 검증 가능한 보상 RLVR과 GRPO 계열 알고리즘까지
학습 없이 프롬프트만으로 추론을 끌어올리는 세 갈래 방법과, 정답 채점처럼 검증 가능한 보상으로 강화학습을 돌리는 RLVR 및 GRPO 계열 알고리즘의 차이를 대학 강의 내용을 바탕으로 차근차근 정리했습니다.
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LLM 사후학습(포스트 트레이닝) 정리 — RLVR·합성 데이터·온폴리시 증류가 바꾼 모델 학습 방식
대학 LLM 강의의 마지막 회차가 최신 사후학습 기법을 정리한다. RLVR과 RLHF의 차이, 합성 데이터의 가능성과 모델 붕괴 위험, 온폴리시 증류와 다중 교사 방식까지 최근 공개 모델의 실제 학습 레시피로 짚는다.
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LLM 코딩 도구의 역설, 생산성은 오르는데 개발자 실력은 왜 정체되나 (NDC 토론토 강연 정리)
NDC 토론토 강연이 소프트웨어 엔지니어 설문과 최근 1년치 연구를 모아, LLM 채택률과 만족도는 높은데 신뢰도는 낮은 모순을 짚고 주니어 개발자의 실력 형성 경로가 끊기고 있다는 근거를 정리했다.
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지능은 곧 예측이다: 구글 기초 연구 책임자가 MIT 강연에서 말한 생명·계산·의식의 연결고리
구글 기초 연구 책임자가 MIT 강연에서 다음 단어 예측 모델이 준 충격, 생명이 처음부터 계산이었다는 주장, 공생으로 복잡해지는 진화, 그리고 의식이 협력에 필요하다는 기능적 설명을 하나의 이야기로 엮어 설명했다.
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LoRA 파인튜닝과 PEFT 정리: LLM 미세조정 GPU 메모리 계산과 모델 병합 전략
AI 엔지니어링 7장 발표 정리. 풀 파인튜닝의 VRAM 계산부터 어댑터와 LoRA의 저랭크 분해, 태스크 벡터 기반 모델 병합, 학습률과 배치 크기 등 학습 하이퍼파라미터까지 실무 관점으로 짚었다.
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임베딩 모델과 하이브리드 검색 정리 — TF-IDF·BERT·BM25·상호 순위 조합
한국어 스터디 발표를 정리했다. 넘버링과 원-핫에서 TF-IDF, Word2Vec, BERT 문장 임베딩까지의 흐름과 바이·교차 인코더의 차이, BM25와 상호 순위 조합으로 검색 품질을 끌어올리는 방법을 다룬다.
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지식 그래프와 LLM 결합 실전 정리: 그라운딩, RDF와 LPG 차이, 도입 판단 기준
국내 AI 스터디 모임이 지식 그래프와 LLM을 결합한 시스템의 구조를 정리했다. 자연어 질의와 그라운딩의 순환, 업서트 전 검증, RDF와 LPG의 차이, 세 가지 비용, 그리고 도입을 판단하는 문제 패턴을 다룬다.
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뇌는 컴퓨터인가: 계산주의 신경과학의 한계와 LLM 이해 논쟁을 짚은 철학자 인터뷰
신경과학 철학자 마즈비타 치리무타가 과학의 추상화와 이상화, 반사 이론이 남긴 교훈, 계산주의 심리철학의 한계, 신체 없는 LLM의 이해 가능성까지 오늘날 AI 연구가 깔고 있는 숨은 전제를 하나씩 되짚는다.
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컨텍스트에 컴퓨트 쏟기, 공개 데이터 한계를 넘으려는 지속 학습 연구의 현재와 벽
AI 엔지니어 콘퍼런스 강연에서 잭 모리스는 모델의 세 가지 확장 축이 모두 공개 데이터 위에서만 작동한다고 지적하고, 내 데이터에는 컴퓨트만 남는다며 지속 학습 기법들이 어디서 막히는지 하나씩 짚었다.
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AI 에이전트 지속 학습과 전문성 — 코딩 에이전트만 잘 작동하는 이유와 다음 확장 축
오하이오 주립대 유 수 교수가 AI 엔지니어 콘퍼런스에서 지능과 전문성을 구분했다. 코딩 에이전트만 유독 잘 작동하는 이유, 지속 학습이 두 개념을 잇는 다리인 이유, 그리고 전문성을 새로운 확장 축으로 삼자는 제안을 정리했다.
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타우 벤치 논문 리뷰: 대화형 AI 에이전트 평가에서 일관성과 지시 수행이 갈리는 지점
서울대 DSBA 연구실이 타우 벤치와 후속 연구를 리뷰하며 멀티턴 상호작용과 정책 준수, 반복 일관성을 함께 재야 하는 이유를 정리하고, 사용자와 협업할 때 오히려 점수가 떨어지는 평가 결과를 짚었다.
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지식 그래프와 LLM 결합 실전: 멀티소스 통합과 그래프 분석으로 환각을 줄이는 설계 원칙
여러 출처를 하나의 지식 그래프로 통합한 뒤 그래프 분석으로 후보를 좁히고 LLM에는 설명 역할만 맡기는 접근을 다룬 스터디 녹화를 정리했다. 생명의학 사례에서 출발해 어떤 문제에 이 방식이 맞는지까지 짚는다.
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AI 작동 원리 쉽게 이해하기: 앤트로픽이 설명한 예측 구조와 결과를 잘 얻는 습관 네 가지
앤트로픽의 사용자 경험 담당자가 AI 모델이 답을 만들어 내는 과정을 설명했다. 예측이라는 원리, 학습 데이터의 컷오프 시점, 그리고 자신감 있는 오답이 나오는 이유와 이를 감안한 사용 습관 네 가지를 정리했다.
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LoRA 파인튜닝 실전 정리: QLoRA 메모리 절감, 랭크와 알파 설정, 그리고 데이터셋의 힘
라이트닝 AI의 세바스찬 라시카가 라마 2 70억 파라미터 모델로 수백 번 돌린 LoRA 파인튜닝 실험을 정리했다. QLoRA의 메모리 절감과 속도 손해, 랭크와 알파 조합, 그리고 데이터셋이 성능을 가른 이유를 짚는다.
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마인크래프트 AI 봇은 어디까지 왔나: 엔더 드래곤까지 남은 거리와 진짜 병목의 정체
LLM을 붙인 마인크래프트 봇이 어디까지 왔는지 개발자가 직접 정리했다. 다이아몬드 곡괭이는 만들어내지만 흑요석 열 개에서 번번이 막히고, 진짜 병목은 언어 모델의 판단이 아니라 길찾기 모듈이었다.
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AirLLM 계층별 추론 정리: 4GB VRAM 그래픽카드에서 Llama3 70B 대형 모델을 실행하는 원리와 실습 한계
고가 GPU 없이는 대형 언어 모델을 못 돌린다는 통념을 흔드는 오픈소스 AirLLM을 소개한다. 계산 순서가 된 계층만 VRAM에 올리는 방식과 4GB로 제한한 환경에서 Llama3 70B를 실행한 실습 결과, 그리고 속도 한계를 함께 정리했다.
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LLM 동작 원리 쉽게 정리: 토큰 예측과 학습·추론, 어텐션과 환각이 생기는 이유까지
ChatGPT 같은 대형 언어 모델이 다음 토큰의 확률을 계산해 답을 하나씩 이어 붙이는 과정을 학습과 추론으로 나눠 설명하고, 토큰과 파라미터, 어텐션과 온도 설정, 그럴듯한 오답인 환각이 생기는 이유까지 짚었다.
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SLM과 LLM 선택 기준 정리, 소형 언어 모델이 비용 대비 유리한 경우는 언제일까
새 언어 모델은 여러 크기로 함께 공개된다. 서비스에 늘 가장 큰 모델이 필요할까. SLM이 필요한 이유와 LLM과의 선택 기준, 그리고 오픈소스 소형 모델로 먼저 가능성을 확인하는 검증 순서를 정리했다.
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Best-of-N 은 최선인가: 추론 시점 정렬의 이론적 한계와 대안 알고리즘 Inference-Time Pessimism 논문 리뷰
추가 학습 없이 답변 품질을 올리는 대표 기법 Best-of-N 을 이론적으로 분석한 논문 리뷰. 샘플 수를 늘릴수록 리워드 모델에 과최적화되어 성능이 떨어지는 한계를 증명하고, 이를 극복하는 새 알고리즘을 소개한다.
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프로그래밍 언어의 과거·현재·미래: 케블린 헤니가 짚은 순위 정체와 LLM의 자리
케블린 헤니가 서로 기준이 다른 세 가지 언어 순위를 나란히 놓고, 상위권이 왜 20세기 언어로 채워져 있는지와 우리가 쓰는 개념이 왜 1960년대 산물인지, 그리고 LLM이 언어 생태계를 어느 쪽으로 밀고 있는지 설명한다.
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LLM 추론 시간 알고리즘 총정리: 병렬 생성·트리 탐색·수정으로 테스트 타임 연산 쓰는 법
카네기멜런대 고급 자연어처리 수업의 초청 강연이 이미 훈련된 언어모델에 추론 시점의 연산을 더 써서 성능을 끌어올리는 메타 생성 알고리즘 네 가지를 정리하고, 비용까지 함께 따져야 하는 이유를 짚었다.
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LLM 추론의 기초: 온도 샘플링과 메타 생성 알고리즘을 CMU 강의 코드로 정리하기
카네기멜런대 LLM 추론 수업이 조건부 확률과 온도 샘플링, 잠재변수로서의 사고의 사슬, 재랭킹 메타 생성까지 언어모델 생성 원리를 코드 시연으로 짚었다. 온도를 0으로 두어도 결과가 매번 달라지는 이유도 함께 설명한다.
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컨텍스트 엔지니어링이란? 프롬프트 엔지니어링과의 차이와 AI 에이전트 성능을 높이는 방법
IBM 테크놀로지가 컨텍스트 엔지니어링 개념을 설명한다. 프롬프트만 다듬는 단계를 넘어 모델이 추론 시점에 보는 정보 환경 전체를 설계해야 환각이 줄고 AI 에이전트가 안정적으로 작동한다는 설명과, 좋은 컨텍스트의 네 가지 조건을 정리했다.
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LLM 샘플링 기법 정리: 온도·top-k·top-p부터 국소 전형성 샘플링까지 CMU 강의 해설
CMU 고급 자연어처리 강의에서 아만다 버치가 언어모델을 확률분포로 보는 관점부터 온도 조절, top-k, top-p, 엡실론, 국소 전형성 샘플링까지 비교하며 상황에 맞는 디코딩 전략을 고르는 기준을 설명한다.
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LLM으로 다음 직업 예측하기: 스탠퍼드 GSB 수전 애시가 40년 경력 데이터를 이력서로 바꿔 파인튜닝한 연구
스탠퍼드 GSB 수전 애시 교수팀이 40년간 쌓인 노동자 경력 설문을 이력서 형태의 글로 바꿔 오픈소스 LLM을 파인튜닝했다. 다음 직업 예측에서 기존 어떤 모델보다 정확했고, 같은 방식을 고객 여정과 의료에도 적용할 수 있다.
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LLM 제약 생성 총정리: JSON 문법 강제, 토큰 힐링, FUDGE와 대조 디코딩
CMU 대학원 강의에서 다룬 LLM 생성 제어 기법을 정리했다. 상태 기계로 JSON을 강제하는 방식과 그 이론적 한계, 토큰 힐링, 그리고 의미 제약을 다루는 FUDGE와 대조 디코딩까지 짚는다.
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LLM 자기수정(Self-Refine) 정리: CMU 강의로 본 성공 조건과 한계, 외부 피드백의 역할
카네기멜런대 그레이엄 뉴빅 교수의 LLM 추론 강의가 자기수정 기법 일곱 편을 비교하며, 문체 교정에는 통하지만 수학 추론에는 실패하는 이유와 코드 실행 같은 외부 피드백이 필요한 지점을 짚었습니다.
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LLM 도구 사용 원리 총정리 - 함수 호출, MCP, 코드 샌드박스까지 CMU 강의 해설
CMU 그레이엄 뉴빅 교수의 강의를 바탕으로 언어모델이 외부 도구를 호출하는 방식을 정리했다. 웹GPT와 툴포머부터 JSON 스키마 함수 호출, MCP 표준, 코드 실행 샌드박스, 도구 자체를 만들어 쓰는 기법까지 짚는다.
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프롬프트 엔지니어링 기법 총정리 - 구글 백서로 보는 모델 설정값과 핵심 전략 12가지
구글이 공개한 프롬프트 엔지니어링 백서를 한국어로 정리했습니다. 온도와 Top-K, Top-P 설정부터 퓨샷, 스텝백, 체인 오브 소트, 자기일관성, ReAct까지 실무에서 바로 쓰는 기법을 짚습니다.
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구글 에이전트 백서 42쪽 정리: 오케스트레이션과 익스텐션·함수·데이터 스토어 이해하기
구글이 공개한 42쪽짜리 에이전트 백서를 처음부터 끝까지 훑는다. 모델과 에이전트가 갈리는 지점, ReAct와 사고 사슬·사고 트리, 그리고 익스텐션과 함수, 데이터 스토어의 차이를 항공권 예약 예시로 정리했다.
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리처드 서턴 인터뷰 정리: LLM은 막다른 길인가, 경험에서 배우는 강화학습의 반론
튜링상 수상자이자 강화학습의 창시자인 리처드 서턴은 LLM에 목표도 세계 모델도 없다고 반박한다. 모방이 아니라 경험에서 배우는 AI, '쓰라린 교훈' 해석, AI 계승 논쟁까지 대담 내용을 정리했다.
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생성형 AI 평가 방법: 공개 벤치마크의 한계와 실무용 평가 데이터셋·단위 테스트 만드는 법
리더보드 순위가 실제 사용자 선호와 뒤집히는 사례들을 짚으며, 생성형 AI 애플리케이션을 위한 동등성 지표와 단위 테스트 기반 평가 체계를 어떻게 설계하고 실사용자 검증까지 순환시키는지 정리한 강연 요약이다.
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RLVR 강화학습 미세조정 실습: OpenAI 강화 파인튜닝 API로 로그 이상탐지 모델 만들기
사람 대신 코드가 채점하는 검증 가능한 보상 기반 강화학습으로 로그 이상탐지 모델을 미세조정한 과정을 따라간다. 데이터 분할과 채점기 설계, 훈련 결과, 그리고 250달러라는 비용의 현실까지 짚었다.
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생성형 AI 평가 방법 정리: 검증 데이터셋 구축과 LLM 심판 활용 실무 워크플로
생성형 AI 앱의 출력은 같은 프롬프트와 같은 모델에서도 흔들린다. 한 데이터 과학자가 입력·모델·출력 단계별 변동 요인을 짚고, 자체 검증 데이터셋과 LLM 심판, 단위 테스트로 평가 체계를 세우는 실무 절차를 순서대로 정리했다.
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AI 에이전트 스킬 평가 방법: 스킬이 오히려 성능을 떨어뜨리는 경우와 검증 절차
AI 에이전트에 붙이는 스킬이 늘 도움이 되지는 않는다. 약 80개 스킬을 검증한 벤치마크와 성격이 다른 세 가지 과제 실험을 근거로, 스킬이 역효과를 내는 조건과 실무에서 쓸 수 있는 평가 방법을 정리했다.
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AI 에이전트와 워크플로우 차이, 다음 행동을 누가 정하는가로 판별하는 기준 정리
챗봇과 워크플로우, 에이전트는 서로 다른 종류가 아니라 흐름의 제어권을 모델에 얼마나 넘겼느냐의 차이다. 다음에 무엇을 할지 누가 정하는지 하나만 확인하면 진짜 에이전트인지 손쉽게 가려낼 수 있다는 설명이다.
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청크리스 RAG란 무엇인가 — Docling과 AI 에이전트가 문서 구조를 따라 답을 찾는 방식 정리
200쪽 보고서에서 한 대목을 찾을 때, 문서를 500단어씩 잘라 유사도로 맞추는 대신 저자가 만든 목차 구조를 그대로 두고 에이전트가 필요한 절만 열어 읽는 방식이 청크리스 RAG입니다. 장단점을 함께 정리했습니다.
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희소 오토인코더(SAE) 한계와 쓸모: 닐 난다가 정리한 사전 학습 해석 가능성 3년의 기록
신경망 내부를 읽어낼 열쇠로 기대받던 희소 오토인코더는 왜 논쟁거리가 됐을까. 해석 가능성 연구자 닐 난다가 초기 열광과 지표의 함정, 특징 흡수 같은 병리, 그리고 지금도 남아 있는 쓸모를 직접 짚었다.
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기계적 해석가능성 우선순위: 추론 모델·AI 심리학·평가 인식, 닐 난다가 지금 중요하다고 본 연구 방향
모델이 커진 게 아니라 성격이 바뀌었다. 추론 모델과 에이전트 시대에 기계적 해석가능성 연구가 무엇을 해야 하는지, 통제보다 이해를 우선하라는 근거는 무엇인지, 닐 난다가 연구 장학생들에게 한 강연의 논지를 정리했다.
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LLM JSON 출력 강제하기: 문법 제약 디코딩이 프롬프트보다 확실한 이유와 한계
LLM에 “올바른 JSON을 반환하라”고 지시해도 깨진 출력은 나온다. 토큰 점수와 샘플러 사이에 문법 상태를 끼워 넣어 불가능한 토큰을 아예 차단하는 문법 제약 디코딩의 작동 원리와 그 보장의 경계를 정리했다.
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롱컨텍스트 LLM 만들기: 카카오가 공개한 위치 임베딩 보정과 장문 합성 데이터 학습 전략
카카오 AI 엔지니어링팀이 if(kakao)25에서 공개한 롱컨텍스트 적용기. 위치 임베딩을 다시 맞추는 학습 없는 보정 기법부터 짧은 문서를 이어 붙여 장문 데이터를 합성하는 학습 전략, 링 어텐션과 데이터 패킹 최적화까지 짚었다.
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LLM 강화학습 총정리: RLHF, RLAIF, RLVR 세 가지 방식과 AI 에이전트 시대를 연 검증 가능한 보상
강화학습이 대규모 언어 모델 학습에 쓰이는 세 가지 방식인 RLHF, RLAIF, RLVR의 원리와 차이를 비교하고, 코드로 정답을 검증하는 보상이 딥리서치와 코딩 에이전트의 문을 어떻게 열었는지 정리했다.
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트랜스포머 LLM 튜링 완전성 논쟁: 생각의 사슬이 언어 모델을 확률적 튜링 기계로 만드는 이유
취리히연방공대 연구자 프란츠 노박과의 대담. 촘스키 위계부터 트랜스포머 인코더와 디코더의 표현력 차이, 생각의 사슬이 언어 모델을 확률적 튜링 기계와 동등하게 만드는 증명, 그리고 학습 가능성의 벽까지 풀어 설명한다.
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FLARE 논문 정리 — LLM이 확신 없을 때만 스스로 검색하는 능동 검색 증강 생성
첫 질문에 한 번만 검색하는 기존 RAG는 긴 글에서 환각을 막지 못한다. 모델이 자기 확신도를 보고 검색 시점을 스스로 정하고, 앞으로 쓸 문장을 미리 만들어 질의로 삼는 FLARE의 구조와 실험 결과를 정리했다.
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LLM 양자화 완전 정리: FP16·INT4 숫자 형식과 GPTQ·AWQ·GGUF의 차이
라마 3.1 70B는 그냥 돌리면 약 140GB 메모리가 필요하다. 양자화가 이 숫자를 어떻게 줄이는지, 자주 뒤섞이는 숫자 형식과 양자화 방법, 파일 형식이 서로 어떻게 다른지, 그리고 정밀도를 낮출 때 실제로 치르는 대가는 무엇인지 정리했다.
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하네스·루프·그래프 엔지니어링 완전 정리: AI 에이전트 용어가 3년 동안 계속 바뀌어온 이유
프롬프트에서 컨텍스트, 하네스를 거쳐 루프와 그래프까지. sudoremove 채널 대담을 토대로 AI 에이전트 용어가 3년간 바뀌어온 흐름과 각 단계가 실제로 풀려 했던 문제를 정리했다.
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RAG 원리 완전 정리: 임베딩과 벡터 검색으로 LLM 환각을 줄이는 검색 증강 생성 구조
대형 언어 모델은 자기가 무엇을 아는지 모른 채 그럴듯한 다음 단어를 고른다. 검색으로 근거를 붙여 이 문제를 푸는 RAG의 구조를 임베딩과 벡터 검색부터 리랭킹까지 정리했다.
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RAG 검색 단계 구현 가이드: Top-K 설정과 벡터 검색으로 문서 기반 챗봇 만들기
RAG 챗봇의 검색 단계를 코드로 따라간다. Top-K 값이 정확도와 비용에 미치는 영향부터 질문 임베딩과 코사인 유사도 검색, 프롬프트 구성, 로컬 LLM 연동과 시연 결과까지 차례로 짚어 정리했다.
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LLM 면접 질문 30선 정리, 토큰·RAG·LoRA·양자화·가드레일 핵심 답변 가이드
생성형 AI 면접에서 반복해 나오는 30개 질문을 토큰과 임베딩 같은 기초부터 검색 증강 생성, LoRA, 양자화, 가드레일까지 단계별로 정리했다. 답을 암기하기보다 개념이 실제 시스템에서 어떻게 쓰이는지 설명하는 힘이 관건이다.
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OpenAI API 입문 — 키 보관부터 스트리밍과 비용 관리까지 지금 동작하는 파이썬 코드로 실습하기
인터넷의 OpenAI 튜토리얼 상당수가 옛 SDK 문법이라 첫 줄부터 멈춘다. 지금 동작하는 문법으로 키를 안전하게 보관하고 이메일 교정 앱을 만드는 과정, 그리고 비용과 오류의 함정을 함께 정리했다.
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클로드 코드 Tasks와 백그라운드 실행 — 재시작해도 작업을 이어가는 AI 에이전트 만들기
AI 코딩 에이전트가 중간에 끊겨도 하던 작업을 이어가려면 무엇이 필요할까. 디스크에 저장되는 작업 의존 그래프와 백그라운드 실행이라는 두 가지 장치로 실제 운영에 견디는 에이전트를 만드는 방법을 정리했다.
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클로드 미토스 5와 페이블 5 차이 정리: 벤치마크 성능, 토큰 가격, 오푸스 4.8 라우팅 안전장치
앤트로픽이 오푸스보다 한 단계 위인 미토스급 모델을 공개했지만, 일반 사용자에게 열린 것은 안전장치가 붙은 페이블 5다. 두 모델의 벤치마크 성능과 토큰 가격, 위험 요청을 오푸스 4.8로 넘기는 차단 방식을 정리했다.
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트랜스포머 구조 100초 정리: 셀프 어텐션과 인코더·디코더의 차이, 그리고 한계
GPT를 떠받치는 트랜스포머 구조를 100초로 압축한 설명. 문장 전체를 한꺼번에 보는 셀프 어텐션, 인코더와 디코더의 역할 분담, 트랜스포머라는 이름의 유래, 그리고 이 구조가 아직 넘지 못한 한계까지 짚었다.
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MoE 전문가 혼합 모델 쉽게 이해하기: 20%만 켜는 구조와 밀집 모델의 자리
허깅페이스 엔지니어가 설명하는 전문가 혼합(MoE) 모델. 토큰마다 일부 전문가만 켜 연산을 아끼는 원리, 딥시크가 만든 전환점, MoE의 약점과 밀집 모델의 역할을 정리했다.
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AI 히포크라테스 선서 논쟁: MIT 6.S191 강연이 말한 위험·EU AI법·개발자 책임
MIT 딥러닝 수업 강연에서 나온 질문. AI에게 '해를 끼치지 말라'는 서약을 시킬 수 있을까? 위험-보상 지도, EU AI법, 실제 챗봇 사고 사례로 답을 찾는다.
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VS Code BYOK 정리: 코파일럿 로그인 없이 앤트로픽·허깅페이스·로컬 모델 연결하기
VS Code가 깃허브 코파일럿 로그인 없이도 원하는 공급자의 언어모델을 쓸 수 있게 열렸다. API 키 등록부터 커스텀 엔드포인트 설정, 확장으로 공급자 추가하기, 오프라인 로컬 모델 연결까지 실제 동작을 차례로 정리했다.
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산업 특화 LLM 애플리케이션 만드는 법: 실패 유형 분류와 평가셋으로 99% 넘기기
범용 챗봇이 아니라 특정 산업을 깊이 파고드는 LLM 제품이 승부처라는 관점에서, 고객 지표 설계와 실패 유형 분류표, 운영 데이터 평가셋, 도메인 전문가 참여로 정확도를 95%에서 99%로 끌어올리는 방법을 정리했다.
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LLM 사후학습 완전정리: 파인튜닝·DPO·모델 병합·평가까지 MIT 6.S191 강의 요약
사전학습을 마친 기본 모델을 쓸 만한 조수로 바꾸는 사후학습 전 과정을 MIT 6.S191 강의로 정리했다. 데이터 품질 3원칙, LoRA와 DPO, 모델 병합, 평가 방법과 테스트타임 컴퓨트까지 짚는다.
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사전학습 대 강화학습 컴퓨트 배분 스케일링 법칙, 허깅페이스 저널클럽 논문 토론 정리
허깅페이스 연구팀이 사전학습과 강화학습의 컴퓨트 배분을 다룬 논문을 함께 읽었다. 체스를 실험대로 삼아 강화학습이 실제로 무엇을 개선하고 무엇은 끝내 바꾸지 못하는지 확인한 저널클럽 토론을 정리했다.
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어텐션 키·쿼리·값 행렬 쉽게 이해하기: 중력에 비유해 배우는 트랜스포머 어텐션의 원리
챗GPT를 말하게 만든 어텐션을 중력에 빗대 설명한다. 단어가 서로를 끌어당기는 힘이 왜 비대칭인지, 키·쿼리·값 세 행렬이 각각 무슨 일을 하는지, 멀티헤드 어텐션은 왜 필요한지 차근차근 풀어본다.
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MIT 6.S191 LLM 강의 정리: 언어 모델 원리부터 프롬프트, AI 에이전트까지
구글에서 제미나이 응용 연구를 이끄는 강연자가 MIT 6.S191에서 진행한 대규모 언어 모델 입문 강의. 다음 단어 예측이라는 기본 원리부터 환각과 편향, 프롬프트 기법, 그리고 AI 에이전트 대표 논문까지 한 번에 정리했다.
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형식 검증과 LLM 강화학습 - 사람이 만든 정답 없이 코드 명세를 생성하는 Re:Form
코드를 보고 그 동작을 수학적으로 서술하는 명세를 생성하도록 언어 모델을 강화학습시킨 Re:Form 연구 발표. 단위 테스트의 한계와 보상 해킹, 그리고 탐색과 일반화라는 남은 병목을 함께 짚는다.
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프롬프트 엔지니어링 기초: LLM 앱 개발자가 알아야 할 컨텍스트·토큰·함수 호출
LLM 위에 애플리케이션을 올릴 때 실제로 필요한 기본 개념을 정리했다. 문서 완성 엔진이라는 성질과 채팅 역할 구조, 컨텍스트 설계와 토큰 한계, 함수 호출과 구조화된 출력, 모델 선택 기준까지 다룬다.
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MIT 6.S191 대규모 병렬 학습 강의 정리: 데이터·텐서·파이프라인 병렬과 샤딩, DeepSpeed·FSDP·Megatron 비교
MIT 딥러닝 입문 강의에서 Liquid AI 최고기술책임자가 GPU 수천 장으로 모델을 학습시키는 실제 방법을 설명했다. 학습에 필요한 메모리 계산, 활성값 체크포인팅과 샤딩, 다섯 가지 병렬화 축, 그리고 프레임워크 선택 기준을 정리한다.
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코딩 에이전트 128개 병렬 운영법: 검증 가능한 과제, 심사 에이전트, 컨텍스트 압축
연구 하나에 에이전트 100여 개를 붙이면 무엇이 달라질까. 커서와 베이스텐 엔지니어가 병렬 에이전트 운영, 완료를 판정하는 검증 루프, 모델 교차 리뷰, 컨텍스트 압축 과제를 두고 나눈 대담을 정리했다.
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LLM 캐싱 설계 정리: 프롬프트 캐시와 시맨틱 캐시의 차이, 지연과 비용 트레이드오프
빅테크 기술 면접에 실제로 나온 문제를 풀며, 같은 프롬프트를 키-값으로 캐시하는 방법과 뜻이 비슷한 질문을 벡터로 찾아내는 시맨틱 캐시를 비교하고 정확도와 지연 시간, 비용의 트레이드오프를 짚는다.
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스탠퍼드 CS329A 자기개선 AI 에이전트 강의 정리: ReAct, RLEF, 컨스티튜셔널 AI
스탠퍼드 CS329A 4강은 AI 모델이 스스로 실력을 높이는 세 가지 방법을 다룬다. 도구 호출과 추론을 번갈아 쓰는 ReAct, 코드 실행 결과로 학습하는 RLEF, 원칙 문서로 자기비판하는 컨스티튜셔널 AI를 비교한다.
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스탠퍼드 CS329A 자기 개선 AI 에이전트 1강 정리: 스케일링 법칙에서 추론 스케일링과 에이전트 워크플로까지
스탠퍼드 CS329A 첫 강의가 정리한 LLM 발전사와 전환점. 모델 크기를 키우는 스케일링 법칙이 포화에 다다른 뒤, 추론 시점 확장과 검증기 되먹임이 어떻게 자기 개선 에이전트를 열었는지 살펴본다.
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2026년 AI 엔지니어 되는 법: 코딩 에이전트 대신 시스템 설계 판단력을 기르는 학습 로드맵
Towards AI 공동창업자가 제시한 2026년 AI 엔지니어 학습 로드맵. 앱을 만들어주는 코딩 에이전트가 아니라 언제 RAG를 쓰고 언제 쓰지 말지 판단하는 능력이 왜 몸값을 가른다고 보는지 정리했다.
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추론 시점 스케일링 정리 — 스탠퍼드 CS329A 강의로 보는 반복 샘플링과 생성·검증 격차
스탠퍼드 CS329A 2강은 모델을 다시 학습시키지 않고 추론 시점에 컴퓨팅을 더 써서 성능을 끌어올리는 방법을 다룬다. 반복 샘플링의 멱법칙, 검증자의 한계와 생성·검증 격차, 아콘 프레임워크의 실험 결과까지 정리했다.
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AI 글 탐지와 차등 프라이버시: 워터마킹이 안 쓰이는 이유와 프롬프트 보호 기법
마이크로소프트 리서치 인도 학술 서밋 세션 정리. AI 생성 텍스트 탐지기의 실제 오탐률과 워터마킹이 도입되지 않는 이유, 프롬프트에 넣은 데이터를 지키는 추론 단계 차등 프라이버시 기법을 함께 다룬다.
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의료 AI와 LLM의 한계: 모델 편향과 데이터 오염, 검증을 말한 메이오클리닉 연구자 인터뷰
메이오클리닉의 이몬 배너지 교수가 의료 AI 연구의 흐름과 LLM의 한계를 짚는다. 모델 편향을 찾아내는 일의 어려움, 학습 데이터 오염 공격, 자동화를 맡길 수 있는 업무와 사람이 맡아야 할 업무의 경계를 함께 다룬다.
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LLM 밑바닥부터 만들기: 토큰화·GPT 아키텍처·사전학습·가중치 로딩·LoRA 파인튜닝 정리
세바스찬 라시카의 3시간 코딩 워크숍을 정리했다. 텍스트 토큰화와 학습 배치 구성부터 GPT 아키텍처, 소규모 사전학습, 공개 가중치 로딩, LoRA 인스트럭션 파인튜닝과 모델 평가까지 LLM 개발 전 과정을 순서대로 짚는다.
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인스트럭션 튜닝과 프롬프트 엔지니어링의 차이: 구글 딥마인드 제미나이 연구자 인터뷰
제미나이를 연구하는 스와룹 미슈라가 인스트럭션 튜닝이 나온 배경과 프롬프트 엔지니어링과의 차이를 설명한다. 인스트럭션 데이터 품질 기준, 개인화 에이전트와 자기개선 모델의 가능성, 연구자에게 필요한 태도까지 정리했다.
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AI 벤치마크 점수의 함정: 벤치맥싱은 왜 생기고 데이터 오염과 허술한 채점기는 무엇을 망치나
모델 발표마다 쏟아지는 벤치마크 점수가 실제 사용 경험과 어긋나는 이유를 제작 비용, 학습 데이터 오염, 리워드 해킹, 허술한 채점기 같은 구체적 실패 유형으로 짚고 개선 방향까지 정리했다.
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LLM 파인튜닝 학습 데이터 준비 4단계 실전 정리: 수집·정제·재작성·증강과 오버샘플링 요령
자기 채널 자막 전부로 모델을 파인튜닝했다가 결과가 엉망이 된 개발자가, 훈련에 들어가기 전 데이터 파이프라인 네 단계와 페르소나 오버샘플링·학습 샘플 길이 최적화 요령을 실제 코드와 함께 정리했다.
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LLM AI 에이전트로 유튜브 영상 제목 자동 생성하기: 관찰부터 반영까지 4단계 구조 뜯어보기
채널의 최근 반응 데이터를 읽고 새 영상의 제목을 지어 유튜브에 직접 반영하는 LLM 에이전트 제작기. 환경을 관찰하고 판단해 다시 환경을 바꾸는 에이전트의 기본 구조를 아주 작은 사례로 보여준다.
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생성형 UI(GenUI)란? 언어 모델이 실시간으로 웹 화면을 만드는 원리와 한계
웹사이트는 모든 방문자에게 같은 화면을 보여줄 수밖에 없다. 언어 모델이 사용자 정보와 대화 흐름에 맞춰 화면을 실시간으로 구성하는 생성형 UI의 개념과 노트북 쇼핑 도우미 시연, LangGraph 기반 구현 구조, 개인정보라는 한계까지 정리했다.
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벡터 DB 없는 RAG 대안, LLM 위키로 유튜브 자막 지식베이스 만들기와 자동 적재까지
임베딩과 벡터 DB 없이 마크다운 문서와 규칙서 하나로 유튜브 자막 지식베이스를 만드는 과정을 정리했다. 질문에 답의 근거가 된 영상 구간까지 함께 돌려주는 구조와 매일 자동 적재 흐름을 살펴본다.
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텍스트 임베딩 완전 정리 — 코사인 유사도부터 RAG 파이프라인, 실무에서 흔한 5가지 실수까지
임베딩은 문장을 숫자 좌표로 바꿔 의미를 기하학으로 다루게 해 줍니다. 코사인 유사도와 벡터 산술의 원리, 임베딩 모델 선택 기준, 청킹과 정규화 등 실무에서 반복되는 다섯 가지 실수까지 정리했습니다.
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LLM 텍스트 데이터 준비 과정 정리: 토큰화, 바이트 페어 인코딩, 슬라이딩 윈도우, 위치 임베딩까지
언어모델 학습은 글을 숫자로 바꾸는 일에서 시작한다. 토큰화로 문장을 쪼개고 토큰 ID를 붙인 뒤, 바이트 페어 인코딩과 슬라이딩 윈도우, 위치 임베딩까지 이어지는 준비 과정을 실습 강의를 토대로 정리했다.
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클라우드 LLM vs 오픈소스 LLM 비교 — 성능·비용 손익분기점·보안 기준으로 고르는 법
최고의 모델을 고르는 대신 클라우드와 오픈소스 중 무엇을 쓸지 정해야 한다는 관점에서, 작업별로 뒤바뀌는 성능 순위와 월 1000만 토큰이라는 비용 손익분기점, 온프레미스가 필수가 되는 조건을 정리했다.
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GPT 모델 직접 구현하기 — 레이어 정규화·GELU·잔차 연결·트랜스포머 블록 완전 정리
세바스찬 라시카가 'LLM을 밑바닥부터 만들기' 4장에서 GPT 아키텍처를 코드로 직접 조립한다. 레이어 정규화와 GELU 활성화, 잔차 연결, 트랜스포머 블록에 이어 1억 2400만 파라미터라는 숫자의 정체와 텍스트 생성 과정까지 짚는다.
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LLM 벡터 표현 쉽게 이해하기: 문장 단위 임베딩과 멀티모달 정렬이 번역을 바꾸는 방식
영어 중심으로 학습된 대형 언어 모델은 언어마다 문법 정보가 실리는 위치가 달라 직역에 약하다. 문장 전체를 벡터 하나에 담는 접근과 이미지를 기준으로 삼는 멀티모달 정렬이 번역·이미지 생성에 주는 이점을 정리했다.
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분산 학습 3가지 전략 정리: 데이터·파이프라인·텐서 병렬이 대형 AI 모델을 학습시키는 법
GPU 한 장으로 6000년이 걸릴 학습을 90일로 줄인 비결은 병렬화다. 데이터 병렬·파이프라인 병렬·텐서 병렬의 작동 원리와 각각의 한계, 그리고 실제 대규모 학습에서 셋을 함께 쓰는 방식까지 정리했다.
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플라톤적 표현 가설 정리: 서로 다른 LLM이 같은 벡터 공간으로 수렴한다는 주장
만든 회사도 학습 데이터도 다른 AI 모델들이 규모가 커질수록 비슷한 표현 공간으로 수렴한다는 가설을 다뤘다. 플라톤의 생각과 이어지는 근거 네 가지, 그렇게 되는 이유에 대한 설명, 그리고 실무적 함의를 정리했다.
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미스트랄 7B·8x7B 구조 해설: 슬라이딩 윈도우 어텐션과 MoE 작동 원리 정리
미스트랄 7B와 8x7B는 슬라이딩 윈도우 어텐션, 롤링 버퍼 KV 캐시, 희소 전문가 혼합으로 계산량을 줄인다. 우마르 자밀의 코드 해설 강의를 토대로 이 구조가 실제로 어떻게 맞물려 돌아가는지 짚어본다.
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AI 에이전트 도입 판단 기준 다섯 가지와 벡터DB·MCP를 잇는 내부 동작 구조 정리
여행 예약부터 환불 응대까지 AI 에이전트를 붙이려는 시도가 늘고 있다. 시스템 설계 강연자 고라브 센이 짚은 도입 판단 기준 다섯 가지와 벡터DB·MCP를 잇는 내부 구조, 그리고 아직 에이전트라 부르기 이른 이유를 정리했다.
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LLM 어텐션 메커니즘 직접 구현하기: 자기어텐션과 쿼리·키·값, 인과 마스크와 멀티헤드까지
세바스찬 라시카가 'LLM을 밑바닥부터 만들기' 3장 코딩 강의에서 어텐션을 단계별로 구현한다. 문맥 벡터와 쿼리·키·값에서 인과 마스크와 멀티헤드까지, 언어모델의 엔진이 어떻게 굴러가는지 짚어 봤다.
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음성 LLM 구조 해설 — 스피치 인코더·언어모델·보코더로 만드는 엔드투엔드 음성 AI
음성인식과 언어모델, 음성합성을 이어 붙이는 캐스케이드 방식 대신 통째로 학습하는 음성 LLM의 구조를 뜯어본다. 정보 손실·오류 전파·지연이라는 세 가지 약점과 스피치 인코더·보코더의 역할, 길이 압축 문제까지 짚었다.
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Time-LLM 시계열 예측 정리: 언어모델을 백본으로 쓰는 법과 Time-FFM 연합학습 확장
시계열 분야에는 왜 파운데이션 모델이 없을까. 고려대 DMQA 세미나는 데이터 부족과 도메인 이질성을 원인으로 짚고, 언어모델을 고정한 채 백본으로 쓰는 Time-LLM과 이를 연합학습으로 확장한 Time-FFM을 소개한다.
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어텐션 메커니즘 시각적 이해 — 임베딩과 유사도, 키·쿼리·값 행렬이 각각 하는 일 정리
임베딩과 유사도에서 출발해 키·쿼리·값 행렬이 각각 무슨 일을 하는지, 수식 대신 중력과 문맥의 비유로 풀어낸 루이스 세라노의 강연을 멀티헤드 어텐션과 청중 질의응답 내용까지 빠짐없이 한국어로 정리했습니다.
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LLM 사전학습 직접 구현: 교차 엔트로피 손실, 온도 조절 샘플링, GPT-2 가중치 불러오기
세바스찬 라시카가 GPT 모델을 밑바닥부터 사전학습하는 과정을 공개했다. 교차 엔트로피 손실 계산부터 학습·검증 손실 추적, 온도 조절과 top-k 샘플링, 오픈AI GPT-2 가중치 이식까지 단계별로 다룬다.
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트랜스포머 위치 인코딩 원리 쉽게 정리 — 사인·코사인 함수를 쓰는 이유와 컨텍스트 길이의 관계
트랜스포머가 단어의 순서를 이해하게 해주는 장치인 위치 인코딩을 표와 수식으로 따라간다. 사인과 코사인을 번갈아 쓰는 이유, 벡터 자리마다 주기가 달라지는 까닭, 그리고 컨텍스트 길이가 여기서 정해지는 이유를 설명한다.
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롱호라이즌 강화학습, AI 에이전트가 긴 과제에 약한 이유 — 갈락티카 개발자의 회고
메타 AI 추론 리드였던 로스 테일러가 갈락티카와 라마 사후학습 경험을 돌아보고, 긴 호흡 과제에 필요한 알고리즘·환경·컴퓨트를 짚었다. 프런티어 모델은 1년짜리 베팅 실험에서 모두 원금을 잃었다.
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GRPO 원리와 딥시크매스, 가치 모델 없는 강화학습이 7B 모델을 상위권에 올린 방법
딥시크 R1의 핵심 요소인 GRPO를 딥시크매스 논문으로 짚는다. 커먼크롤에서 1200억 토큰 수학 코퍼스를 반복 선별하고, 가치 모델 대신 그룹 표본의 평균·표준편차로 이점을 계산해 7B 모델을 상위권에 올렸다.
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LLM 역사 정리: 성냥갑 강화학습부터 퍼셉트론과 이미지넷을 지나 GPT까지, 패턴 예측이 지능이 된 과정
성냥갑과 구슬로 만든 1960년대 학습 기계부터 퍼셉트론과 이미지넷, 그리고 GPT와 챗GPT까지. 패턴을 예측하는 단순한 능력 하나가 어떻게 오늘날의 인공지능으로 이어졌는지, 자연이 발명한 세 층의 학습을 따라 한 편의 흐름으로 정리했습니다.
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LoRA 어댑터 원리 정리: 저랭크 근사로 파인튜닝 파라미터를 2억에서 12만으로 줄이는 법
파인튜닝은 결국 사전학습 가중치에 그래디언트 갱신분을 더하는 일이다. 이 갱신분만 훨씬 작은 두 행렬의 곱으로 근사하는 LoRA의 원리와, 파라미터가 2억 개에서 12만 개로 줄어드는 계산 과정을 정리했다.
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AI 에이전트 장기 과제 평가법: 시간 지평 측정 지표와 환경·판정 모델 루브릭 설계 원칙
테타 소프트웨어 창업자들이 AI 엔지니어 행사에서 '장기 과제'의 정의부터 다시 짚고, 에이전트를 훈련·평가하는 환경과 판정 모델을 어떻게 설계해야 하는지, 기존 금융 벤치마크는 왜 부족한지를 정리했다.
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RLHF 다음 단계는 자동화: GPT-4 공저자가 짚은 AI 비서 시대의 구조적 한계
AI가 어떤 과제에서는 인간을 넘어서고 어떤 과제에서는 여전히 사람 손을 필요로 하는 이유를 GPT-4 공저자가 RLHF의 설계에서 찾았다. 사람의 선호를 최적화한 모델은 비서로는 탁월하지만 자동화에는 맞지 않는다는 진단이다.
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컴퓨터 사용 에이전트 완전 정리: 웹 브라우저 자동화부터 컨테이너 데스크톱 제어까지
언어 모델에 웹 브라우저와 데스크톱 전체를 통째로 맡기는 컴퓨터 사용 에이전트의 최근 흐름을 정리했다. 함수 호출의 한계, DOM 방식과 스크린샷 방식의 차이를 오픈소스와 상용 에이전트 사례로 나란히 짚는다.
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RAG 동작 원리 완전 정리: 지식베이스, 청킹, 임베딩, 벡터 검색까지 단계별 해설
검색 증강 생성(RAG)이 내부에서 실제로 무슨 일을 하는지 지식베이스 구축과 텍스트 전처리, 청킹, 임베딩, 유사도 검색, 응답 생성까지 단계별로 나눠 살펴보고 각 단계에서 흔히 부딪히는 문제도 함께 짚는다.
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베이스 모델 사전학습 변화: 웹 텍스트 85%에서 15%로, 합성 데이터와 강화학습이 바꾼 LLM 훈련 방식
아씨 AI 사전학습 총괄 바룬 싱은 웹 텍스트를 그대로 반영하던 베이스 모델의 시대가 끝났다고 말한다. 사후학습 데이터가 사전학습으로 앞당겨지고, 사전학습은 강화학습을 위한 준비 단계로 재정의되고 있다.
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커서 Composer 2 훈련 방식: 오픈 베이스 모델과 추가 사전학습, 장기 강화학습과 자체 벤치마크
커서 연구팀이 자사 코딩 모델 Composer 2의 학습 과정을 공개했다. 오픈 베이스 모델 선택부터 추가 사전학습, 20만 토큰 규모의 장기 강화학습, 자체 벤치마크 설계까지의 판단 근거를 정리했다.
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재귀적 자기개선 AI 정리: 카파시의 AutoResearch가 보여준 자동 실험 루프와 보상 해킹 위험
안드레이 카파시가 공개한 AutoResearch는 GPU 한 대로 이틀간 700번의 실험을 스스로 돌려 20개의 최적화를 찾아냈다. 재귀적 자기개선 루프가 실제로 작동하는 방식과, 보상 해킹처럼 조용히 망가지는 지점을 정리했다.
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AI 에이전트 구현 원리: 토큰 예측부터 에이전틱 루프와 가드레일까지 9단계 정리
마이크로소프트 세스 후아레스가 NDC 토론토 강연에서 LLM의 다음 토큰 예측부터 구조화 출력, 스레드, 툴 호출, 가드레일, 바인딩, 스티어링까지 AI 에이전트를 이루는 아홉 가지 기본 요소를 코드로 직접 시연했다.
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모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 쉽게 이해하기 — LLM이 직접 행동하게 만드는 구조와 활용처
MCP는 대형 언어모델이 말만 하는 대신 외부 서버의 기능을 직접 호출하게 만드는 규격이다. 검색 최적화, 검색 증강 생성, 애플리케이션 통합이라는 세 갈래 활용처와 권한 위임이라는 남은 과제를 정리했다.
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강화학습 사전학습(RPT) 정리: 다음 토큰 예측을 추론 과제로 바꾼 마이크로소프트 논문
마이크로소프트의 강화학습 사전학습(RPT) 논문 해설. 다음 토큰 예측을 추론 과제로 바꿔 사전학습 말뭉치 전체를 강화학습에 쓰는 원리와 GRPO 학습 방식, 옴니매스 벤치마크 성능 결과를 정리했다.
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알파고 재구현으로 본 MCTS와 LLM 강화학습의 차이: 에릭 장이 설명하는 자기대국과 가치함수
딥마인드 로보틱스 출신 에릭 장이 수천 달러의 컴퓨팅만으로 알파고를 다시 구현하며 배운 것들. 정책망과 가치망이 탐색을 어떻게 줄이는지, 그리고 몬테카를로 트리 탐색이 왜 오늘날 LLM 강화학습보다 표본 효율이 높은지 짚는다.
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LLM 지식 편집 정리: 재학습 없이 사실을 고치는 MeLLo와 PokeMQA, CHECK 비교
낡은 사실을 담은 거대 언어 모델을 통째로 재학습하지 않고 고치는 지식 편집 연구를 정리했다. 멀티홉 추론까지 반영하는 MeLLo, PokeMQA, CHECK 세 방법론의 구조와 장단점을 비교한다.
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클로드 코드 작동 원리 완전 정리: 모델·도구·메모리·컨텍스트·가드레일과 에이전트 루프
AI 코딩 에이전트가 마법처럼 보이는 이유는 모델이 아니라 하네스라는 소프트웨어에 있다. 클로드 코드를 모델·도구·메모리·컨텍스트·가드레일 다섯 조각으로 분해하고, 파이썬 300줄 축소판까지 만들어 본 강의를 정리했다.
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AI 용어 정리 30가지: 토큰·컨텍스트 윈도우·RAG·임베딩·에이전트·MCP 한눈에 보기
LLM과 파라미터, 토큰과 컨텍스트 윈도우, 프롬프트 인젝션과 가드레일, RAG와 임베딩, 평가와 골든 데이터셋, 에이전트와 MCP, 파인튜닝까지 의사결정에 필요한 AI 용어 30개를 정의와 예시로 정리했다.
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LLM 강점과 약점 정리: 챗GPT가 농담은 못 만들고 시는 그럴듯하게 쓰는 구조적 이유
대규모 언어 모델은 다음 단어를 하나씩 고르는 방식으로 문장을 만든다. 이 구조가 요약과 이해에는 강하지만 펀치라인을 미리 설계해야 하는 농담에는 약한 이유를, 백미러와 헤드라이트 비유로 정리했다.
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AGI는 오지 않는다: GPT-5와 오픈소스 모델이 보여준 LLM 성장 둔화의 신호
머신러닝 연구자 야닉 킬허가 GPT-5와 오픈소스 모델 공개를 계기로, LLM이 돌파의 시대를 지나 도구 호출과 가격 경쟁 중심의 제품 시대로 넘어갔다고 진단한다.
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GPT와 라마 아키텍처 비교: 6년간 LLM에서 실제로 바뀐 것과 바뀌지 않은 것
GPT-1부터 라마 3.1까지 6년을 훑으면 아키텍처 변화는 정규화 방식과 활성함수, 위치 인코딩을 손질한 정도로 의외로 작다. 정작 비용과 시간이 가장 많이 몰린 곳은 사전학습 레시피라는 점을 정리했다.
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범용 LLM 금융 조언의 한계와 해법: 인튜이트가 검증된 실제 결과로 모델을 학습시킨 이유
인튜이트의 AI 제품 책임자가 컨퍼런스에서 프런티어 LLM의 금융 조언이 왜 그럴듯하게만 들리는지 실제 사례로 짚었다. 유창한 허풍의 정체와, 검증된 결과에 근거를 둔 모델이 더 나은 답을 낸 이유를 정리했다.
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딥시크 MLA 완전 해설: KV 캐시 57배 절감과 6배 빠른 생성의 원리
딥시크가 도입한 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA)이 트랜스포머의 KV 캐시 병목을 57분의 1로 줄인 방법을, 어텐션 기초부터 가중치 흡수 기법까지 단계별로 정리했다.
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LLM 컨텍스트 압축 기법 총정리 — 긴 프롬프트가 오히려 성능을 떨어뜨리는 이유
긴 프롬프트를 넣을수록 모델이 더 똑똑해질 것 같지만 실제로는 반대다. 컨텍스트 로트가 왜 생기는지, 그리고 2026년 AI 엔지니어들이 실제로 쓰는 11가지 컨텍스트 압축 기법과 적용 순서를 정리했다.
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추론 LLM 작동 원리: 같은 트랜스포머가 생각하게 되는 이유와 테스트 타임 컴퓨트
추론 모델은 새로운 아키텍처가 아니라 훈련 방식에서 나왔다. 정답에만 보상을 주자 모델이 스스로 검증과 되짚기를 익힌 과정, 테스트 타임 컴퓨트라는 새 축, 그리고 환각률이 함께 올라간 부작용까지 정리했다.
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MoE 라우팅 완전 해설: 믹스트랄·딥시크가 쓰는 전문가 혼합 구조와 로드 밸런싱, 용량 계수
혼합 전문가(MoE)는 토큰마다 일부 전문가만 깨워 밀집 모델급 품질을 더 적은 연산으로 낸다. 라우터의 상위 k개 선택, 로드 밸런싱 손실, 전문가 용량, GPU 간 통신 병목까지 실제 작동 원리를 정리했다.
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키미 K3 오픈웨이트 공개: 2.8조 파라미터 모델이 학습 효율 2.5배를 얻은 비결
가중치가 공개된 초대형 모델 키미 K3가 등장했다. 매번 전부 다시 읽는 대신 요약본을 갱신하는 주의 집중 방식으로 같은 연산에서 학습 효율을 크게 끌어올렸다. 해설자는 이 수치가 요금이나 속도 인하와는 다른 얘기라고 선을 그었다.
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재귀 언어 모델(RLM)이란: 컨텍스트 부패를 넘어 1천만 토큰을 처리하는 구조와 한계
긴 문서를 넣을수록 AI 성능이 떨어지는 컨텍스트 부패 문제를, 맥락을 입력이 아니라 코드로 탐색하는 환경으로 바꿔 푸는 재귀 언어 모델을 정리했다. 45만 토큰 문서를 코드로 나눠 작은 모델에 맡기는 방식과 벤치마크 결과를 짚었다.
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LLM 구조화 출력 원리 — 정규식과 유한 상태 기계로 JSON 형식을 보장하는 방법
LLM에 JSON을 요청하면 형식이 조금씩 어긋나 후처리가 필요하다. 정규식과 유한 상태 기계로 형식을 강제하는 구조화 출력의 작동 원리, 문맥 자유 문법과 토큰 불일치 문제, 그리고 형식을 조일수록 정확도가 떨어지는 역설을 정리했다.
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프롬프트 인젝션과 모델 백도어, LLM 보안의 앞문과 뒷문을 파헤친 보안 연구자 발표 정리
보안 연구자 두 명이 대형언어모델의 '앞문'인 프롬프트 인젝션과 '뒷문'인 모델 백도어를 무대에서 직접 시연했다. 시스템 프롬프트만으로는 막지 못하는 우회 기법과, 이메일·리뷰를 타고 들어오는 간접 인젝션의 위험을 정리했다.
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AI 에이전트란 무엇인가? LLM과 AI 워크플로우의 차이를 3단계로 쉽게 정리했다
코딩을 몰라도 이해할 수 있도록 LLM과 AI 워크플로우, AI 에이전트를 3단계로 나눠 설명한 영상을 정리했다. RAG와 리액트(ReAct) 같은 용어의 실제 의미와, 워크플로우와 에이전트를 가르는 결정적 기준을 짚는다.
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AI 레드팀이란? 프롬프트 인젝션·탈옥 원리와 스포트라이팅 방어 기법 정리
NDC 토론토 2026 강연 정리. AI 레드팀의 범위, 데이터와 코드의 경계가 무너져 탈옥이 통하는 이유, 직접·간접 프롬프트 인젝션, 그리고 스포트라이팅과 필터라는 방어 수단을 짚는다.
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AI 기초 총정리: 모델과 딥러닝, LLM과 멀티모달, AGI, 그리고 AI 밸류체인까지 한 번에
비전공자를 위해 AI의 정의부터 딥러닝의 등장, LLM과 멀티모달, AGI, 반도체와 에너지로 이어지는 밸류체인까지 한 강의로 정리한 카이스트 AI 대학원생의 입문 강의를 요약했다.
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프론티어 LLM 접근 제한 시대의 대비법: 오픈웨이트 모델과 벤더 종속 탈피
최신 AI 모델이 나와도 누구는 바로 쓰고 누구는 몇 주를 기다린다. 접근권 격차가 생산성 격차로 이어지는 흐름과, 오픈웨이트 모델 활용·벤더 분산 전략을 정리했다.
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LLM 작동 원리 기초: 토큰화, 토큰 ID, 임베딩, 다음 토큰 예측 한 번에 이해하기
대규모 언어 모델이 문장을 토큰으로 쪼개고 숫자와 벡터로 바꿔 다음 단어를 예측하는 과정을 예시로 따라간다. 온도 값과 샘플링이 필요한 이유도 함께 짚는다.
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RAG 청킹 전략 정리: 오버랩 재귀 분할과 시맨틱 청킹, 법령·표 문서 처리 방법까지
RAG 답변이 엉뚱해지는 원인은 검색 성능보다 문서를 자르는 방식에 있다. 오버랩을 둔 재귀 분할, 표와 법령처럼 구조가 있는 문서의 처리 방법, 시맨틱 청킹의 장단점과 한계까지 실무 관점에서 정리했다.
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RAG란 무엇인가: 검색 증강 생성으로 LLM의 최신 정보 부재와 출처 문제 해결하기
LLM은 학습 시점 이후의 정보를 모르고 답변의 출처도 대지 못한다. 벡터 데이터베이스를 먼저 검색해 그 결과를 답변에 결합하는 RAG가 이 두 가지 문제를 어떻게 푸는지 생활 속 예시로 쉽게 정리했다.
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AI 에이전트 개념 정리 — LLM·워크플로우·에이전트를 가르는 기준은 의사결정권
LLM부터 AI 워크플로우, AI 에이전트까지 헷갈리는 개념을 세 단계로 정리했다. 셋을 가르는 기준이 왜 의사결정권인지, RAG는 어디에 속하는지, ReAct라는 이름은 어디서 왔는지 비전공자 눈높이로 짚는다.
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RAG 뜻과 원리 완전 정리: 환각·기억 부재·토큰 제한을 넘는 검색 증강 생성 파이프라인
LLM이 가진 환각, 기억하지 못하는 구조, 토큰 제한이라는 세 가지 한계에서 출발해 RAG가 왜 등장했는지 짚고, 검색·증강·생성 세 단계와 벡터DB 기반 답변 파이프라인을 강의 내용을 근거로 쉽게 정리했다.
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추론 모델의 현재 — 테스트 타임 스케일링과 벤치마크로 읽는 오픈AI·구글·메타의 서로 다른 목표
딥시크 R1 이후 추론 모델 연구는 어디까지 왔을까. 추론 학습이 정말 새로운 능력을 여는지를 둘러싼 최근 논쟁과, 각 사가 고른 벤치마크에서 드러나는 오픈AI·구글·메타의 서로 다른 지향을 현업 AI 연구자와 함께 짚었다.
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LLM 문화 이해 한계와 이미지 트랜스크리에이션: CMU 시므란 카누자 연구 인터뷰 정리
카네기멜런대 박사과정 연구자가 다국어·다문화 AI의 병목을 짚었다. 최대우도 학습이 만드는 다수 편향, 이미지 문화 현지화 과제, 그리고 평가에서 사람이 빠질 수 없는 이유.
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클로드 오퍼스 5 첫인상 — 프로 요금제에서 바로 쓰는 앤트로픽 최상위 모델, 페이블 5와 비교해 보니
앤트로픽의 새 모델 오퍼스 5를 출시 당일 직접 써 본 리뷰. 프로 요금제에서도 접근 가능하고, 지식 노동 과제에서 상위 모델과 비슷한 결과를 절반 비용으로 냈다는 평가다.
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LLM 컨텍스트와 메모리 차이, AI 에이전트 면접 질문으로 이해하기
AI 엔지니어 모의 면접을 통해 LLM 에이전트의 컨텍스트가 어떻게 불어나는지, 요약·별도 메모리·멀티 에이전트로 어떻게 관리하는지, 컨텍스트와 메모리의 경계는 어디인지 정리했다.
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추론 모델(Reasoning Model)이란? 기존 LLM과의 차이와 작동 방식 정리
ChatGPT·클로드에 더해지는 추론 모델은 다음 단어를 예측하는 데 그치지 않고 문제를 논리적 단계로 쪼개 푼다. 기존 LLM과의 차이, 사고 사슬, 계산기·검색 같은 외부 도구 활용, 그리고 한계까지 쉽게 정리했다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 완전 해설: 도구·리소스·프롬프트와 오픈소스 표준의 부상
복사-붙여넣기의 불편함에서 시작된 MCP는 어떻게 1만 개 넘는 서버를 거느린 업계 표준이 됐을까. 앤트로픽 제작진이 직접 밝힌 MCP의 개념·기원·다음 단계를 자막 기반으로 정리했다.
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추론 AI 원리: o1과 DeepSeek-R1은 강화학습으로 어떻게 생각을 배우나
o1과 DeepSeek-R1 같은 추론 모델이 답 대신 '생각'을 먼저 전개하는 이유, 테스트타임 컴퓨트 스케일링, 그리고 강화학습만으로 사고연쇄를 스스로 익히는 원리를 쉽게 풀었다.
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합성 데이터와 대규모 사전학습: poolside 팀이 공개한 파이프라인과 학습 안정화 노하우
AI 코딩 모델을 만드는 poolside 팀이 오픈 웨이트 모델을 키우며 겪은 합성 데이터 설계와 대규모 학습의 무결성 문제, 그리고 그 해결책을 정리했다.
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TurboQuant KV 캐시 3비트 양자화: 어텐션 점수를 지키는 LLM 메모리 압축 기법 정리
긴 문맥 LLM의 메모리를 잡아먹는 KV 캐시를 3비트로 압축하는 TurboQuant를 정리했다. 좌표가 아니라 어텐션 점수를 보존하는 아다마르 전처리, 유니버설 코드북, 1비트 잔차 보정의 원리를 살펴본다.
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AI 수학 증명 벤치마크 ‘퍼스트 프루프’ 2차 결과: 미공개 난제 10개 중 7개서 근접
하버드 CMSA의 퍼스트 프루프는 인터넷에 없는 새 수학 문제로 AI 시스템을 시험한다. 2차 결과, 10문제 중 3개는 진전이 없었지만 나머지 7개서 완결·근접 풀이가 나왔다.
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얀 르쿤 JEPA·월드 모델 강연 정리: LLM의 한계와 자기지도학습이 향하는 다음 단계
메타 수석과학자 얀 르쿤이 하버드 CMSA 강연에서 현재 LLM의 한계를 짚고, 픽셀 대신 표현 공간에서 예측하는 JEPA와 월드 모델, 에너지 기반 추론을 대안으로 제시합니다.
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트랜스포머 신경망 원리: CNN의 한계에서 셀프 어텐션까지 단계별 유도
ChatGPT의 핵심인 트랜스포머를 CNN에서 출발해 단계별로 유도한다. 장거리 관계를 못 잡는 CNN의 한계, 쌍 합성곱과 위치 인코딩, n² 벡터를 줄이는 중요도 가중합이 어떻게 셀프 어텐션이 되는지 설명한다.
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GRPO·RLVR로 LLM에 추론 학습시키기: 그룹 상대 정책 최적화 원리 정리
다음 토큰만 예측하던 기본 모델을, 검증기와 그룹 평균 보상만으로 추론 모델로 바꾸는 GRPO·RLVR의 작동 원리와 한계를 쉽게 정리했습니다.
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KeyLLM과 KeyBERT, Mistral 7B로 대규모 문서 키워드 추출 자동화 가이드
오픈소스 키워드 추출 라이브러리 KeyBERT의 저자가 새 확장 KeyLLM을 공개했다. 작지만 정확한 Mistral 7B 같은 대규모 언어모델로 문서 키워드를 뽑고, 임베딩 군집화로 수천 건도 빠르게 처리하는 방법을 정리했다.
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BERTopic v0.16 새 기능 정리: 제로샷 토픽 모델링·모델 병합·LLM 지원
오픈소스 토픽 모델링 도구 BERTopic v0.16의 세 가지 핵심 기능인 제로샷 토픽 모델링, 여러 모델의 병합, 그리고 대규모 언어모델 지원 강화를 개발자 마르턴 흐로텐도르스트가 직접 시연하며 설명한 내용을 정리했다.
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LLM 양자화 방식 비교 GPTQ GGUF AWQ, 내 GPU에 맞는 압축 고르기
작은 노트북에서도 대형 언어모델을 돌리기 위한 양자화의 원리와, 사전 양자화 모델의 대표 형식인 GPTQ·GGUF·AWQ의 차이와 선택 기준을 자막 근거로 정리했다.
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AI 에이전트 테스트, 시뮬레이션 환경이 필요한 이유와 구성 요소
자율적으로 이메일을 보내고 결제까지 하는 AI 에이전트는 기존 골든 데이터셋 방식으로 검증하기 어렵다. 시뮬레이션 환경이 대안이 되는 이유와 그 구성 요소를 정리했다.
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RLVR 강화학습으로 LLM에 문제 해결 절차 가르치기 — 개념부터 실습까지
지도 미세조정과 선호 학습에 이어, 정답을 자동으로 검증하는 RLVR이 LLM의 추론 능력을 어떻게 끌어내는지, 그리고 직접 강화학습 환경을 만들어 모델을 훈련한 사례를 정리했다.
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월드 모델 vs LLM: 얀 르쿤과 손잡고 유럽 최대 시드를 유치한 창업자의 베팅
Wit.ai를 페이스북에 판 창업자가 얀 르쿤과 함께 '월드 모델'에 도전한다. LLM이 왜 AGI로 못 가는지, 왜 영상·감각 데이터로 학습하는 모델이 필요한지, 유럽 최대 시드 유치 이야기를 담았다.
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빠른 추론(Fast Inference)이 AI 앱과 에이전트 개발을 바꾸는 이유 — 웨이퍼 스케일 엔진
AI 모델이 텍스트를 생성할 때 시간의 상당 부분은 메모리에서 연산 유닛으로 가중치를 옮기는 데 쓰인다. 추론 전용 하드웨어와 웨이퍼 스케일 엔진, 빠른 추론이 앱·에이전트·코딩 도구 개발을 어떻게 바꾸는지 딥러닝AI 강의 영상을 바탕으로 정리했다.
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LLM 추론의 원리: 사고사슬·자기일관성·강화 파인튜닝 (스탠퍼드 CS25)
구글 딥마인드 데니 저우가 스탠퍼드 CS25에서 대형 언어 모델의 추론을 설명한다. 추론이란 입력과 출력 사이의 중간 토큰이며, 사고사슬·자기일관성·강화 파인튜닝으로 이를 끌어낸다는 관점을 소개한다.
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AI 에이전트 평가하기: 프로덕션 트레이스를 반복 가능한 시뮬레이션 벤치마크로 만드는 법
AI 에이전트를 신뢰성 있게 배포·개선하려면 회사 고유의 벤치마크가 필요하다. Snorkel AI 발표자가 프로덕션 트레이스를 반복 가능한 시뮬레이션 환경으로 바꿔 비용·지연·재시도까지 함께 비교하는 방법을 설명합니다.
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자기개선 에이전트와 관측가능성 2.0: 텔레메트리로 소프트웨어가 스스로 고치는 법
Arize 창업자가 설명하는 '시그널에서 PR까지' 자기개선 에이전트. 관측가능성이 사람이 보던 UI에서 에이전트가 로그와 트레이스로 스스로 디버깅하는 구조로 바뀌는 흐름을 정리했습니다.
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GRAG 논문 리뷰: 그래프 검색 증강 생성이 기존 RAG의 맥락 소실과 환각을 줄이는 원리
에모리대 연구진이 내놓은 GRAG는 텍스트 조각만 긁어오는 기존 RAG의 한계를 지적한다. 부분 그래프 추출과 부드러운 가지치기, 텍스트·그래프 이중 입력으로 환각을 줄인 원리와 실험 수치를 알기 쉽게 정리했다.
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회전 위치 임베딩 RoPE 원리 정리, 트랜스포머가 토큰 순서를 학습하는 방법 완전 해설
어텐션은 입력 토큰의 순서를 구분하지 못한다. 위치를 정수로 더하는 방식에서 출발해 이진수와 사인파를 거쳐 벡터를 회전시켜 위치를 새기기까지, RoPE가 등장하기까지의 흐름을 차근차근 단계적으로 짚는다.
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오픈클로 구조 해부 — 게이트웨이·파일시스템·메모리·하트비트로 본 개인 AI 비서
오픈클로 같은 '클로' 에이전트가 특별한 이유는 새 모델이 아니라 모델을 감싼 하네스에 있다. 일상 메신저를 잇는 게이트웨이, 셸 기반 파일시스템, 마크다운 메모리, 30분마다 깨어나는 하트비트까지 네 부품을 차례로 뜯어봤다.
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재귀 언어 모델(RLM)이란? 긴 문맥 문제를 코드 실행으로 푸는 MIT 발 추론 기법
RLM은 LLM이 직접 파이썬 코드를 써서 긴 프롬프트를 조금씩 탐색하고 하위 에이전트를 재귀 호출하는 방식이다. 문맥 오염을 줄이고 비용까지 낮추는 원리를 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링 완전 정리: RAG 검색에서 모델이 직접 탐색하는 방식으로의 전환
RAG로 문맥을 넣어주던 방식이 모델이 직접 파일을 뒤지고 스스로를 재귀 호출하는 방식으로 옮겨가고 있다. 문맥 창에 딱딱한 한계가 생기는 이유부터 컨텍스트 로트, 재귀 언어 모델의 작동 방식까지 정리했다.
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모델 애그노스틱 AI 플랫폼 전략: Dust 창업자의 프런티어 랩 생존법
OpenAI 출신이 세운 프랑스 스타트업 Dust의 창업자가 프런티어 랩 옆에서 수평 플랫폼과 모델 애그노스틱, 자금·마진 전략으로 살아남는 법을 말했다.
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토큰·컨텍스트 윈도우·RAG란? LLM 개발 기본 개념 쉽게 이해하기
구글 클라우드 개발자들이 토큰, 생성형 AI, RAG, 컨텍스트 윈도우, 토큰 맥싱 같은 LLM 핵심 용어를 대화로 풀어 설명한다. AI로 코딩하기 전 알아둘 기본기를 정리했다.
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싸구려 AI API 프록시의 숨은 비용: 모델 바꿔치기부터 코드베이스 유출과 자격증명 탈취까지
베이스 URL 한 줄만 바꾸면 공식가의 10분의 1이라는 AI API 중계 서버들이 성행한다. 연구진이 400여 곳을 조사하자 모델 바꿔치기와 악성코드 주입, 클라우드 자격증명 탈취 사례가 무더기로 확인됐다.
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DSPy로 작업과 모델 분리하기: 스펙·코드·평가로 재사용 가능한 AI 프로그램 만들기
DSPy는 함수처럼 재사용·조합·최적화 가능한 AI 프로그램을 만들게 해준다. 입력·출력 계약을 고정해 작업과 모델을 분리하고, 스펙·코드·평가 세 가지로 작업을 명세하는 설계 철학을 소개한다.
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AI Evals 기초 정리 — 태스크·평가 데이터·채점기 3단계
생성형 AI의 품질을 체계적으로 측정하는 'Evals'의 기본 구조를 태스크 정의, 평가 데이터 수집, 채점기 설계 세 단계로 나눠 설명하고 LLM·RAG·코딩 에이전트 예시를 든다.
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강화학습이 LLM 추론을 여는 원리 — 계층적 추론과 HICRA 알고리즘 해설
2024년 말 o1과 2025년 초 오픈소스 딥시크-R1로 부상한 대형 추론 모델에서, 강화학습이 왜 추론을 이끌어내는지 계층적 추론과 두 단계 학습 관점으로 분석하고 개선 알고리즘 HICRA까지 짚는 논문을 소개한다.
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LLM 활용 기술 4가지 — 프리앰블·RAG·추론 모델·AI 에이전트 쉽게 이해하기
루이스 세라노가 대형 언어 모델을 '희미한 전조등과 거대한 백미러를 가진 자동차'에 비유해, 프리앰블·RAG·추론 모델·AI 에이전트라는 네 가지 활용 기술과 역할을 나눈 멀티 에이전트 구조까지 쉽게 풀어 설명한다.
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멀티에이전트를 버리고 단일 에이전트로: 제약 분석 파이프라인 재설계 교훈
분석가의 업무 단계를 그대로 에이전트로 쪼갠 멀티에이전트 시스템이 왜 실패했는지, ZS의 AI 엔지니어링 팀이 결정론적 파이프라인·단일 에이전트·지식 그래프로 다시 설계한 과정을 정리했다.
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LLM 지식 그래프의 출처 추적(프로버넌스): AI 에이전트 메모리 설계법
LLM은 여러 출처를 비결정적으로 합쳐 사실을 만들어 낸다. 이때 '이 사실이 어디서 왔는가'를 추적하는 프로버넌스를 그래프 구조에 내장하는 설계 원리를 정리했다.
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AI 에이전트와 온톨로지: 뉴로심볼릭 AI로 확률적 LLM에 논리 가드레일 채우기
UC버클리의 프랭크 코일이 설명하는, 확률적으로 움직이는 LLM 에이전트에 온톨로지와 RDFS·OWL 같은 논리 규칙으로 가드레일을 채워 더 신뢰할 수 있는 뉴로심볼릭 시스템을 만드는 방법을 정리했다.
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오픈소스 AI vs 폐쇄형 AI: Oumi CEO가 말하는 '리눅스 모먼트'와 DeepSeek 충격
전 구글 PaLM 책임자였던 Oumi CEO 마노스 쿠쿠미디스가 오픈소스 AI가 폐쇄형을 앞설 것이라 보는 이유, 리눅스·DeepSeek 비유, 그리고 파운데이션 모델 개발 플랫폼 Oumi의 구상을 설명한다.
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차분 프라이버시와 LLM 프라이버시: 익명화·추론 공격이 개인정보를 위협하는 이유
워싱턴대 연구자 니루퍼 미레시갈라가 설명하는 언어모델 프라이버시. 차분 프라이버시의 한계, 추론 기반 개인정보 위협, 암기와 유출을 다룬 인터뷰 정리.
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LLM 학습 과정 정리: 사전학습과 지도 미세조정(SFT), 강화학습(RL), 그리고 평가
구글 개발자 채널이 거대 언어 모델의 학습 과정을 사전학습과 후처리로 나눠 설명했다. 다음 단어를 맞히는 훈련에서 시작해 SFT와 강화학습으로 다듬고, 자동 채점 모델로 성능을 측정하는 전체 흐름을 정리한다.
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OpenAI 데이터 에이전트 구조: 모델 하나와 도구 13개로 사내 질문에 답한다
OpenAI 사내 데이터 에이전트는 라우터도 파인튜닝도 없이 모델 하나와 도구 13개로 돌아간다. 7만 개가 넘는 테이블 중에서 정답을 찾아내는 컨텍스트 조립 계층의 설계와, 이를 만든 팀이 직접 밝힌 다섯 가지 엔지니어링 교훈을 정리했다.
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LoRA 원리 정리: 저랭크 적응으로 학습 파라미터를 줄이는 방법과 파이토치 구현
LoRA는 사전학습 가중치를 고정한 채 작은 두 행렬만 학습하는 미세조정 기법이다. 저랭크 분해가 통하는 이유와 파라미터 절감 규모, 파이토치 파라미터화 기능을 활용한 구현 방식까지 차례로 정리했다.
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오픈소스 AI 경제학: 키미 K3가 흔드는 프런티어 모델 시장과 미국의 중국 모델 규제 딜레마
중국발 오픈소스 모델이 최상위 폐쇄형 모델 수준에 도달했다. 모델을 무료로 푸는 전략의 속내, 토큰 단가가 아닌 작업당 비용으로 봐야 하는 이유, 그리고 미국의 중국 모델 규제 논쟁까지 한 번에 정리했다.
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2026 AI 엔지니어링 현황 설문: 에이전트 쓰기 권한 89%, 비용이 개발 규모를 좌우한다
AI 엔지니어 1,048명 설문 결과를 정리했다. 에이전트 사용률은 95%, 데이터 쓰기 권한은 89%로 급등했고 비용이 일급 제약으로 떠올랐다. 모델 선택 기준은 오픈 여부가 아니라 품질이었으며, 스택의 최대 난제는 올해도 평가였다.
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AI 에이전트 메모리 쉽게 이해하기: 컨텍스트 창과 장기 기억은 무엇이 어떻게 다른가
AI 모델은 어제 있었던 일을 저절로 기억하지 않는다. 컨텍스트와 메모리의 차이, RAG·요약·프로필 방식이 가진 한계, 그리고 에이전트의 기억이 저장과 활용이 이어지는 순환 구조인 이유를 정리했다.
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LLM 파인튜닝 vs RAG vs LoRA, 지금도 파인튜닝이 필요한 경우는 언제인가
법률 AI와 블룸버그GPT 사례로 본 파인튜닝의 현재. 긴 컨텍스트와 추론 모델이 격차를 좁힌 이유, RAG·컨텍스트 엔지니어링·에이전트 스킬을 먼저 쓰고 파인튜닝은 마지막에 꺼내라는 IBM의 판단 순서를 정리했다.
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LLM vs 에이전트 차이 정리: 툴 호출, 시스템 프롬프트, 에이전트 루프가 작동하는 방식
AI 엔지니어 모의 면접 영상을 바탕으로 LLM과 에이전트의 경계를 정리했다. 언어 모델은 호출을 결정할 뿐 실제 API는 권한을 쥔 바깥 시스템이 부른다. 여행 일정 예시로 툴 정의와 루프 구조를 함께 풀어 본다.
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AI 에이전트 보안: 코드 생성자와 검증자를 분리해야 하는 이유와 새로운 공격 표면
AI Engineer 보안 트랙에서 Snyk의 Manoj Nair가 발표한 에이전트 시대의 보안 과제를 정리한다. 자율 공격, 오염된 skill·MCP, 에이전트의 그림자 데이터, LLM 검증의 비결정성을 다룬다.
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LLM 스택 보안 가이드: AI 공격보다 인프라 설정 실수가 더 위험한 이유와 대응법 정리
엔비디아 엔지니어가 AI Engineer 콘퍼런스에서 밝힌 ML 보안의 현실. 대형 유출 사고 대부분은 정교한 AI 공격이 아니라 인증 미설정 같은 낡은 인프라 실수에서 나온다는 분석과 대응법을 정리했다.
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AI 엔지니어 6개월 로드맵 — 파이썬 기초부터 RAG·에이전트·프로덕션까지
모델 API 호출은 일부일 뿐이다. 파이썬·소프트웨어 기초, RAG, 에이전트, 평가·안전, 프로덕션 엔지니어링, 플래그십 프로젝트로 이어지는 6개월 AI 엔지니어 학습 로드맵을 정리했다.
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하니스 엔지니어링이란? LLM을 실전 AI 에이전트로 바꾸는 미들웨어 기법
codebasics가 바람과 풍차 비유로 하니스 엔지니어링을 설명한다. 모델·프롬프트를 그대로 둔 채 LangChain 미들웨어로 로그인 가드·검증 루프를 추가해 실패하던 깃허브 에이전트를 정상 작동시키는 과정을 실습으로 보여준다.
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AI 에이전트 완전정리: LLM 호출·워크플로·RAG·멀티에이전트의 차이
AI 에이전트가 처음부터 끝까지 어떻게 작동하는지 쉬운 말로 정리한다. LLM 호출·워크플로·에이전트의 구분, 도구·메모리·RAG·오케스트레이션, 멀티에이전트를 언제 쓰는지, 비용과 보안까지 로컬 LLM 데모와 함께 다룬다.
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AI 에이전트 스킬(Skills): 온디맨드 로딩으로 전문 지식 주입하기
범용 LLM의 한계를 넘어, 지시·예제·모범 사례를 담은 스킬을 필요할 때만 불러와 에이전트를 특정 작업 전문가로 만드는 원리를 KodeKloud가 설명한다.
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에이전틱 하네스란 무엇인가: LLM을 도구와 반복 루프로 AI 에이전트로 만드는 하부 구조
구글 클라우드 엔지니어가 설명하는 ‘에이전틱 하네스’ 개념 정리입니다. 도구 호출과 반복 루프, 출력 평가로 LLM을 에이전트로 만드는 하부 구조와, 인터페이스와의 분리가 갖는 의미를 초심자도 이해하기 쉽게 풀었습니다.
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AI 에이전트란? 도구 호출·컨텍스트·루프로 이해하는 작동 원리와 4가지 구축 방법
AI 에이전트는 도구를 사용할 수 있고 목표를 달성할 때까지 스스로 반복 실행되는 언어 모델이다. 도구 호출·컨텍스트 윈도우·메모리·RAG·에이전트 루프라는 핵심 구성 요소와 노코드부터 풀코드까지 4단계 구축 방법을 정리했다.
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Tool LLM 입문: ReAct·HuggingGPT·ToolLLM으로 이해하는 도구 사용 AI 에이전트
AI 에이전트가 똑똑해 보이는 진짜 이유는 외부 도구 사용에 있다. 도구 사용 LLM의 등장 배경과 ReAct, HuggingGPT, ToolLLM 세 편의 대표 연구를 쉽게 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링 완벽 정리 — 프롬프트 엔지니어링과 무엇이 다른가
프롬프트를 길게 쓰는 것만으로는 AI 답변이 좋아지지 않는다. 구글 클라우드가 설명하는 컨텍스트 엔지니어링의 개념과 네 가지 실패 유형, 쓰기·선택·압축·격리 4단계 실전법을 정리했다.
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로컬 AI 코딩 솔직 분석: RTX 4090으로 로컬 모델 vs 클라우드 비교
RTX 4090(24GB)로 Qwen·Mistral 등 로컬 코딩 모델을 돌려 속도·품질·호환성·비용을 클라우드와 비교한 정직한 분석. 대부분에겐 클라우드가 낫지만 로컬이 맞는 경우도 정리했다.
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복잡하고 서로 모순된 문서·벡터 데이터베이스에서 RAG가 실패하는 이유와 실무 해결책 3가지
IBM Technology가 서로 모순되는 문서들이 섞인 환경에서 RAG가 왜 틀린 답을 내는지 설명하고, 문서 관리·질문 명확화·데이터 이해라는 세 가지 실무 해법으로 신뢰할 만한 답을 얻는 방법을 제시한다.
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AI 에이전트 스킬 평가(eval) 만들기: 구글 딥마인드가 말하는 스킬 검증 실전 가이드
구글 딥마인드 필립 슈미트가 AI Engineer 무대에서 설명한 에이전트 스킬 작성·평가법. 스킬 종류, 8가지 작성 팁, 평가 하네스 구축과 스킬 은퇴 판단까지 정리했다.
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LLM 추론 속도와 비용 구조: 세레브라스 칩과 OpenAI의 GPT-5.6 Sol 서빙 전략
대형 언어모델의 응답 속도는 왜 초당 40~60토큰에 머물까. 세레브라스 같은 전용 칩으로 18배 빠르게 서빙할 때 드는 비용과, 그 속도가 사업적으로 말이 되는 이유를 짚어본다.
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RAG 한계와 지식 그래프: AI 소설 창작 앱으로 배우는 검색증강생성 개선 전략
한 마이크로소프트 MVP가 오픈소스 AI 소설 창작 앱을 만들며 겪은 시행착오를 통해, 임베딩·코사인 유사도 기반 RAG(검색증강생성)의 한계와 이를 지식 그래프·도구 호출로 보완하는 방법을 단계별로 정리했다.
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AI 에이전트란 무엇인가: LLM 챗봇·자동화 워크플로와 어떻게 다른지 3단계로 정리
많은 사람이 AI를 단순 챗봇으로만 쓴다. 이 영상은 인공지능 활용을 LLM 챗봇·자동화 워크플로·AI 에이전트의 3단계로 나눠, 에이전트가 무엇이고 무엇이 다르며 어떻게 안전하게 쓰는지 쉽게 설명한다.
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토큰과 임베딩의 차이: LLM이 단어를 숫자로 바꿔 다루는 방식을 예시로 쉽게 이해하기
LLM을 다루다 보면 만나는 토큰과 임베딩. 둘 다 단어를 숫자로 표현하지만 역할이 다르다. 임베딩은 수백 차원으로 의미의 관계를, 토큰은 단어마다 부여된 고유 ID를 담는다는 차이를 유명한 예시로 풀어 정리했다.
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토큰화와 바이트 페어 인코딩(BPE) 쉽게 이해하기 - LLM의 첫 단계
루이스 세라노가 설명하는 토큰화와 바이트 페어 인코딩(BPE). LLM이 단어나 글자가 아닌 '토큰'으로 텍스트를 처리하는 이유와, 가장 자주 등장하는 글자쌍을 합쳐 토큰을 만드는 BPE의 작동 원리를 예시로 풀어냅니다.
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JudgmentBench: 법률 AI 품질 평가, 비교 판단이 루브릭 채점을 이긴 이유
스노클 AI와 스탠퍼드 연구진이 50여 명의 변호사와 3천 건 이상의 주석으로 법률 결과물을 평가한 결과, 사전 채점표(루브릭)보다 둘을 견주는 비교 판단이 품질 순위를 더 정확하게, 절반의 시간에 복원했다.
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추측 샘플링으로 LLM 추론 속도 2~3배 높이기: 드래프트·검증·보정 원리
구글 리서치와 딥마인드가 각각 발견한 추측 샘플링은 작은 드래프트 모델과 큰 타깃 모델을 짝지어, 출력 품질을 그대로 유지하면서 LLM 텍스트 생성 속도를 2~3배 끌어올린다. 그 3단계 원리를 정리했다.
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LLM 지식 증류로 소형 특화 모델 만들기: 단계별 증류와 비용 절감 사례
스노클 AI 연구자가 소개하는 모델 증류 전략. 거대 범용 LLM을 교사로 삼아 작은 특화 모델을 학습시키고, 근거(rationale)를 함께 증류하는 '단계별 증류'로 데이터와 비용을 크게 줄이는 방법을 정리했다.
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AI 존재론적 다중성: 스탠퍼드 CS547 세미나가 던지는 질문
AI 시스템에 무의식적으로 새겨지는 '존재론적 경계'와 그것이 현실을 규정하는 방식을 스탠퍼드 HCI 세미나가 짚는다. 나무 이미지·EDA '퍼플 존'·LLM 분석 사례로 경계를 허물고 협상하고 드러내는 세 접근을 소개한다.
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적시 목표(Just-in-Time)로 개인화하는 AI: 스탠퍼드 CS547 세미나 정리
하나의 인터페이스에 모든 기능을 욱여넣어 늘 뻔한 답을 내놓는 'AI 스포크 문제'와, 사용자의 화면·맥락을 관찰해 그 순간의 목표를 즉석에서 추론하는 스탠퍼드의 적시(Just-in-Time) 목표 연구, 나아가 소셜미디어 피드 개선까지 확장한 사례를 정리했다.
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AI 에이전트 시스템 입문 - ReAct 루프와 도구 호출, MCP까지 쉽게 정리
AI 에이전트는 결국 도구를 붙인 LLM의 반복 호출이다. 2026년 현장의 관점에서 에이전틱 루프와 ReAct 패턴, 도구 정의 방식, 가드레일 문제, 그리고 MCP의 실시간 도구 갱신까지 코드와 함께 풀어낸 강의 정리다.
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마이크로소프트 MAI 논문 정리 - 30조 토큰 데이터 엔지니어링과 RL 안정화 비법
마이크로소프트가 MAI Thinking One의 109쪽 기술보고서에서 30조 토큰을 사내에서 어떻게 정제했는지, RL 학습을 어떻게 안정화했는지, 효율성을 어떻게 측정했는지를 이례적으로 상세히 공개했다.
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LLM이란 무엇인가: 대규모 언어 모델의 뜻과 작동 원리, ChatGPT와의 차이 초보 가이드
ChatGPT는 앱이고 그 뒤의 지능이 LLM이다. 대규모 언어 모델의 세 단어를 하나씩 풀고, 방대한 텍스트로 패턴을 학습하는 원리와 트랜스포머가 촉발한 AI 혁명의 배경을 초보자 눈높이로 정리한다.
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멀티헤드 잠재 어텐션(MLA)이란? KV 캐시 절감의 원리 정리
언어모델의 메모리를 잡아먹는 KV 캐시를 MLA가 어떻게 압축하면서도 헤드별 다양성을 지키는지, MQA·GQA와 비교해 핵심 원리를 쉽게 풀어냅니다.
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마이크로소프트 SkillOpt: AI 에이전트 스킬을 경사하강법처럼 자동 최적화하는 방법
마이크로소프트 SkillOpt는 에이전트의 스킬 문서를 신경망 가중치처럼 다뤄 자동으로 개선한다. 모델은 그대로 두고 스킬만 고쳐 스프레드시트 작업 정확도를 41.8%에서 80.7%로 끌어올린 원리를 정리했다.
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GDPO 강화학습 설명: NVIDIA가 GRPO의 다중 보상 한계를 보상별 정규화로 개선
GRPO는 정답 여부 같은 단일 보상에 맞춰 설계돼, 여러 보상을 단순히 더하면 서로 다른 조합이 같은 학습 신호로 뭉개진다. NVIDIA의 GDPO가 보상별 정규화와 배치 정규화로 이 정보 손실을 어떻게 해결하는지 정리했다.
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재귀 언어모델 RLM 개념 정리: 대형 코드베이스용 문맥 관리 패턴
MIT가 제안한 재귀 언어모델(RLM) 개념을 코딩 에이전트 관점에서 정리했습니다. 저장소를 데이터로 두고 코드를 실행해 필요한 문맥만 뽑아내는 방식과 실제 활용 사례를 소개합니다.
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DeepSeek-V4 어텐션 구조 해설: 100만 토큰 문맥과 효율적 압축 방식
DeepSeek-V4 논문이 제안한 압축 희소 어텐션과 고압축 어텐션으로 표준 어텐션의 제곱 비용 문제를 어떻게 낮추고 100만 토큰 문맥을 다루는지 쉽게 정리했습니다.
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전문가 혼합 MoE 원리 해설: LLM 효율을 높인 희소 게이팅 구조
GPT·라마 같은 대형 언어모델이 연산 비용을 늘리지 않고 용량을 키우는 비결인 전문가 혼합(MoE). 라우터와 전문가로 구성된 희소 MoE 층의 작동 방식과 그 기원을 논문 중심으로 풀어 설명한다.
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LLM 에이전트 확장의 함정 '의미 맹점'과 계층 트리로 푼 데이터센터 AI 설계
50만 개 센서 이름을 그대로 LLM에 넘기면 왜 무너지는가. Phaidra 엔지니어들이 겪은 '의미 맹점' 문제와, 계층 트리·플래너 LLM·결정론적 리졸버로 비용을 일정하게 유지한 실전 해법을 정리했다.
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개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링 입문: 확률 엔진·온도·구분자·사고연쇄
바이럴 프롬프트를 베껴 붙이는 '화물 숭배'를 멈추고, LLM을 자기회귀 확률 엔진으로 이해해 온도·구분자·체계적 제약·사고연쇄로 정밀하게 다루는 방법을 정리했다.
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ChatGPT 작동 원리 완전정리: 토큰, 트랜스포머 어텐션, 문맥창, 환각까지
ChatGPT가 답을 '아는' 게 아니라 토큰을 하나씩 확률로 예측하는 엔진임을 이해하면, 왜 똑똑하다가도 틀리고 문맥창·도구·안전장치가 왜 중요한지가 명확해진다. 작동 원리를 단계별로 정리했다.
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소프트웨어 엔지니어에서 AI 엔지니어로: 채워야 할 기술 격차 정리
AI 엔지니어 업무의 약 80%는 결국 일반 소프트웨어 엔지니어링이다. 기존 개발자가 처음부터 다시 시작하지 않고 AI '레이어'만 얹어 전환하려면 무엇을 배워야 하는지 6단계로 정리했다.
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마인크래프트 AI 봇 전쟁 실험: 코드를 쓰는 LLM 에이전트의 위험과 가능성
LLM으로 움직이는 마인크래프트 봇들이 실시간으로 코드를 짜 성을 짓고 부순다. 에이전트 전쟁 실험과 '수제 코딩 vs 창발' 고민을 정리했다.
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셀프 어텐션 시각적으로 이해하기: 쿼리·키·값 벡터와 위치 인코딩으로 보는 트랜스포머 원리
트랜스포머의 핵심인 셀프 어텐션을 애니메이션 관점에서 풀어냈다. 쿼리·키·값 벡터가 단어 사이의 관계를 학습하는 방식과, 단어 순서를 담기 위한 위치 인코딩이 왜 필요한지, 그리고 여러 사인파를 쓰는 이유까지 단계별로 정리했다.
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어텐션 메커니즘이란? 트랜스포머와 LLM의 핵심 원리를 인코더-디코더 번역 과정으로 쉽게 이해하기
구글 클라우드가 설명하는 어텐션 메커니즘의 기본 원리를 정리했다. 인코더-디코더 모델이 입력 문장에서 중요한 단어에 가중치를 부여해 번역 품질을 높이는 과정을, 은닉 상태와 소프트맥스 점수를 중심으로 단계별로 살펴본다.
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강화학습의 한계, 카르파티가 짚은 현재 LLM 학습 방식의 근본 문제
안드레이 카르파티는 사람은 강화학습이 아니라 다른 방식으로 배운다고 말한다. 수백 번의 시도 끝에 얻은 단 하나의 정답 신호를 전체 과정에 되뿌리는 현재 방식의 잡음과 한계를 짚었다.
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LLM 지속 학습 실험: AI에게 꿈을 학습시켜 무한 기억 부여하기
한 개발자가 컨텍스트 창 대신 대화를 가중치에 새기는 실험을 소개한다. REM 수면에서 착안한 'AI 꿈' 생성으로 지속 학습을 흉내 내고, 그 한계와 안전 문제까지 짚는다.
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AI 에이전트 환각 방지 5가지 코드 기법 — 토큰 절약과 정확도 개선 실전 패턴
AI 에이전트의 환각과 토큰 낭비를 줄이는 다섯 가지 코드 기법을 정리했다. 시맨틱 도구 선택, GraphRAG, 다중 에이전트 검증, 뉴로-심볼릭 가드, 런타임 스티어링을 적용 전후로 비교하며 실전 프로덕션 패턴까지 짚는다.
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트랜스포머 아키텍처 완전 초보 가이드 — 셀프 어텐션과 멀티헤드로 보는 현대 LLM 작동 원리
RNN·LSTM의 한계부터 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 멀티헤드 어텐션, 잔차 연결, 레이어 정규화까지, 현대 LLM의 기반이 되는 트랜스포머 아키텍처의 핵심 구성 요소를 초보자 눈높이로 하나씩 풀어 설명한다.
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에이전틱 스토리지 개념과 MCP — 상태 없는 LLM에 영속 메모리를 주는 저장 계층
상태 없는 LLM과 읽기 전용 RAG의 한계를 넘기 위한 에이전틱 스토리지 개념을 정리했다. MCP로 오브젝트·블록·NAS를 통일된 저장 인터페이스로 묶고, 불변 버전 관리·샌드박싱·의도 검증으로 에이전트 쓰기의 안전을 확보한다.
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LLM 파인튜닝이란: 사전학습 vs 파인튜닝, PEFT·LoRA와 파괴적 망각 피하는 법
대형 언어모델을 특정 작업에 맞추는 파인튜닝의 원리를 사전학습, 파인튜닝 루프, 전체 파인튜닝과 PEFT, 파괴적 망각, 그리고 파인튜닝이 답이 아닐 때까지 쉽게 설명합니다.
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전문가 혼합(MoE)이란: 최신 LLM이 채택한 희소 트랜스포머 구조와 라우팅·부하분산 원리
DeepSeek·Llama 4·Grok 등 최신 LLM이 채택한 전문가 혼합(MoE) 구조를 스탠퍼드 CS336 강의를 근거로 정리했다. FLOPs를 늘리지 않고 파라미터를 키우는 원리, 토큰 라우팅, 세분화·공유 전문가, 부하분산 손실까지 다룬다.
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딥시크 V4가 100만 토큰 문맥을 실용화한 원리: 압축 희소 어텐션과 KV 캐시 절감
딥시크 V4가 압축 희소 어텐션(CSA)과 고압축 어텐션(HCA), 뮤온 옵티마이저와 FP4 양자화 인식 학습, 온폴리시 증류(OPD)를 어떻게 결합해 100만 토큰 문맥의 연산과 메모리 비용을 실용적 수준으로 낮췄는지 정리했습니다.
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우주 신호의 지능을 가려내는 필터: 지프의 법칙과 섀넌 엔트로피, 그리고 대규모 언어모델
우주에서 온 신호가 지적 존재에게서 왔는지 판별하는 '지능 필터'를 지프의 법칙과 섀넌 엔트로피로 설명하고, 그 정보이론 아이디어가 오늘날 대규모 언어모델과 미지 신호 해석으로 이어진 과정을 정리했습니다.
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하이브리드 어텐션과 게이트 델타넷으로 보는 2026년 롱컨텍스트 LLM 구조와 KV 캐시 절감 원리
2026년 최신 LLM들이 전체 어텐션을 소수 레이어에만 남기고 나머지를 값싼 순환 믹서로 바꾼 이유를, KV 캐시 병목과 델타 규칙·감쇠 게이트, 그리고 하이브리드 설계 관점에서 쉽게 풀어 설명한다.
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테스트 타임 트레이닝(TTT): 긴 문맥을 새 구조 없이 푸는 LLM 학습법 해설
스탠퍼드·버클리·엔비디아 연구진의 '엔드투엔드 테스트 타임 트레이닝' 논문을 해설한다. 새 아키텍처 대신 추론 중에도 모델을 계속 학습시켜 긴 문맥을 저렴하게 처리하는 아이디어와 그 한계를 짚는다.
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트랜스포머 구조 진화 2017~2026: 프리노름·RoPE·GQA·MoE로 본 LLM 내부
원조 트랜스포머의 잔차 하이웨이는 그대로 둔 채, 정규화 위치·위치 인코딩·어텐션·피드포워드 슬롯이 안정성·문맥·추론·확장이라는 네 압력 아래 어떻게 교체돼 왔는지 한 편으로 정리했다.
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AI가 사고력을 위축시키는 이유: 생성 효과와 '질문의 가치'로 본 AI 시대의 역설
소크라테스의 문자 비판부터 생성 효과, GPS·AI 의존에 따른 인지 위축, MIT EEG 에세이 실험까지 짚으며, 답이 흔해질수록 인간의 '질문'과 씨앗 생각이 왜 더 값져지는지 설명한다.
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RAG(검색 증강 생성)란 무엇인가 — AI 환각과 낡은 지식을 해결하는 4단계 작동 원리
RAG(검색 증강 생성)는 LLM이 기억에만 의존하지 않고 외부 문서를 먼저 찾아본 뒤 답을 만드는 기법이다. 환각과 지식의 정지 문제, 그리고 청킹·임베딩·검색·생성의 4단계를 쉽게 정리했다.
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LLM 양자화란? 메모리와 대역폭을 줄이는 GPTQ·AWQ·QLoRA·GGUF 핵심 정리
LLM 양자화의 원리를 정리한다. 값당 바이트 수를 줄여 모델을 최대 8분의 1로 압축하고, 메모리 대역폭 병목을 완화해 속도까지 높이는 GPTQ·AWQ·QLoRA·GGUF 기법을 살펴본다.
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랭체인 커스텀 툴 만들기: LLM이 API를 호출하는 도구 연동 실습
랭체인(LangChain)의 tool 데코레이터로 커스텀 도구를 만들고, 로컬 라마(Ollama) LLM이 사용자 질문에 따라 그 도구를 호출하게 하는 과정을 단계별로 정리했다.
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LangChain이란 무엇인가 — AI 에이전트 프레임워크·메모리·상태 관리 핵심 정리
AI 에이전트를 만들 때 LangChain이 어떤 역할을 하는지, 모델 추상화·도구 연결·체인 개념부터 대화 버퍼·요약·엔티티 등 여섯 가지 메모리 유형과 상태 관리, LLM과의 차이까지 입문자 눈높이로 정리했다.
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RAG 검색 증강 생성이란? LLM 환각을 줄이는 원리 쉽게 이해하기
RAG는 LLM이 답하기 전에 외부 지식에서 관련 정보를 먼저 검색하게 하는 기법이다. 환각의 원인, 검색·증강·생성 3단계, 임베딩·벡터DB·코사인 유사도까지 쉽게 정리한다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜이란? AI 에이전트를 위한 표준 쉽게 이해하기
MCP는 AI 모델이 데이터베이스·파일 같은 외부 맥락에 접근하도록 표준화한 프로토콜이다. 도구·리소스 등 프리미티브, 리플렉션, 전송 방식, 기존 API와의 차이를 정리한다.
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그래프 RAG 완전 이해 - 지식 그래프, Cypher 쿼리, 벡터 RAG와의 차이
LLM으로 지식 그래프를 만들고 Cypher로 질의하는 그래프 RAG의 원리와 구축 과정, 그리고 벡터 RAG와의 차이를 IBM 기술 강의를 바탕으로 정리했다.
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AI 일자리 위협 반론: LLM 작동 원리와 고용 데이터로 본 진짜 변화
AI가 일자리를 없앤다는 헤드라인에 대한 반론 영상. 언어 모델의 작동 원리, 정리해고의 실제 이유, 과거 기술 사례와 고용 전망 데이터를 정리했다.
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AI 에이전트 vs 전문가 혼합(MoE): 비슷해 보이는 두 구조의 차이와 결합 방식
IBM이 설명하는 멀티 에이전트 워크플로와 전문가 혼합(MoE)의 차이. 겉보기엔 비슷하지만 하나는 애플리케이션 수준, 하나는 신경망 구조 수준에서 작동하며 함께 쓰일 수 있다.
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오라클 AI 데이터베이스 정리: 자연어로 SQL 부리는 Select AI와 JSON 이중성 뷰
오라클 AI 데이터베이스의 두 기능을 개발자 관점에서 살펴본다. 자연어를 SQL로 바꿔 실행하는 Select AI, 관계형 데이터를 객체처럼 다루는 JSON 이중성 뷰, 그리고 챗봇에 연결하는 방법과 현실적 활용처를 정리했다.
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프롬프트 인젝션: AI 에이전트 보안 위협과 방어 전략 쉽게 이해하기
AI 에이전트가 이메일·문서·코드를 읽을 때 공격자가 몰래 심어둔 명령을 실행할 수 있다. 프롬프트 인젝션의 원리와 샌드박싱 등 방어법을 정리했다.
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인컨텍스트 러닝 완벽 정리: Zero-shot·Few-shot·Chain of Thought·Tree of Thoughts
AI가 새 학습 데이터 없이 프롬프트 안에서만 즉석 학습하는 In-Context Learning의 원리를 짚는다. Zero-shot·Few-shot부터 Chain of Thought, Tree of Thoughts, Self-consistency까지 성능을 끌어올리는 기법을 정리한다.
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LLM 실무 가이드: 환각·RAG·SLM을 운영 시스템으로 다루는 법
5년 차 AI 개발자가 데모가 아닌 실제 운영 관점에서 LLM을 이야기합니다. RAG의 한계, 환각 대응, SLM과 파인튜닝, 데이터 정합성과 운영의 중요성을 정리했습니다.
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LLM 양자화 완벽 정리: GPTQ·AWQ·GGUF로 메모리 87% 줄이기
거대 LLM을 개인 PC에서 돌리는 핵심 기술인 양자화의 원리와, GPTQ·AWQ·GGUF를 하드웨어와 용도에 맞게 고르는 실전 기준을 정리했습니다.
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LLM 사전학습(pretrain) 원리: 데이터 수집·토큰화·베이스 모델 완전 정리
카파시의 LLM 딥다이브를 따라가며 대형언어모델을 바닥부터 만드는 첫 단계인 사전학습을 살펴본다. 웹 크롤링과 데이터 필터링, 토큰화와 한국어의 비효율, 다음 토큰 예측과 베이스 모델의 정체를 정리한다.
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AI 에이전트 평가(Eval) 완벽 정리: 골든 데이터셋부터 LLM 심판까지
에이전트를 만드는 것보다 실제로 작동하는지 아는 게 어렵다. 벤치마크와 평가의 차이, 핵심 지표, 골든 데이터셋과 채점 4가지 방법, CI/CD식 평가 루프까지 정리했다.
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API 기본기 정리: REST·HTTP·인증과 LLM API를 12분에 이해하기
레스토랑 비유로 API를 이해하고, HTTP 호출 구조와 REST·웹훅·GraphQL·스트리밍 패턴, API 키·OAuth 인증, 그리고 토큰·스트리밍·속도 제한 등 LLM API의 특징까지 정리했다.
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데이터 사이언티스트→AI 엔지니어 전환 로드맵: 6단계 실전 가이드
데이터 사이언스·ML 경력자가 AI 엔지니어로 전환하는 6단계 로드맵. 소프트웨어 공학 격차 메우기, LLM·에이전트·RAG, 프로덕션 백엔드, 평가(EVALS)와 관측성까지 순서대로 정리한다.
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DeepSeek-R1 강화학습만으로 LLM 추론 능력을 키우는 GRPO 원리 쉽게 해설
DeepSeek-R1 논문을 따라 언어모델과 강화학습의 연결, GRPO 알고리즘, 규칙 기반 보상과 보상 해킹 방지, 그리고 큰 모델의 지식을 작은 모델로 옮기는 증류까지 초보자도 이해하도록 차근차근 풀어봤다.
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AI 평가(eval) 실전 가이드: LLM 제품을 만드는 PM을 위한 4가지 평가 유형
LLM은 환각을 일으킨다. 그래서 AI 제품을 만드는 PM에게 평가(eval)가 필수 역량이 됐다. 고객지원 챗봇을 예로 골든 데이터셋과 LLM-as-judge까지 평가 절차를 짚어본다.
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AI 에이전트 vs 워크플로: 툴 콜링이 바꾼 2026년의 에이전트
워크플로 시대에서 에이전트 시대로의 전환을 정리한다. LLM을 에이전트로 바꾼 툴 콜링과, 프롬프트에서 컨텍스트, 다시 에이전트 하네스로 옮겨 간 구축 방법론을 짚는다.
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AI 엔지니어 되는 법 2026: 파이썬부터 배포까지 6단계 로드맵
10년 경력의 AI 개발자가 지금 처음부터 시작한다면 따를 학습 경로를 공개했다. 파이썬 기초, 시스템 설계, 백엔드·컨테이너화, RAG, 모니터링·평가, 배포까지 실무에서 돈을 버는 기술만 6단계로 정리했다.
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AI 엔지니어링 책 요약: 파운데이션 모델·RAG·에이전트·파인튜닝 총정리
칩 후옌의 800쪽 책 'AI 엔지니어링'을 한 편으로 압축했다. 파운데이션 모델의 원리, 평가와 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링, RAG와 에이전트, 파인튜닝, 데이터셋 설계, 추론 최적화, 전체 아키텍처까지 이 분야의 지도를 그린다.
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AI 평가(Eval) 기초: LLM과 에이전트 시스템 품질을 측정하는 다섯 가지 관점
매달 쏟아지는 AI 모델과 프레임워크를 다 따라 읽을 수는 없지만 평가할 수는 있다. 평가(Eval)의 정의와 위치, 시점, 이유를 다섯 가지 관점으로 정리한다.
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s1 논문 해설: 예시 1,000개와 'wait' 트릭으로 LLM 추론 성능 끌어올리기
수백만 개의 예시와 강화학습 없이도 추론하는 LLM을 만들 수 있을까. s1 논문은 잘 고른 1,000개 예시와 test-time 컴퓨트 트릭만으로 가능함을 보여준다.
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AI 사후학습 레시피 진화: RLHF에서 다중 교사 온폴리시 증류까지
인터커넥츠 대담에서 두 연구자가 InstructGPT의 3단계 RLHF부터 DeepSeek R1, 2026년형 다중 교사 온폴리시 증류까지 프런티어 모델 사후학습 레시피의 변천을 짚었다.
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오픈 LLM의 미래: 폐쇄 모델 추격을 넘어 특화·저비용 생태계로 (2026)
네이선 램버트가 2026년 중반 오픈 모델의 현주소를 진단한다. 공개 벤치마크는 좁혀졌지만 실사용 신뢰도는 폐쇄 모델이 앞선다는 분석과, 오픈 모델이 나아갈 방향을 정리했다.
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LLM 해석가능성 입문: 설명가능성과의 차이, 희소 오토인코더, 어트리뷰션 그래프
미셸 프로스트가 대규모 언어모델의 해석가능성을 설명한다. 설명가능성과의 차이, 고전 기법의 한계, 앤트로픽의 특징·회로 연구까지 신뢰와 윤리의 관점에서 정리했다.
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2026 LLM 현황: 트랜스포머·RLVR·GRPO·추론 스케일링 총정리 (라시카 인터뷰)
AI 교육자 세바스찬 라시카가 2026년 LLM의 현주소를 정리했다. 발전의 축이 사전학습에서 후처리로 옮겨간 이유, RLVR·GRPO, 추론 스케일링, 도구 사용까지 짚었다.
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AI 에이전트 컨텍스트 관리 전략: 스마트 트렁케이션·메모리·서브에이전트로 실패 줄이기
요약이 오히려 독이 되고 단순 잘라내기가 추론을 망친 실패 경험을 통해, AI 에이전트가 대화가 길어질 때 무엇을 기억하고 무엇을 버려야 하는지 실무 관점의 컨텍스트 관리 전략을 정리했다.
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AI 에이전트 메모리 패턴: 컨텍스트 트렁케이션·요약·서브에이전트·장기기억 총정리
OpenAI 빌드아워 세션에서 소개한 에이전트 메모리 설계 원칙을 정리했다. 컨텍스트가 무너지는 네 가지 실패 유형과, 재구성·격리·추출이라는 세 전략, 그리고 단기·장기 기억을 다루는 실전 기법을 다룬다.
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RLHF란 무엇인가: 지도 파인튜닝·보상 모델·PPO로 이어지는 3단계 정렬 과정
세바스티안 라시카가 4분 만에 정리한 RLHF. 사람이 쓴 응답으로 지도 파인튜닝을 하고, 순위 데이터로 보상 모델을 학습한 뒤 PPO로 모델을 정렬하는 3단계를 설명한다.
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AI 애플리케이션 평가 방법: 골든 데이터셋과 지표, 오프라인·온라인 평가 정리
구글 클라우드가 설명하는 AI 앱 평가법. 벤치마크가 아니라 내가 만든 애플리케이션을 골든 데이터셋과 지표로 검증하고, 오프라인·온라인 평가를 언제 쓰는지 정리했다.
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AI 코딩 시대의 개발 전략: 테오 브라운이 말하는 '더 크게 넓게 만들라'
테오 브라운은 AI 엔지니어 무대에서 모델 발전을 '시대'로 구분하고, 개발자가 오래된 습관을 버리고 예전엔 불가능했던 넓은 범위의 제품에 도전해야 한다고 말했다.
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딥 에이전트란? LLM 하네스의 4가지 핵심 능력과 랭체인 아카데미 강좌
랭체인이 오픈소스 에이전트 하네스 '딥 에이전트'를 소개하는 신규 강좌를 공개했다. LLM과 현실 세계를 잇는 하네스 개념과 실행 환경·컨텍스트 관리·위임·조종이라는 네 가지 핵심 능력을 정리했다.
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LLM 해석 가능성: 앤트로픽이 언어 모델의 내부 사고 회로를 추적하고 개입하는 법
AI는 프로그래밍이 아니라 학습으로 스스로 전략을 익힌 블랙박스다. 앤트로픽은 클로드의 내부 사고를 관찰해 개념들이 논리 회로로 이어지는 모습을 보여준다. 시 짓기 실험이 드러낸 계획 능력과 그 의미를 정리했다.
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AI 추론 모델(o1·o3) 이해와 활용법: 챗 모델과 무엇이 다르고 어떻게 프롬프트해야 하나
LangChain이 정리한 추론 모델 활용 가이드다. 다음 단어 예측과 강화학습 기반 추론의 차이, o1·o3를 챗봇처럼 프롬프트하면 안 되는 이유, 그리고 코딩·계획·리서치 등 실제 활용처까지 하나씩 짚는다.
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코딩 에이전트 스프레드시트 정복기 — REPL과 검증 루프로 정확도 92% 달성
AI 코딩 에이전트가 엑셀을 다루기 어려운 이유와, 15개 도구를 하나의 Node.js REPL로 바꿔 재무 분석 정확도를 50%에서 92%로 올린 위탄랩스의 4개월 실험을 정리했다.
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LLM(거대언어모델)이란? 다음 토큰 예측 원리와 3단계 학습, 다섯 가지 한계까지 쉽게 정리
ChatGPT·클로드·제미나이·코파일럿을 움직이는 거대언어모델(LLM)의 정의와 다음 토큰 예측 원리, 사전학습·지시조정·RLHF의 3단계 학습, 환각·지식 컷오프 등 다섯 가지 한계를 쉽게 정리했습니다.
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AI 에이전트가 LLM보다 느린 이유 — 도구 실행·GPU 유휴·캐시 오프로딩
LLM은 초당 수백~수천 토큰을 뽑아내지만 에이전트는 훨씬 느리다. 도구 실행 지연이 GPU 유휴, 캐시 처리, 에너지 배분까지 어떻게 파고드는지, 그리고 분리형 추론 같은 대응책을 정리했다.
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AI 에이전트 완전 입문: 워크플로우와 에이전트의 차이, 멀티에이전트 구성, OpenClaw 보안
freeCodeCamp의 초보자용 AI 에이전트 강의를 정리했습니다. LLM 기초부터 워크플로우와 에이전트의 차이, 에이전트 도입 판별 기준, 멀티에이전트 구성, 그리고 OpenClaw로 살펴본 프롬프트 인젝션 등 에이전트 보안까지 실습 중심으로 다룹니다.
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RAG 완벽 이해: 벡터 임베딩·청킹·재순위·쿼리 재작성·에이전틱 RAG의 원리
검색 증강 생성(RAG)의 작동 원리를 실무 관점에서 정리했다. 토큰과 벡터 임베딩, 벡터 DB와 청킹, 재순위와 쿼리 재작성, MCP와의 차이, 그래프·에이전틱 RAG, 환각 대응까지 핵심 개념을 한눈에 살펴본다.
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MCP vs 스킬(Skills): AI 에이전트에 맞는 LLM 확장 방법 고르기
LLM에 데이터와 능력을 더하는 두 방법인 MCP와 스킬(Skills)의 차이를 IBM Technology 영상이 정리했다. 실시간 데이터 연결은 MCP, 반복 가능한 작업 방식 학습은 스킬이 적합하다.
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RAG(검색증강생성) 완전 정리: 임베딩·벡터DB·유사도 검색으로 보는 동작 원리
ChatGPT가 내 PDF와 사내 문서에서 답하는 비결인 RAG를 임베딩, 벡터 데이터베이스, 코사인 유사도 검색, 관련 청크 추출까지 단계별로 풀어낸 입문 해설.
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구글 딥마인드 알파이볼브(AlphaEvolve) 원리: 진화 루프로 새 알고리즘 발견하기
구글 딥마인드의 알파이볼브는 LLM이 코드에 작은 수정을 제안하고 평가·선별하는 진화 루프로 새 알고리즘을 찾는다. 행렬 곱셈 개선 등 성과와 한계를 정리했다.
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에너지 기반 트랜스포머(EBT)란? 어려운 토큰에 더 오래 생각하는 AI 모델 원리
에너지 기반 모델과 트랜스포머를 결합한 EBT는 토큰마다 계산량을 조절하고, 스스로 답의 확신도를 판단합니다. 학습·추론 방식과 한계를 정리했습니다.
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LLM 양자화 기초 정리: 실수를 정수로 바꿔 모델을 압축하는 방법
양자화는 모델 가중치를 실수에서 정수로 바꿔 크기를 줄이고 추론을 빠르게 한다. 왜·언제·어떻게 하는지, PTQ와 QAT, 보정과 스케일 계산까지 기초를 정리했다.
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허깅페이스 Tau 공개: 코딩 에이전트의 작동 원리를 직접 만들며 배우는 미니멀 오픈소스 도구
허깅페이스가 코딩 에이전트의 작동 원리를 직접 배우도록 설계한 미니멀 오픈소스 프로젝트 'Tau'를 공개했다. 세 계층 구조와 설치·모델 선택·세션 사용법, 그리고 앞으로 이어질 튜토리얼 계획까지 정리했다.
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거대언어모델(LLM)이란 무엇인가: AI가 사람처럼 말하고 글을 쓰는 원리 쉽게 알아보기
거대언어모델(LLM)이 방대한 텍스트에서 단어의 패턴을 배워 사람처럼 말하고 글을 쓰는 원리를, 아이도 이해할 수 있도록 대화·숙제·번역 같은 일상 속 활용 예와 함께 쉽고 친근하게 하나씩 풀어 설명했다.
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트랜스포머 LLM 작동 원리: ChatGPT를 움직이는 어텐션과 임베딩 구조 쉽게 해설
ChatGPT 같은 모델을 떠받치는 트랜스포머 구조를 깊이 있게 다루는 강의를 소개한다. GPT라는 이름의 어원부터 어텐션과 KV 캐시, 토큰화와 임베딩까지 핵심 개념을 코드 예제와 함께 차근차근 정리했다.
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딥시크 DSpark 공개: 추론 속도 최대 85% 개선한 스페큘러티브 디코딩 최적화
딥시크가 V4에 적용한 DSpark는 모델을 더 똑똑하게 만들지 않고 응답을 더 빠르고 저렴하게 만든다. 스페큘러티브 디코딩과 신뢰도 기반 검증으로 사용자당 속도를 최대 85% 끌어올린 기술을 정리했다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 쉽게 이해하기: 구조와 활용, 한계
Anthropic이 2024년 말 공개한 MCP가 무엇인지, 레스토랑 메뉴 비유로 개념을 설명하고 호스트·클라이언트·서버 구조와 실제 활용처, 기업 환경에서 필요한 보완점을 정리했다.
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AI 에이전트란 무엇인가, 앤트로픽의 정의로 살펴보는 에이전틱 AI의 핵심 요소 자율성
AI 에이전트에는 업계 공통의 합의된 정의가 없다. 존 크론은 앤트로픽의 정의를 빌려 'LLM 출력이 워크플로를 제어하는 프로그램'으로 설명하고, 여러 LLM 호출과 도구 사용을 넘어 에이전트를 규정하는 핵심 요소로 자율성을 꼽는다.
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로컬 AI 완벽 가이드: 미니 PC 하드웨어, 양자화 모델, Llama.cpp 설정과 비용
미니 PC에서 LLM을 직접 구동하는 로컬 AI 가이드 정리. 추론과 VRAM, 양자화, GPU와 통합 메모리 하드웨어 선택, Ollama·Llama.cpp 설정, 그리고 클라우드 구독 대체 가능성을 짚는다.
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초소형 LLM 만들기, 양자화로 AI 모델 압축하는 원리와 한계
FP16을 4비트, 1비트까지 줄이는 양자화로 63.66MB짜리 LLM을 CPU에서 78토큰/초로 돌린 실험. 모델 경량화가 왜 필요하고 어디까지 무너지는지 유쾌하게 짚었다.
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LangGraph로 직접 만드는 AI 에이전트와 워크플로우 5가지 핵심 패턴 완전 정리
LangChain의 Lance가 Anthropic의 '효과적인 에이전트 만들기' 글을 바탕으로 워크플로우와 에이전트의 차이, 그리고 프롬프트 체이닝·병렬화·라우팅 등 핵심 패턴을 LangGraph로 직접 구현해 설명했다.
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LLM 작동 원리 완전 정리: 다음 단어 예측, 트랜스포머 어텐션, RLHF까지 쉽게 이해하기
ChatGPT·Claude·Gemini 같은 AI는 사실 '생각'하는 것이 아니라 방대한 데이터로 학습한 패턴을 바탕으로 다음에 올 단어를 확률적으로 예측한다. 트랜스포머와 어텐션, 파라미터, RLHF의 개념을 초보자 눈높이로 풀어낸다.
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프롬프트 엔지니어링 완전 정리: 프롬프트 유형과 제로샷·원샷·퓨샷 기법까지 쉽게 이해하기
프롬프트 엔지니어링은 모델을 재학습하지 않고도 입력 프롬프트를 정교하게 설계해 원하는 답을 끌어내는 기술이다. KodeKloud 강의를 바탕으로 명시적·문맥·편향완화 등 프롬프트 유형과 제로샷·원샷·퓨샷 기법을 정리한다.
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AI 에이전트 지속 학습(VCL): 실패 로그를 재현 가능한 개선으로
AI 에이전트가 실패 경험에서 배우되 기존 성능을 망가뜨리지 않는 '검증 가능한 지속 학습'의 개념과, 재현성·전체성·평생성·효율성 네 원칙을 RELAI 사례로 정리했다.
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LLM(대규모 언어모델)이란? 학습 방식과 활용, 한계 정리
대규모 언어모델(LLM)의 정의와 학습 과정, 트랜스포머와 자기어텐션의 역할, 그리고 편향과 환각 같은 한계까지 기본 개념을 정리한다.
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AI 엔지니어 파이썬 학습법 2026 — 꼭 필요한 4가지 기초와 프로젝트 로드맵
AI/ML 커리어 코치가 말하는 2026년 AI 엔지니어용 파이썬 학습법. 표준 강좌 대신 자료구조·API·파일·환경관리 4가지 기초에 집중하고 LLM 호출부터 에이전트까지 프로젝트를 쌓아 올리는 방법을 정리했다.
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AI 에이전트 보안 위협 Top 10 — OWASP가 정리한 에이전트 하이재킹 위험과 대응
에이전트는 모델이 도구를 자율 루프에서 사용하는 것이다. IBM 테크놀로지가 OWASP의 에이전트 상위 10대 취약점을 짚으며 목표 하이재킹, 도구 오용, 권한 남용, 연쇄 실패 등 위험과 대응 방향을 설명했다.
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LLM-D 분산 추론 완벽 정리: 쿠버네티스로 LLM을 빠르고 싸게 서빙하기
오픈소스 프로젝트 LLM-D가 추론 게이트웨이와 프리필·디코드 분리로 LLM 추론을 어떻게 가속하는지, IBM이 공개한 지연·비용 개선 수치와 함께 정리했습니다.
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AI 자동화 워크플로 입문: 이메일 요약·경쟁사 분석·리드 발굴 3가지 예제
AI를 단순 검색이 아닌 자동화 도구로 쓰는 법을 다룬다. 결정형과 비결정형 자동화의 차이, 트리거·작업·LLM·도구라는 4가지 구성요소, 그리고 코딩 없이 만드는 실전 워크플로 3가지를 소개한다.
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클로드 코드(Claude Code)란? 코드베이스를 이해하고 파일을 직접 수정하는 AI 코딩 에이전트
클로드 코드는 코드베이스를 이해하고 파일을 편집하며 명령을 실행하는 에이전트형 코딩 도구다. 일반 챗봇과의 차이, 작동 원리, 컨텍스트 창과 권한 개념을 정리했다.
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랭그래프(LangGraph) 기초: 상태·노드·엣지로 AI 에이전트 워크플로 설계하기
파이썬 라이브러리 랭그래프의 기초를 정리했다. 타입 힌트부터 상태·노드·엣지·조건부 엣지·도구·스테이트그래프까지 그래프 기반 AI 에이전트 설계의 핵심 요소를 다룬다.
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AI 엔지니어 되는 법 2026: 파이썬 기초부터 RAG·에이전트까지 4단계 실전 로드맵
많은 사람이 잘못된 기술을 잘못된 순서로 배우다 시간을 낭비한다. AI 엔지니어가 실제로 하는 일과 파이썬 기초부터 LLM 통합, RAG와 에이전트, 취업까지 이어지는 4단계 학습 로드맵을 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 완벽 이해: AI 엔지니어를 위한 시스템 프롬프트 설계법 (2026)
한때 연봉 6자리 직군이던 프롬프트 엔지니어는 2026년 AI 엔지니어의 필수 역량이 됐다. 확률적 LLM을 예측 가능한 시스템으로 만드는 계약·제어 루프·관측성 3요소를 정리했다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 쉽게 이해하기: AI와 도구를 잇는 표준
MCP는 ChatGPT·Gemini·Claude 같은 AI 모델이 외부 도구와 소통하게 해 주는 방법이다. 지식에 머물던 LLM을 실제 '행동'으로 확장하는 이 공통 표준의 개념을 2분 설명 영상을 바탕으로 정리했다.
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LLM 벤치마크 완전 이해: 평가 3단계와 지표, 그리고 한계
여러 LLM 중 작업에 가장 맞는 모델을 어떻게 고를까? 표준화된 평가 틀인 LLM 벤치마크의 3단계 실행 과정과 정확도·재현율·혼란도 같은 지표, 그리고 명확한 한계를 정리했다.
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에이전틱 AI 완전정복: 개념·진화 3단계·LangChain 등 대표 프레임워크 총정리
질문에 답만 하던 AI를 넘어, 스스로 계획하고 도구를 써서 작업을 완수하는 에이전틱 AI의 개념과 진화 단계, LangChain·AutoGen·CrewAI 같은 대표 프레임워크의 구조를 정리한 입문 해설입니다.
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LLM 활용 가이드 2026: 작동 원리부터 파인튜닝·RAG까지 한눈에
거대 언어모델이 어떻게 작동하고 무엇에 쓸모가 있는지, 토큰화·어텐션부터 파인튜닝과 지식그래프·RAG까지 2026년 관점에서 정리한 입문 안내다.
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벡터 검색과 RAG 원리 완벽 이해: 임베딩과 코사인 유사도로 관련 문서를 찾아 답변 만들기
언어 모델은 수많은 문서 중 질문과 관련된 부분을 어떻게 찾을까? 컴퓨터파일 영상이 문장을 임베딩해 벡터 공간에 배치하고 코사인 유사도로 의미가 가까운 문서를 검색해 RAG로 답변을 만드는 과정을 예제로 설명한다.
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Claude Opus 4.6 핵심 정리: 100만 토큰·에이전트 팀·요금·벤치마크
Claude Opus 4.6의 100만 토큰 컨텍스트, 새로운 에이전트 팀 기능, 요금 체계와 벤치마크, 병렬 에이전트로 C 컴파일러를 만든 사례까지 핵심만 정리했습니다.
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루프 엔지니어링이란? 프롬프트·컨텍스트·하니스를 넘어선 AI 엔지니어링의 다음 단계 정리
AI 엔지니어링이 프롬프트에서 컨텍스트, 하니스로 쌓여온 흐름을 짚고, 에이전트가 스스로를 프롬프트하는 루프 엔지니어링 개념을 월드컵 사이트 예시로 풀어낸다. 버즈워드라는 비판과 다음 진화 가능성까지 균형 있게 다룬다.
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MCP 서버란 무엇인가? LLM과 외부 앱·데이터를 잇는 연결 계층 쉽게 이해하기
MCP 서버를 개발자 용어 없이 쉬운 말로 설명한다. LLM이 외부 앱의 API와 데이터베이스에 접근하도록 돕는 '중간 계층'이라는 핵심 개념부터, Zapier로 대화만으로 메일을 보내는 예시, 그리고 과장된 열풍의 실체까지 짚는다.
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AI 에이전트란 무엇인가 — 프롬프트·데이터·도구·메모리 네 요소로 이해하는 구조
정의만으로는 감이 안 오는 AI 에이전트를, 이메일을 스스로 읽고 답장하는 시스템을 단계별로 만들며 설명한다. 프롬프트·데이터(RAG)·도구·메모리라는 네 요소로 에이전트의 정체를 쉽고 명확하게 풀어낸다.
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프롬프트 기법 총정리 — 제로샷·퓨샷·생각의 사슬로 LLM 답변 개선하기
올라마 창립 메인테이너가 설명하는 핵심 프롬프트 기법. 제로샷·퓨샷·생각의 사슬 등으로 모델에서 더 나은 답을 끌어내는 원리를 정리했습니다.
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AI 에이전트란? 전통 챗봇과의 차이를 웨이터 비유로 쉽게 이해하기
두 웨이터 비유로 전통 AI 챗봇과 AI 에이전트의 차이를 설명한다. 도구 활용과 자율성이 왜 핵심인지, 통제 범위 안의 자율은 무엇인지 짚는다.
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OpenAI GPT-5.6 안전 다층화와 월가 AI 불안, 월드컵 AI까지 IBM 전문가 분석
IBM Mixture of Experts 패널이 OpenAI 신모델의 다층 안전장치와 단계적 배포, 메모리 부족발 월가 불안, FIFA의 자체 AI 도입, LLM 의인화 논쟁을 짚었다.
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컨텍스트 엔지니어링: 프롬프트 엔지니어링을 대체하는 AI 설계법
제한된 컨텍스트 창에 무엇을 넣을지 정교하게 설계하는 컨텍스트 엔지니어링을 컨플루언트 개발자가 6가지 구성요소와 4가지 도구로 설명한다.
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Claude 4.5 Sonnet Opus Haiku 모델 선택 가이드와 Gemini 비교 정리
Claude 4.5 세 모델의 특징·가격·벤치마크와 확장 사고·아티팩트·프로젝트 기능, 그리고 Gemini 3 Pro와의 비교를 초보자 눈높이로 정리했다.
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프롬프트 관리 5단계와 Jinja 템플릿 활용 LLM 앱 실전 가이드
흩어진 프롬프트·버전관리 부재 같은 흔한 실수부터 인라인→중앙화→구조화→외부도구→커스텀DB 5단계 관리법과 Jinja 템플릿 활용까지 정리했다.
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LLM 뜻과 작동 원리 완전정복: 언어·모델·GPT·트랜스포머까지 한 번에 이해하기
LLM을 '강화된 자동완성'으로 풀어낸 초보자 강의를 정리했다. 언어·모델·파라미터·데이터셋·컴퓨트의 개념부터 GPT와 트랜스포머의 어텐션 메커니즘까지, 대규모 언어모델을 마법이 아닌 원리로 하나씩 쉽게 설명한다.
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에이전트 워크플로란 무엇인가? 단일 프롬프트가 막힐 때 문제를 여러 단계로 나누는 법
가장 크고 강력한 LLM에 프롬프트 하나로도 풀리지 않던 문제를, 추출·사유 판별·비교·생성이라는 네 단계의 에이전트 워크플로로 나눠 해결한 IBM 테크놀로지의 실제 사례를 단계별로 차근차근 정리했다.
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2026년 LLM 아키텍처 변화: 하이브리드 모델, KV 캐시, 추론과 에이전트 시대 핵심 정리
AI 연구자 세바스찬 라시카가 2026년 LLM의 변화를 짚는다. 트랜스포머와 맘바를 결합한 하이브리드 구조, KV 캐시 절약, RLVR 기반 추론, 추론 시점 스케일링, 그리고 에이전트를 감독하는 개발자의 인지 부담까지 폭넓게 다룬다.
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SLM vs LLM vs 프런티어 모델 비교: '클수록 좋다' 통념과 2026 AI 모델 선택 전략
AI 모델은 클수록 좋을까? SLM 5종과 LLM 3종을 같은 과제로 겨룬 연구에서 성능 차이는 단 2%에 그쳤다. SLM·LLM·프런티어 모델의 차이와 비용·지연·복잡도로 올바른 모델을 고르는 방법을 정리했다.
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AI 에이전트란 무엇인가 — LLM·MCP·스킬·워크플로우로 이메일 업무 자동화하기
챗봇에 질문만 하는 단계를 넘어 LLM·도구·MCP·스킬·에이전트·서브에이전트 같은 AI 용어를, 매일 반복하는 이메일 스폰서 검토 업무를 자동화하는 실제 사례를 따라가며 단계별로 풀어낸 초보자용 안내다.
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프롬프트=펀치카드론: AI 인터페이스가 정체된 이유와 대화형 전환
AI 엔지니어 컨퍼런스에서 테드 존슨은 채널·표현·프로토콜 세 개념으로, 모델 성능은 폭발했지만 프롬프트라는 '배치 프로토콜'은 펀치카드 시절 그대로라고 짚는다.
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AI 에이전트 프레임워크 비교: 오픈클로와 헤르메스 에이전트, 무엇을 선택해야 할까
오픈클로는 5,400여 개 스킬 마켓플레이스를, 헤르메스 에이전트는 스스로 스킬을 만드는 자가 학습 루프를 앞세운다. 두 오픈소스 AI 에이전트의 구조와 보안, 메모리 차이를 실전 배포로 비교했다.
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특정 회사에 묶이지 않는 AI 코딩 워크플로: 설계부터 배포까지 단계로 나누는 방법
하나의 채팅창에 전부 맡기지 말고 설계, 프런트엔드, 백엔드, 테스트, 배포를 단계로 나눠라. 모델 라우팅과 폴백을 활용해 특정 AI 회사 한 곳에 묶이지 않는 코딩 워크플로 구성법을 실전 순서대로 정리했다.
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RAG 검색증강생성 실습 가이드: 임베딩과 프롬프트 앞의 프롬프트로 병원 챗봇 만드는 3단계
검색증강생성(RAG)이 실제로 어떻게 동작하는지 코드 예시로 풀어봅니다. 패스스루 프롬프트, 지시 추가, 임베딩 기반 문서 검색까지 3단계로 병원 챗봇을 만드는 과정을 예제와 함께 차근차근 정리했습니다.
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LM Studio 원격 실행으로 노트북에서 초대형 로컬 LLM 사용하기
16GB 맥북에어에서 480B급 초대형 언어 모델을 돌리는 방법. LM Studio가 Tailscale로 자동 연결해 강력한 원격 PC의 로컬 모델을 어디서나 쓰게 해준다.
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2026 LLM 공부 순서 가이드: 기초부터 AI 에이전트까지 4단계
구글·마이크로소프트 출신 AI 리더가 제안하는 대규모 언어 모델 학습 로드맵. 기초 머신러닝부터 트랜스포머, 파인튜닝·RAG, AI 에이전트까지 순서대로 정리했다.
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파이썬으로 대규모 언어 모델(LLM) 처음부터 직접 구현하기
미적분·선형대수 지식 없이도 파이썬만으로 대규모 언어 모델을 밑바닥부터 만드는 freeCodeCamp 강좌. 데이터 처리, 트랜스포머 구조, 어텐션까지 로컬에서 직접 구현한다.
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Axolotl 로컬 LLM 파인튜닝 입문: 데이터셋 제작부터 추론까지 파이썬 실습
오픈소스 프레임워크 Axolotl로 내 컴퓨터에서 소형 LLM을 파인튜닝하는 기초 예제를 다룹니다. UV로 환경을 구성하고 직접 만든 JSONL 데이터셋을 준비한 뒤, LoRA 설정과 학습을 거쳐 CLI와 파이썬으로 추론하는 전 과정을 초보자 눈높이로 따라갑니다.
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RAG 전략 11가지 완전정리 — 리랭킹·에이전틱·지식그래프·청킹까지
RAG를 최적화할 때 쓸 수 있는 11가지 전략(리랭킹, 에이전틱 RAG, 지식그래프, 문맥 검색, 청킹 등)의 원리와 장단점, 그리고 3~5개를 조합하는 실전 팁을 정리했습니다.
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LLM 작동 원리 완전 정리: 다음 단어 예측부터 신경망·트랜스포머·파인튜닝까지 한눈에
대규모 언어 모델(LLM)이 정확히 무엇이고 어떻게 학습하고 추론하는지, 다음 단어 예측이라는 핵심 원리부터 신경망과 역전파, 트랜스포머와 어텐션, 사전학습과 파인튜닝까지 입문자 눈높이로 차근차근 정리했습니다.
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개발자를 위한 실전 AI 앱 개발 강의 예고 — LLM 기초부터 챗봇·로컬 모델까지
인기 개발 강사 모쉬가 개발자를 위한 새 AI 강의를 예고했다. LLM 작동 원리부터 챗봇과 고객 피드백 분석 도구 제작, 오픈소스 모델 로컬 실행까지 직접 코딩하며 배우는 실전형 커리큘럼을 소개한다.
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벡터 임베딩과 토큰 쉽게 이해하기: LLM이 문장을 숫자로 바꾸는 원리와 토큰 비용까지
LLM은 문장을 토큰으로 쪼갠 뒤 벡터 임베딩이라는 숫자로 바꿔 이해한다. cat과 kitty를 같은 뜻으로 인식하는 원리부터 차원·토큰 비용·임베딩 API 사용법까지 기초 개념을 초보자 눈높이로 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성) 완벽 가이드: 원리와 아키텍처, 실무 10가지 패턴 총정리
대규모 언어모델에 회사 문서와 데이터를 연결하는 RAG(검색 증강 생성)의 작동 원리를 처음부터 짚고, 청킹·임베딩·벡터DB 구성과 현업에서 실제 쓰이는 10가지 RAG 아키텍처 패턴을 한눈에 정리했다.
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AI 에이전트 하네스란? 컨텍스트 관리를 넘어선 하네스 엔지니어링과 루프 구조 정리
AI 에이전트 하네스는 모델과 외부 세계 사이의 환경 전체를 뜻한다. Claude Code·Codex에 내장된 이 개념과 컨텍스트 관리를 넘어선 하네스 엔지니어링, 장기 작업을 가능케 하는 루프 구조를 정리했다.
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MCP란 무엇인가? API와의 차이와 AI 에이전트가 도구에 연결되는 방식을 쉽게 정리
구글 클라우드가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 API의 차이를 설명한다. MCP는 API를 대체하지 않고 그 위에 얹혀, 모델이 도구를 스스로 발견하고 사용하도록 표준화하는 계층이라는 점을 정리한다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기: 토큰 예측·환각과 ChatGPT 같은 AI의 기본
ChatGPT는 사람처럼 생각하지 않는다. 프롬프트를 토큰으로 쪼개 다음 토큰을 하나씩 예측하며 답을 만든다. LLM이 똑똑해 보이는 이유와 때때로 자신 있게 틀리는 환각 현상을 초보자 눈높이로 정리했다.
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LLM SLM FM 차이와 선택법: 문서 분류·고객 지원·자율 장애 대응 사례로 이해하기
대형·소형·프런티어 언어 모델은 별개 범주가 아니라 쓰임새가 다른 같은 계열이다. 문서 분류는 SLM, 복잡한 고객 지원은 LLM, 다단계 장애 대응은 프런티어 모델이 적합한 이유를 IBM 설명으로 정리했다.
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앤트로픽 클로드 소넷 5 공개: 에이전트 특화·오푸스 절반 가격, 토큰 효율 논란
앤트로픽이 에이전트 작업에 특화한 클로드 소넷 5를 공개했다. 오푸스보다 저렴한 절반 가격에 100만 토큰 컨텍스트를 제공하지만, 토크나이저 변경으로 실제 토큰 소비가 늘어 총비용이 커질 수 있다는 논란도 함께 짚는다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜이란 무엇인가: AI를 도구·데이터에 연결하는 표준을 USB-C로 이해하기
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 GPT·Claude 등 어떤 AI 모델이든 데이터·도구·API에 연결하도록 정한 표준 규약이다. USB-C 비유로 MCP의 개념과 등장 배경, 클라이언트·서버 작동 구조를 쉽게 풀어본다.
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RAG(검색 증강 생성) 기초부터 고급 기법까지 총정리 — 벡터DB·청킹·쿼리 확장
freeCodeCamp 강의로 배우는 RAG의 기본 원리와 검색기·생성기 구성 요소, 나이브 RAG의 네 가지 한계, 그리고 쿼리 확장·재순위 같은 고급 기법까지 실제 예제 코드와 함께 처음부터 차근차근 정리했다.
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멀티모달 RAG 완벽 정리: 텍스트화·하이브리드·풀 멀티모달 세 가지 구현 방식과 장단점 비교
RAG의 기본 동작 원리부터 이미지·영상·오디오까지 함께 검색하는 멀티모달 RAG의 세 가지 구현 방식인 텍스트화·하이브리드·풀 멀티모달을 IBM 설명을 바탕으로 각각의 장단점과 함께 알기 쉽게 정리했습니다.
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프로덕션 AI·LLM 엔지니어링이란? 리서치를 실제 서비스로 잇는 핵심 역량 정리
논문 속 아이디어를 수백만 사용자가 쓰는 안정적 시스템으로 바꾸는 프로덕션 AI 엔지니어링의 의미를 짚고, 파인튜닝·RAG·에이전트·가드레일·관측성·배포·스케일링까지 실무가 요구하는 역량과 기술 스택을 정리했습니다.
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클로드 코드 2026 실전 기능: 에이전트 팀·어드바이저·오토 모드·워크트리 격리
한 소프트웨어 팀이 클로드 코드의 100개 넘는 기능 중 실제 업무에서 반복해 쓰는 것들만 추렸다. 에이전트 팀, 어드바이저, 목표(goal), 오토 모드, 워크트리 격리, 코드 리뷰, 루프·모니터를 실사용 맥락으로 소개한다.
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프롬프트 엔지니어링 2026 가이드: 8단계 프로덕션 프롬프트와 네거티브 제약 설계법
2026년 프롬프트 엔지니어링은 취미가 아니라 소프트웨어 설계 규율이다. 역할·목표·제약 등 8대 구성요소, 네거티브 제약, 퓨샷 예시로 대규모에서도 안정적인 AI 동작을 만드는 법을 실전 예시로 정리했다.
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로컬 AI 성능은 운영체제가 좌우한다 — 윈도우·WSL·리눅스 로컬 LLM 벤치마크와 메모리 병목
같은 AMD 라이젠 미니 PC에서 윈도우·WSL·바탕 리눅스로 로컬 LLM을 돌려 비교했다. 긴 프롬프트 처리는 리눅스 radv가 약 3배 빨랐고, 토큰 생성의 진짜 병목은 연산이 아니라 메모리 대역폭이라 듀얼 채널 램으로 속도가 두 배로 뛰었다.
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스케일링의 느린 죽음: 사라 후커가 짚는 거대 AI 모델의 한계와 적응형 지능의 부상
어댑션 랩스 공동창업자 사라 후커가 '무조건 큰 모델' 경쟁이 수익 체감 구간에 들어섰다고 진단한다. 작은 모델이 큰 모델을 앞서는 사례, 가중치 중복, 사후학습과 테스트타임 연산으로 옮겨가는 흐름을 근거로 적응형 지능의 시대를 설명한다.
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LLM 분류 미세조정 입문: 사전학습 GPT를 스팸 이메일 분류기로 바꾸는 실전 코딩 강의 6편
세바스찬 라슈카가 사전학습한 GPT 모델의 거대한 출력층을 두 개 노드로 교체하고 마지막 트랜스포머 블록만 학습시켜, 스팸과 정상 메시지를 가려내는 분류기로 미세조정하는 과정을 코드와 함께 단계별로 설명한다.
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생성형 AI 기초 완전 정리 — LLM 원리, 트랜스포머, 임베딩과 LangChain 입문
생성형 AI의 개념부터 LLM의 작동 원리, 트랜스포머와 임베딩·벡터 DB, 그리고 LangChain으로 증권 뉴스 리서치·유통 Q&A 같은 실제 애플리케이션을 만드는 흐름까지 입문자 눈높이로 정리한 강좌 요약.
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LLM 지능 효율 높이기: 토큰이 아닌 컨텍스트로 비용을 줄이는 엔트로피 관점과 멀티에이전트 사례
램프(RAMP)의 벤 가이스트가 Compile 26에서 발표한 강연 정리. 모델은 똑똑해져도 효율은 떨어진다는 문제와, 전역 KV 캐시·희소 어텐션·잠재 표현 주입으로 토큰을 크게 줄인 세 가지 연구 사례를 소개한다.
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AI라는 개념에 휘둘리지 않으려면: 언어와 의미, 그리고 우리가 지켜야 할 행위주체성
내포·외연·함축이라는 세 가지 의미부터 LLM이 인터넷 텍스트의 압축 표현이라는 설명까지, 'AI'라는 모호한 개념에 행위주체성을 내주지 말자는 알레인 수어의 강연을 한국어로 정리했다. 언어에 대한 주체성이 곧 우리 자신에 대한 주체성이다.
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AI 에이전트의 메모리 문제와 KV 캐시 압축: Baseten 연구팀의 STILL 접근
무손실 KV 캐시와 파인튜닝·RAG 같은 고압축 사이의 '중간 메모리 층'을 채우려는 Baseten 연구팀의 KV 캐시 압축 방법과, 압축된 캐시가 사실상 MLP가 되어 맥락에서 곧바로 가중치를 만들어 낸다는 통찰을 한국어로 정리했다.
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AI 엔지니어링 입문 가이드: 파운데이션 모델로 데모를 실제 프로덕션 제품으로 만드는 전 과정 정리
칩 후옌의 책 'AI Engineering'을 길잡이 삼아, 파운데이션 모델 기반 애플리케이션을 데모에서 프로덕션으로 끌어올리는 핵심 개념인 평가·프롬프트·RAG·에이전트·가드레일을 한 번에 정리한다.
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LLM 밑바닥부터 구현하기 — 라쉬카의 12단계 학습법과 2026년 AI 흐름 총정리
세바스찬 라쉬카가 파이토치로 LLM 구조를 직접 구현하며 배운 점을 정리한다. 젬마3 사례로 본 12단계 디버깅법, KV 캐시 절감 흐름, 에이전트 시대의 학습 로드맵까지 한국 독자 눈높이로 짚는다.
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현대 LLM 아키텍처 비교 가이드 — GQA·MLA·슬라이딩 윈도우로 보는 트랜스포머 모델 50선
세바스찬 라쉬카가 직접 손으로 그린 50여 개 LLM 구조를 한곳에 모은 아키텍처 갤러리를 소개한다. KV 캐시를 줄이는 GQA·MLA·슬라이딩 윈도우·하이브리드 구조의 차이를 한국 독자 눈높이로 풀어 설명한다.
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2025년 LLM 지형도 총정리 — MoE·MLA·슬라이딩 윈도우와 트랜스포머의 대안들
세바스찬 라쉬카가 2025년 주요 오픈웨이트 LLM의 효율화 기법(GQA·MLA·슬라이딩 윈도우·MoE)과 함께 확산 모델·맘바·RWKV 등 트랜스포머의 여러 대안들을 한국 독자 눈높이로 차근차근 정리한다.
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LLM 개발 3단계 정리 — 아키텍처 구축, 사전학습, 파인튜닝의 원리
대형 언어모델은 어떻게 만들어질까. 데이터 준비와 토큰화, 다음 단어 예측, GPT 계열 아키텍처, 사전학습으로 만드는 파운데이션 모델, 그리고 분류·지시·선호 파인튜닝까지 개발 3단계를 개념적으로 정리했다.
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딥시크 mHC 논문 해설 — 잔차 연결과 하이퍼 연결의 한계를 넘다
딥시크가 2026년 첫 논문 'mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections)'를 공개했다. 2016년 이후 거의 그대로였던 잔차 연결을 확장하면서도 학습 안정성을 되살린 핵심 아이디어를 정리했다.
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어셈블리AI 5월 업데이트: LLM 게이트웨이 추론·실시간 화자 분리 개선
어셈블리AI가 5월에 출시한 기능을 정리했다. LLM 게이트웨이의 추론 옵션과 JSON 자동 수정, 단어별 화자 라벨, 연속 부분 전사, 실시간 PII 마스킹 등이 포함됐다.
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음성 AI 실전 구축기: 화자 분리·다국어·실시간 처리의 현실적 과제
어셈블리AI가 진행한 패널에서 그래놀라·코루프·엣지티어가 음성 AI 제품을 실제로 운영하며 마주한 화자 분리, 다국어, 소음, 실시간 처리의 과제와 해법을 공유했다.
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생성형 AI 입문 강의 정리: LLM·프롬프트·RAG·LLMOps 한눈에
마이크로소프트의 '초보자를 위한 생성형 AI' 시리즈를 정리했다. LLM의 역사와 원리, 프롬프트 엔지니어링, 임베딩과 RAG, LLMOps와 평가 지표까지 입문자가 알아야 할 핵심을 다룬다.
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Hermes AI 에이전트 아키텍처 분석: 에이전트 루프·컨텍스트·메모리·게이트웨이
Hermes AI 에이전트의 내부 구조를 단계별로 해설한다. 에이전트 루프, 컨텍스트 구성과 압축, SQLite·외부 메모리, 메시징 게이트웨이, 크론 작업까지 직접 만들 때 참고할 설계 원리를 정리했다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 쉽게 이해하기: 도구·API·AI 에이전트 표준화
Anthropic이 만든 MCP가 무엇을 해결하는지, LLM의 한계와 도구·API 호출의 문제, 그리고 MCP가 AI 에이전트의 HTTPS처럼 인터페이스를 표준화하는 방식을 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링이란: AI 에이전트 성능을 좌우하는 4가지 전략
컨텍스트 엔지니어링은 매 단계 컨텍스트 창에 꼭 필요한 정보만 채우는 기술이다. 랭체인이 정리한 쓰기·선택·압축·격리 네 전략과 랭그래프 적용법을 풀어본다.
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생성형 AI 입문 — 트랜스포머·RAG·파인튜닝·에이전트 한 번에 이해
AI·머신러닝·딥러닝·생성형 AI의 관계부터 토큰화와 트랜스포머, 환각과 온도 조절, RAG와 파인튜닝, 양자화, AI 에이전트와 MCP까지 생성형 AI의 기초를 한 편에 정리했다.
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LLM 작동 원리 - 토큰화·임베딩·어텐션·트랜스포머 한눈에 이해
ChatGPT·Claude·Gemini가 말을 답으로 바꾸는 과정을 단계별로 풀었다. 토큰화, 임베딩, 어텐션, 트랜스포머 층 쌓기, 로짓과 샘플링까지 핵심 원리를 정리한다.
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LangChain 에이전트 완전 정리: ReAct 추론·도구 호출·프롬프트 유형까지
LangChain이 무엇이고 왜 에이전트 개발에 쓰이는지, ReAct 기반 추론과 도구 호출, 파서·프롬프트 유형, LLM·체인·도구 구성 요소를 강연 내용 그대로 정리했습니다.
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컨텍스트 엔지니어링이란? 프롬프트 엔지니어링을 넘어서는 AI 설계법
모델이 바뀔 때마다 무력해지는 프롬프트 대신, 정확한 자료와 도구를 설계하는 컨텍스트 엔지니어링이 부상하는 이유와 오프로딩·선택·압축·격리 전략을 정리했습니다.
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AI 에이전트란? LLM·워크플로우와 무엇이 다른지 3단계로 정리
챗봇형 LLM, 정해진 규칙의 워크플로우, 스스로 판단하는 AI 에이전트까지. 구글·MS·오픈AI가 왜 에이전트를 강조하는지와 실제 업무 활용을 단계별로 풀었습니다.
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프롬프트 엔지니어링 핵심 원칙 — 텍스트와 이미지 AI 모두 통하는 작성법
AI는 단어를 숫자 패턴으로 처리한다. 군더더기 제거·구체성·역할 부여·제약·반복 다듬기·예시 제공 등 텍스트와 이미지 생성 모두에 통하는 프롬프트 작성 원칙을 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링: 더 많은 컨텍스트가 오히려 AI를 망치는 '컨텍스트 로트'와 4가지 레버
가장 똑똑한 모델도 정보를 더 넣을수록 느려지고 혼란스러워진다. 기록·선택·압축·격리 네 가지 레버와 컨텍스트가 깨지는 네 가지 방식, 그리고 KV 캐시 비용까지 2026년 핵심 기술을 사례와 함께 정리했다.
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GEO(생성형 엔진 최적화) 완전 정리 — 챗GPT가 내 사업을 추천하게 만드는 온·오프사이트 전략
소비자가 구매 전 챗GPT에 먼저 묻는 시대, robots.txt·스키마 마크업·FAQ부터 리뷰·브랜드 멘션까지 GEO 최적화 방법을 정리했다.
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AI 코드 리뷰란 무엇인가 — 작동 원리와 장점, 한계, 도입 모범 사례
AI가 코드를 자동으로 분석해 보안 취약점과 스타일 문제를 잡아내는 AI 코드 리뷰의 개념과 작동 원리, 장점과 한계, 그리고 사람이 여전히 핵심인 이유를 정리했습니다.
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트랜스포머 GPT 구조 쉽게 이해하기: 토큰 임베딩·어텐션·QKV 완전 정리
공이 떨어지는 갈튼 보드 비유로 GPT의 내부를 단계별로 풀어낸다. 토큰 임베딩, 어텐션의 Q·K·V, 멀티헤드, 위치 임베딩, 잔차 연결까지 트랜스포머의 뼈대를 정리했다.
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대규모 언어 모델(LLM) 원리: 다음 단어 예측·인과적 어텐션·디코딩·BPE 토큰화
MIT 강의로 보는 LLM의 작동 원리. 다음 단어 예측 학습, 미래를 못 보게 막는 인과적 어텐션, 그리디·탑K·탑P·온도 같은 디코딩 전략, 그리고 바이트 페어 인코딩(BPE) 토큰화를 차근차근 설명한다.
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도메인 특화 AI 에이전트: 만능 에이전트의 한계와 컴포지션 전략
하나의 거대한 에이전트에 스킬과 MCP를 끝없이 붙이는 방식의 한계를 짚고, 작은 도메인 특화 에이전트를 조합하는 컴포지션 전략이 토큰 효율·보안·확장성에서 왜 유리한지 정리했다.
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에이전트 시스템 두 가지 유형: 워크플로 vs 에이전트 차이 정리
에이전트 시스템을 워크플로와 진짜 에이전트로 나눠 설명한다. 정해진 코드 경로로 제어되는 워크플로와, LLM이 스스로 과정을 통제하는 에이전트의 자율성 차이를 짚는다.
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AI 에이전트 디버깅: 결정성 대신 '재현 가능성'으로 프로덕션 장애 추적하기
프로덕션 AI 에이전트의 일회성 오류는 왜 로컬에서 재현되지 않을까. 온도 0의 착각부터 경계(boundary) 기록과 리플레이로 장애를 다시 디버깅하고 테스트로 바꾸는 방법까지 정리했다.
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RAG vs 에이전트형 AI: IBM이 설명하는 LLM 데이터 연결 원리
에이전트형 AI와 RAG의 차이와 관계를 IBM 전문가가 풀어낸다. 인지·추론·행동 루프, 벡터 검색 2단계, 토큰을 많이 넣을수록 정확도가 떨어지는 함정, 하이브리드 검색까지 정리했다.
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브라우저 에이전트 병목은 모델이 아니라 화면 인식 환경이다
브라우저 에이전트가 느리고 자주 멈추는 이유는 모델 성능이 아니라 화면을 제대로 보지 못하는 환경 때문이라는 분석과, 웹페이지를 토큰 수십 배 압축해 보여주는 해법을 정리했다.
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RAG 쉽게 이해하기: 작동 원리와 7가지 아키텍처 정리
RAG는 AI가 답하기 직전 외부 데이터베이스에서 맥락을 검색해 활용하는 기법이다. 오픈북 시험 비유로 작동 원리와 네 가지 이점, 데이터 처리 과정, 일곱 가지 아키텍처를 정리했다.
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AI 에이전트 만드는 법: 챗봇과의 차이부터 n8n 구축까지
AI 에이전트가 챗봇·자동화와 무엇이 다른지, 두뇌·감각·기억·도구로 어떻게 구성되는지, 그리고 n8n으로 코딩 없이 만드는 방법을 정리했습니다.
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AI 모델 학습법 정리: 사전학습·파인튜닝·RAG 차이와 활용법
AI 모델을 만드는 핵심 학습법인 사전학습, 파인튜닝, RAG의 목적과 절차, 그리고 각 방식이 언제 유용한지를 쉽게 정리했습니다.
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벡터 데이터베이스 쉽게 이해하기: 임베딩·유사도·RAG의 원리
키워드가 아닌 의미로 검색하는 벡터 데이터베이스의 개념을 임베딩, 코사인 유사도, RAG까지 비유로 쉽게 풀어, AI의 기억력 문제를 어떻게 해결하는지 설명한다.
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프롬프트 엔지니어링 입문: LLM 한계와 기업 활용법 총정리
안될과학과 삼성SDS 전문가가 LLM의 네 가지 한계와, 가장 적은 비용으로 효과를 내는 프롬프트 엔지니어링 다섯 가지 핵심 팁을 쉽게 풀어냈다.
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프롬프트웨어 킬체인: AI 에이전트를 노리는 새로운 멀웨어 공격 단계 총정리
프롬프트 인젝션이 데이터 탈취·금융 사기로 이어지는 '프롬프트웨어' 킬체인 단계와, 제로 트러스트로 사슬을 끊는 방어 전략을 IBM 영상으로 정리했다.
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LLM 파인튜닝과 모델 병합 완벽 정리: 단계·기법·하이퍼파라미터
사전학습부터 SFT·선호 정렬까지 LLM 학습 단계와 LoRA·QLoRA, SLERP·DARE 같은 파인튜닝·모델 병합 기법을 한눈에 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 본질과 실전 노하우: 앤트로픽 연구진 라운드테이블
앤트로픽 프롬프트 엔지니어·연구자들이 좋은 프롬프트의 조건, 역할 부여의 한계, 사고의 연쇄, 그리고 프롬프트 엔지니어링의 미래를 토론했다.
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RAG 검색 증강 생성 쉽게 이해하기 - 벡터 임베딩과 벡터 데이터베이스
LLM의 환각과 지식 단절 문제를 해결하는 RAG의 원리를, 벡터 임베딩과 벡터 데이터베이스를 통한 검색·증강 과정으로 알기 쉽게 설명한다.
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전문가 혼합(MoE)이란? LLM 규모를 키우는 희소 모델 구조 설명
메타·딥시크·미스트랄이 채택한 전문가 혼합(MoE) 구조를 1991년 기원부터 오늘날 조 단위 파라미터 LLM까지 따라가며, 게이팅·희소성·전문가 특화 여부를 쉽게 풀어냈다.
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컨텍스트 윈도우란? 대화가 길어지면 LLM이 멍청해지는 이유
대화가 길어질수록 챗봇이 앞 내용을 잊고 헛소리를 하며 느려지는 원인은 컨텍스트 윈도우다. 토큰, 어텐션, 로컬 모델의 VRAM 한계와 실전 팁까지 쉽게 정리했다.
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LLM 사실 저장 원리: 트랜스포머 MLP 레이어와 슈퍼포지션 이해하기
대형 언어 모델이 외운 방대한 사실은 어디에 저장될까? 트랜스포머의 MLP 레이어 동작과 고차원 슈퍼포지션 개념을 쉽게 풀어 설명한다.
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RAG(검색 증강 생성) 완전 정복: 임베딩·청킹·하이브리드 검색·리랭커까지
RAG가 무엇이고 왜 필요한지부터 임베딩, 청킹, 벡터 DB, 하이브리드 검색, 리랭커, 컨텍스추얼 리트리벌까지 실무 관점에서 정리했습니다. 'RAG는 죽었다'는 주장의 진짜 맥락도 함께 짚습니다.
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어텐션(Attention) 작동 원리: 쿼리·키·밸류와 멀티헤드까지 쉽게 이해하기
ChatGPT를 만든 트랜스포머의 핵심인 어텐션 메커니즘을 쿼리·키·밸류, 소프트맥스, 마스킹, 멀티헤드 어텐션까지 직관적인 예시로 풀어 설명합니다.
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LoRA 파인튜닝 쉽게 이해하기: 어댑터 원리와 0.78% 파라미터의 비밀
거대 언어모델을 저비용으로 미세조정하는 LoRA의 원리를 어댑터(A·B) 구조, 행렬 계산, 실제 파라미터 절감률, 하이퍼파라미터 설정 팁까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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RAG 동작 원리 쉽게 이해하기: 문서 로드·청크 분할·임베딩·벡터 검색
RAG는 왜 쓸까? 일반 챗봇과 비교해 참고 정보를 주는 검색 증강 생성의 원리를, 문서 로드·텍스트 분할·임베딩·벡터 저장·유사도 검색의 전처리 단계로 차근차근 풀어낸다.
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바이브 코딩 기초 정리 — 생각·프레임워크·체크포인트·디버깅·컨텍스트 5원칙
안드레 카파시가 이름 붙인 '바이브 코딩'의 핵심 원칙을 정리한다. 네 단계의 생각, PRD 작성, 프레임워크 지정, 깃 버전 관리까지 초보자가 AI로 앱을 만들 때 챙겨야 할 기본기를 짚는다.
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LLM이란 무엇인가 — 다음 단어 예측과 트랜스포머·어텐션 핵심 정리
챗봇이 답하는 원리는 의외로 단순합니다. 거대 언어 모델이 다음 단어를 어떻게 예측하고, 파라미터·사전학습·트랜스포머·어텐션이 어떤 역할을 하는지 쉽게 풀어 설명합니다.
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LLM 바닥부터 만들기 #1 사전학습 — 토큰화·데이터로더·트랜스포머 정리
대형 언어 모델을 직접 만들어 보는 과정을 사전학습 중심으로 정리합니다. 학습 데이터 준비, 토큰화, 다음 단어 예측, 마스크 셀프 어텐션, 훈련과 결과 확인까지 핵심 흐름을 짚습니다.
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n8n AI 에이전트 입문 — 트리거·도구·메모리로 자동화 만들기
n8n에서 워크플로우와 에이전트의 차이부터 트리거·액션·도구·메모리까지, 코드 없이 AI 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 정리했습니다.
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LangChain vs LangGraph 차이 정리 — 체인 구조와 상태 기반 멀티에이전트
LangChain은 LLM 작업을 순서대로 잇는 체인 구조, LangGraph는 상태를 공유하는 그래프 구조로 복잡한 멀티에이전트 워크플로를 다룬다. 두 오픈소스 프레임워크의 차이를 IBM 설명으로 정리한다.
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랭체인(LangChain) 입문: AI 에이전트·챗봇을 쉽게 만드는 프레임워크
랭체인은 LLM·메모리·벡터DB·RAG 같은 요소를 미리 만들어진 컴포넌트로 묶어, AI 에이전트와 챗봇을 적은 코드로 구축하도록 돕는 추상화 계층입니다. 핵심 개념을 정리했습니다.
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프롬프트 엔지니어링 기초: 좋은 프롬프트 4요소와 제로샷·퓨샷·CoT
AI는 똑똑하면서도 맹목적이다. 좋은 프롬프트의 네 가지 구성 요소와 제로샷·퓨샷·생각의 사슬·역할 프롬프트 등 핵심 기법을 예시로 정리했다.
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AI 에이전트 기초: 챗봇과의 차이·5대 구성요소·세 가지 재료와 API
AI 에이전트는 지시를 이해하고 행동까지 하는 '디지털 직원'이다. 챗봇과의 차이, 두뇌·프롬프트·기억·지식·도구라는 5대 구성요소, 그리고 API의 작동 원리를 정리했다.
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추론 모델 작동 원리: 사고 사슬·테스트 타임 컴퓨트·강화학습 쉽게 이해하기
요즘 주목받는 추론(생각하는) LLM이 어떻게 더 나은 답을 내는지, 사고 사슬·테스트 타임 컴퓨트·best-of-N·검증 가능한 보상 강화학습을 통해 풀어 설명합니다.
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RAG 검색증강생성 완벽 이해: 프로즌 RAG부터 RAG 2.0까지
언어모델에 외부 검색기를 연결하는 RAG의 원리와 한계, 그리고 검색기·생성기를 함께 학습하는 RAG 2.0 방향까지 스탠퍼드 강의를 한국어로 정리했다.
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거대언어모델(LLM) 작동 원리 쉬운 설명 — 자동완성·신경망·역전파까지
휴대폰 자동완성이 어떻게 거대언어모델로 발전했을까. 빈도 기반 언어 모델의 한계부터 신경망이 언어를 근사하는 방식, 경사하강법과 역전파까지 LLM의 기초를 풀어 설명한다.
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트랜스포머 어텐션 원리, 3Blue1Brown이 시각적으로 설명한 LLM 내부 구조
챗봇을 떠받치는 트랜스포머가 단어를 벡터로 바꾸고 어텐션으로 문맥을 주고받는 과정을, 3Blue1Brown의 강연을 토대로 토큰·임베딩·쿼리·키·값까지 쉽게 정리했다.
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RAG 검색 증강 생성 입문: 벡터 데이터베이스와 임베딩으로 LLM 환각 줄이기
RAG는 LLM이 학습 데이터 대신 외부 문서를 검색해 답하게 만드는 기술이다. 임베딩, 벡터 데이터베이스, 시맨틱 검색의 작동 원리와 실습 파이프라인을 정리했다.
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벡터 데이터베이스와 LLM 활용법: 기억·RAG·유사도 검색 핵심 정리
대규모 언어모델이 벡터 데이터베이스를 쓰는 세 가지 대표 사례와, 관계형 DB로는 왜 한계가 있는지, 유사도 검색·인덱싱 등 벡터 DB의 핵심 기능을 쉽게 풀어 설명합니다.
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토큰화 벡터화 임베딩 차이: NLP와 LLM이 텍스트를 숫자로 바꾸는 3단계
컴퓨터가 텍스트를 처리하려면 숫자로 바꿔야 합니다. 토큰화·벡터화·임베딩이 각각 무엇이고 어떻게 다른지, TF-IDF와 밀집 벡터, 코사인 유사도까지 실습 관점에서 정리했습니다.
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RAG란 무엇인가 - 검색 증강 생성으로 AI 환각을 줄이는 원리
언어 모델은 학습이 끝나면 사고가 멈춰 환각·정보 노후화·개인 데이터 미접근 문제를 겪습니다. RAG가 답변 전에 관련 자료를 찾아 이를 어떻게 해결하는지 쉽게 풀어봅니다.
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AI 에이전트 만들기: 파이썬과 OpenAI Agents SDK로 배우는 입문 가이드
AI 에이전트가 무엇인지, 일반 프로그램과 어떻게 다른지 개념을 짚고, 파이썬과 OpenAI Agents SDK로 유튜브 자막을 SNS 글로 바꿔주는 에이전트를 직접 만드는 과정을 정리했다.
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LLM 파인튜닝 기법 총정리 LoRA QLoRA DoRA DPO GRPO 선택 가이드
데이터에 맞게 잘 파인튜닝한 70억 매개변수 모델은 특정 작업에서 더 큰 모델을 능가할 수 있다. 풀 파인튜닝부터 LoRA·QLoRA·DPO·GRPO까지 핵심 기법과 선택 기준을 정리했다.
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LLM 파인튜닝 입문: Unsloth·구글 콜랩으로 GPT-OSS 직접 학습하기
파인튜닝은 베이스 모델의 가중치를 조정해 특정 작업 성능을 끌어올리는 기법이다. Unsloth와 구글 콜랩의 무료 GPU로 GPT-OSS 20B를 직접 파인튜닝하는 과정을 단계별로 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 2026 전망 — 사라진 게 아니라 컨텍스트 엔지니어링으로 커졌다
2026년 프롬프트 엔지니어가 독립 직무로서 어디에 남아 있고 어떻게 변했는지 정리했습니다. 프롬프트 엔지니어링은 사라진 게 아니라 컨텍스트 엔지니어링으로 확장됐다는 현장의 관점을 담았습니다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 완전 정리 — AI가 실제 도구를 쓰게 만드는 표준과 Docker 활용법
AI가 노트 앱, 검색, 외부 API 같은 실제 도구를 직접 쓰게 해 주는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)의 개념과 동작 원리, Docker로 로컬에서 실행하고 직접 서버까지 만드는 과정을 정리했습니다.
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멀티모달 AI 쉽게 이해하기: 번역 모듈로 LLM에 이미지·소리를 연결하는 구조
세일즈포스 AI 연구팀이 설명하는 멀티모달 AI. 여러 모달리티를 융합하는 이유, LLM에 번역 모듈을 붙여 이미지·소리를 이해시키는 구조, 교차모달 추론과 에이전트 활용까지 정리했다.
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에이전트형 RAG 직접 구현 — 순수 파이썬과 도구 3개로 사내 데이터 검색하기
프레임워크 없이 파이썬만으로 에이전트형 RAG를 만드는 방법을 단계별로 설명한다. 파일 목록·검색·읽기 세 도구와 반복 루프, 그리고 운영 환경 적용 팁까지 정리했다.
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LLM 확장의 핵심 연속 배칭 — 초당 수백 요청을 처리하는 배치 전략
LLM은 응답 디코딩에 수 초가 걸려 일반 머신러닝 모델과 다르게 확장해야 한다. 나이브 배칭의 한계와, 매 반복마다 다시 묶는 연속 배칭이 효율을 높이는 원리를 설명한다.
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AI로 AI를 만드는 13가지 실전 활용법 — 연구자의 클로드 코드 워크플로
한 AI 연구과학자가 통계 설계부터 코드 이해·테스트·시각화·논문 작성까지 LLM과 클로드 코드를 실제로 어떻게 쓰는지, 검증 원칙과 함께 정리했습니다.
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KV 캐싱이란? LLM 디코딩 속도를 끌어올리는 핵심 최적화 원리
LLM이 토큰을 생성할 때 키·값 벡터를 재계산하지 않고 캐싱해 속도를 높이는 KV 캐싱의 원리와 메모리 비용, 페이지 어텐션 최적화를 쉽게 풀어 설명합니다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)란? AI와 외부 데이터·도구를 잇는 개방형 표준 정리
앤트로픽이 2024년 말 공개한 개방형 표준 MCP의 개념과 호스트·클라이언트·서버 구조, 다섯 가지 핵심 요소, 그리고 N×M 통합 문제를 어떻게 단순화하는지 쉽게 풀어 설명합니다.
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AI 에이전트란 무엇인가 — 설계 패턴부터 멀티 에이전트·프로덕션 운영까지
AI 에이전트의 기본 개념과 리액트 루프, 반영·도구 사용·계획·멀티 에이전트 협업 패턴, 그리고 평가·가드레일·보안까지 프로덕션 수준의 에이전트 구축 노하우를 정리했습니다.
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LLM 파인튜닝 입문 — 사전학습 차이, 지도학습·RLHF, LoRA와 QLoRA까지
파인튜닝이 사전학습·프롬프트 엔지니어링·RAG와 어떻게 다른지, 지도·반지도·RLHF 같은 방법론과 파라미터 효율적 파인튜닝(LoRA·QLoRA)의 개념을 입문자 눈높이로 정리했습니다.
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고급 RAG 기법 — 메타데이터·가상 질문·리랭킹으로 LLM 답변 품질 높이기
기본 RAG의 한계를 넘어서기 위한 전처리·검색·후처리 단계별 고급 기법을 정리했습니다. 메타데이터 필터링, 가상 질문 생성, 리랭킹, 다중 LLM 호출 등으로 컨텍스트 품질을 높이는 방법을 소개합니다.
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AI 뉴스 정리: 오픈소스 모델 봇물, 구글 실시간 번역, 클로드 페이블 논란
한 주간 쏟아진 AI 소식을 정리했다. 모션 전이 Scale-2, 구글 실시간 번역과 디퓨전 모델, 키미·미니맥스 오픈소스 모델, 클로드 페이블의 사보타주 논란과 차단 사태를 다룬다.
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파인튜닝 완전정복: 전이학습부터 LoRA·PEFT, RAG와의 차이까지
사전학습된 LLM을 특정 도메인·과제에 맞게 다듬는 파인튜닝을 정리했다. 전이학습 개념, 전체 미세조정과 PEFT, 어댑터·프리픽스·LoRA, RLHF, 그리고 RAG와의 차이를 짚는다.
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LoRA·QLoRA 심층 해설: 저랭크 분해, 랭크와 알파, 메모리 절약 원리
거대 언어 모델의 효율적 미세조정 기법 LoRA와 QLoRA를 깊이 있게 풀었다. 변화량을 작은 두 행렬로 분해하는 원리, 랭크와 알파·드롭아웃, 그리고 논문이 짚은 실전 교훈을 정리한다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기: 토큰화·임베딩·어텐션·소프트맥스
토큰화, 바이트 페어 인코딩, 임베딩, 어텐션, 피드포워드, 예측, 소프트맥스, 온도까지 LLM이 다음 단어를 골라내는 전 과정을 비유로 풀어 설명한다.
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LLM 스트리밍 애플리케이션: SSE·웹소켓·HTTP 비교와 구현법
ChatGPT처럼 답변이 한 글자씩 흘러나오는 이유는 스트리밍이다. LLM 앱에서 HTTP·웹소켓·SSE를 비교하고, 왜 서버 전송 이벤트(SSE)가 최적인지 구현 예시와 함께 설명한다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기 — AI·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리
GPT 같은 대규모 언어 모델의 토대인 디코더 전용 트랜스포머를 토큰화·임베딩·어텐션·학습까지 단계별로 풀어 설명한다. AI가 다음 단어를 예측해 글을 생성하는 원리를 직관적으로 정리했다.
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Langflow RAG 챗봇 만들기 — 코드 없이 PDF 기반 LLM 앱 구축 가이드
비주얼 도구 Langflow로 코드 없이 RAG 챗봇을 만드는 과정. PDF를 벡터 DB에 임베딩하고, 프롬프트·채팅 메모리·LLM을 연결해 문서 기반 응답을 구현하는 방법을 단계별로 정리했다.
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AI 프롬프트 4계층 설계: 브랜드 보이스를 망치지 않는 구조
한 시스템 프롬프트에 정체성·상황·말투·검증을 모두 맡기면 결정적 순간에 무너진다. 웨딩 베뉴 AI를 운영한 개발자가 제시하는 4계층 프롬프트 아키텍처를 정리했다.
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RAG 완벽 정리: 검색증강생성 작동 원리와 최신 메타
환각으로 실무에 쓰기 어려운 LLM을, 외부 문서를 검색해 보강하는 RAG로 실용화하는 원리를 정리한다. 인덱싱·검색·생성 3단계부터 그래프 RAG·리랭킹 등 최신 기법까지 다룬다.
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LLM 코딩 비교 실험: 같은 마리오카트 프롬프트로 본 Opus·GPT·Gemini·Grok 차이
Cursor에서 동일한 한 줄 프롬프트로 6개 최신 LLM에 마리오카트 게임을 만들게 한 비교 실험. 1차에선 대부분 실패했지만 재시도 후 클로드 Opus가 완성도 1위, GPT가 2위를 차지했다.
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LLM 대규모 언어 모델이란? 초보자를 위한 쉬운 개념 설명
LLM(대규모 언어 모델)을 “도서관의 모든 책을 읽은 수석 연구원”에 비유해 쉽게 풀어낸 입문 강의를 정리했다. AI 모델과의 차이, 멀티모달 능력까지 한눈에.
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AI 학습 vs 추론 차이 완전정리 — 사전학습·사후학습·서빙 비용까지
AI 모델이 만들어지는 학습 단계와 실제로 쓰이는 추론 단계를 구분해, GPU 수만 장이 어디에 어떻게 쓰이는지 쉽게 풀어 설명합니다.
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LLM 모델 압축·양자화란 — 추론 비용을 줄이고 속도를 높이는 법
AI 비용의 대부분은 학습이 아닌 추론 단계에서 발생한다. 양자화로 모델을 FP16에서 INT8·INT4로 줄여 GPU 요구량과 비용을 낮추고 처리량을 높이는 원리를 정리했다.
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LLM이란 무엇인가 — 거대 언어 모델 작동 원리와 학습 데이터의 4가지 축
거대 언어 모델(LLM)이 어떻게 작동하고 어떤 데이터로 학습되는지, 트랜스포머 구조부터 사전학습·파인튜닝, 토큰 규모, 데이터 수집·정제 절차까지 한 번에 정리했다.
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AI 에이전트 만들기 — 프레임워크 과대광고 대신 7가지 핵심 빌딩블록
랭체인 같은 프레임워크 과대광고를 걷어내고, 도구에 상관없이 통하는 7가지 기초 빌딩블록으로 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 설계하는 방법을 정리했다.
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순수 파이썬 AI 에이전트 만들기 — 구조화 출력·도구 호출·워크플로 패턴 정리
복잡한 프레임워크 없이 LLM API와 파이썬만으로 AI 에이전트를 만드는 법. 구조화 출력, 도구 호출, 프롬프트 체이닝·라우팅·병렬화 패턴을 단계별로 설명한다.
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벡터 데이터베이스와 RAG로 AI 교사 만들기 — ChatGPT 응답 품질을 높이는 방법
값비싼 조교 대신 LLM으로 학생 질문에 답하려던 개발자가 응답 품질 문제를 벡터 데이터베이스와 RAG로 해결한 과정을 단계별로 정리했다.
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RAG 완전 정복: 벡터 데이터베이스·청킹·평가 지표·에이전틱 RAG 기초
검색 증강 생성(RAG)이 LLM의 한계를 어떻게 보완하는지, 임베딩과 벡터 데이터베이스, 문서 청킹 전략, 검색 품질 평가 지표, 그리고 CAG·에이전틱 RAG 같은 최신 개념까지 입문자 눈높이로 정리했다.
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LLM 파인튜닝 입문: LoRA·DPO로 탈옥에 강한 전용 에이전트 만들기
프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝의 본질적 차이, LoRA로 소비자용 하드웨어에서도 가능한 효율적 학습, DPO 정렬까지 6단계 실습으로 정리한 입문 가이드.
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AI 엔지니어 vs ML 엔지니어 차이: 2026년 커리어 선택 가이드
모델을 처음부터 학습시키는 ML 엔지니어와 기존 모델을 제품에 통합하는 AI 엔지니어의 차이, 진입 장벽과 일상 업무, 그리고 왜 AI 엔지니어가 독학에 유리한지 정리했다.
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파이썬 AI 에이전트 만들기 — LangChain·도구 연동·구조화 출력 입문 가이드
LangChain과 GPT·Claude로 위키피디아·웹 검색 도구를 쓰는 리서치 비서 에이전트를 파이썬으로 처음부터 만드는 과정을 단계별로 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 파이썬으로 환각 줄이는 AI 구축법 완전 정리
AI가 자신 있게 틀린 답을 내는 환각 문제를 RAG로 해결하는 방법. 검색기·생성기·벡터DB의 작동 원리와 질의응답·요약·대화 시스템 구현까지 파이썬으로 단계별 정리했다.
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벡터 데이터베이스란? 임베딩과 유사도 검색으로 LLM에 장기 기억 더하기
투자금이 몰리는 벡터 데이터베이스의 정체를 쉽게 풀어낸다. 벡터와 임베딩의 개념부터 유사도 검색, 그리고 LLM에 외부 데이터와 장기 기억을 더하는 핵심 활용법까지 정리했다.
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AI 에이전트 입문 가이드 — LLM·메모리·도구로 자동화 시스템 구축하기
마이크로소프트 개발자 채널의 'AI 에이전트 입문' 강의를 정리했다. 에이전트의 3요소, 도구 호출·계획·멀티에이전트·메타인지·운영 배포까지 핵심을 한국어로 풀었다.
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LLM 작동 원리 쉽게: 토큰화·임베딩·어텐션으로 보는 ChatGPT
GPT가 다음 단어를 예측해 문장을 완성하는 과정을 토큰화, 벡터 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 소프트맥스까지 단계별로 풀어 설명한다.
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LLM 파인튜닝 완전 가이드: Unsloth·QLoRA·GGUF 실전
왜·언제 LLM을 파인튜닝하는지, 대형 모델의 학습 단계, QLoRA의 원리, 그리고 Unsloth로 ASCII 아트·챗봇·추론 모델을 만들고 GGUF로 로컬 실행하는 전 과정을 정리했다.
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고급 프롬프트 엔지니어링 멘탈모델 10가지: 자기검증·메타프롬프트·추론 스캐폴드·관점 설계
마법의 한 줄이 아니라 고수들이 쓰는 원리가 핵심이다. 자기교정 시스템, 메타 프롬프팅, 추론 스캐폴드, 관점 설계 네 범주의 고급 프롬프트 기법을 예시와 함께 정리한다.
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거대 언어 모델(LLM) 쉽게 이해하기: 챗GPT가 답을 만드는 방식과 한계
챗GPT 같은 AI가 어떻게 전문가처럼 답하는지 쉽게 설명한다. 인터넷의 방대한 텍스트로 학습한 거대 언어 모델이 단어 패턴과 맥락으로 다음 단어를 예측하는 원리, 그리고 편향·부정확성에 대한 주의를 담았다.
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LLM 파인튜닝 완전정복: 자기지도·지도·강화학습과 LoRA 효율화
GPT-3 같은 기반 모델을 특정 용도에 맞게 다듬는 파인튜닝의 개념과 세 가지 방식, 그리고 적은 파라미터로 학습하는 LoRA 기법을 예제 코드 흐름과 함께 정리했다.
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RAG 완전정복: 인덱싱·검색·쿼리변환·라우팅까지 검색증강생성 핵심 정리
랭체인 엔지니어가 가르치는 RAG(검색 증강 생성) 무료 강의 요약. 인덱싱·검색·생성의 기본부터 멀티쿼리, RAG 퓨전, 라우팅, 멀티표현 인덱싱, 라이브러리 기법까지 단계별로 정리했다.
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재귀 코딩 에이전트와 RLM: AI 에이전트 신뢰성을 끌어올리는 새 패러다임
AI 엔지니어 컨퍼런스 강연 정리. 재귀 언어 모델(RLM)의 아이디어를 코딩 에이전트에 적용해, 지능이 아니라 작업의 명세·관리·검증으로 신뢰성을 높이는 접근을 소개한다.
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프롬프트 엔지니어링 핵심 정리 - 좋은 프롬프트의 3가지 원칙과 모델 선택법
AI 전문가 네이트 B. 존스가 CXOTalk에서 설명한 프롬프트의 본질과 좋은 프롬프트의 3원칙(명확한 목표·필요한 맥락·제약), 모델별 특성과 선택법, 메모리 기능까지 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성) 쉽게 이해하기 - AI 환각을 줄이는 그라운딩 원리
언론사·플랫폼이 AI 기업에 데이터를 파는 이유부터, 검색 증강 생성(RAG)이 어떻게 AI 답변을 실제 데이터에 근거하게 만드는지, 그리고 시맨틱 캐시까지 핵심 원리를 쉽게 정리했다.
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미란다 가설: AI 페르소나 평가가 놓치는 역사 왜곡 문제
역사 인물을 연기하는 AI는 유창하지만 자주 시대를 뒤섞는다. 한 데이터 과학자는 '미란다 가설'로 현재의 페르소나 평가가 유창함만 재고 사실 충실도는 못 잰다고 지적하며, 역사학자를 평가 루프에 넣는 새 측정 도구를 제안한다.
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멀티모달 AI 작동 원리: 공유 벡터 공간과 네이티브 멀티모달리티 쉽게 이해하기
멀티모달 AI가 텍스트와 이미지, 영상을 어떻게 함께 처리하는지 IBM 기술 강연을 바탕으로 정리했다. 피처 융합과 공유 벡터 공간 방식의 차이, 영상의 시간 차원 처리까지 핵심 개념을 짚는다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 입문: 서버·클라이언트 구조와 직접 만드는 법
AI 에이전트가 외부 도구와 데이터에 연결되도록 돕는 표준인 MCP를 KodeKloud 핸즈온 강의를 바탕으로 정리했다. 왜 필요한지, 서버의 세 구성요소와 JSON-RPC 통신, 직접 구축까지 차근차근 짚는다.
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LoRA 저순위 적응이란? 발명자 에드워드 후가 설명하는 LLM 효율적 미세조정
LoRA(저순위 적응)를 발명한 에드워드 후가 탄생 배경과 작동 원리를 직접 설명한다. 1TB 체크포인트를 25MB로 줄이면서도 전체 미세조정 성능을 유지하는 비결을 정리했다.
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AI 에이전트 보안 입문: 가드레일·프롬프트 인젝션 방어
AI 에이전트 보안 강의가 다루는 네 기둥(가드레일·LLM 평가·메모리·AgentOps)을 소개하고, 프롬프트 인젝션·탈옥을 막는 가드레일의 개념과 입출력 레일, 관측 가능성까지 정리했습니다.
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AI 에이전트 메모리 설계 입문: 단기·장기·작업 기억과 망각 메커니즘
AI 에이전트를 믿을 수 있고 유능하게 만드는 핵심은 '메모리'다. 단기·장기·페르소나·워크플로 기억의 종류와 메모리 관리 과정, 그리고 RAG와의 관계를 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 vs RAG vs 파인튜닝: 차이와 사용 시점 정리
생성형 AI 앱을 만들 때 자주 헷갈리는 세 기법을 로봇 비유로 쉽게 정리했다. 각 방식의 작동 원리와 비용, 그리고 어떤 상황에 무엇을 골라야 하는지 짚는다.
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컨텍스트 윈도우란? 토큰·셀프어텐션·긴 문맥의 한계까지
언어모델이 대화의 앞부분을 잊지 않고 기억하는 범위, 컨텍스트 윈도우. 토큰이 무엇이고 왜 크기가 클수록 연산이 제곱으로 늘며 성능·보안 문제가 생기는지 정리한다.
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트랜스포머 아키텍처 완벽 정리 — 어텐션·인코더·디코더 작동 원리
2017년 ‘Attention Is All You Need’으로 등장한 트랜스포머를 번역 예시로 풀어낸다. 토큰 임베딩, 포지셔널 인코딩, 멀티헤드 어텐션, 인코더·디코더 구조와 학습·추론 과정을 단계별로 정리했다.
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LLM 파인튜닝 단계별 가이드 — 내 문체 학습시키기, RAG와의 차이
파인튜닝은 AI에게 지식이 아니라 ‘행동’을 가르치는 일이다. 트위터·유튜브 대본을 학습 데이터로 만들어 내 말투를 따라 하는 모델을 만드는 과정을, JSONL 변환부터 에폭·비용까지 단계별로 정리했다.
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RAG 3단계 구축 가이드: watsonx flows로 설치·인증·데이터 배포까지
대규모로 RAG를 운영하려면 벡터 DB·임베딩·인증 API가 필요합니다. IBM이 설치, 인증, 데이터 업로드·배포의 3단계로 기업용 RAG를 세우는 방법과 할루시네이션 지표·가드레일 자동화를 정리했습니다.
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LLM이란 무엇인가 — 대규모 언어 모델 작동 원리와 한계 쉽게 정리
ChatGPT·Claude·Gemini 안에서 작동하는 LLM(대규모 언어 모델)의 정체를 전문용어 없이 풀이한다. 다음 토큰 예측, 학습 방식, 파라미터 규모, 잘 맞는 일과 피해야 할 일까지 정리했다.
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AI 에이전트 프롬프트 엔지니어링 — 시스템·유저·툴 3계층 설계 가이드
같은 AI 도구를 써도 결과가 갈리는 이유는 프롬프트 설계에 있다. 시스템·유저·툴 사용의 3계층 구조와 간결성·마크다운·예시·엣지케이스 같은 실전 원칙을 정리했다.
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LLM 파인튜닝 방법론 총정리: 사전학습 vs 사후학습, PEFT, 강화 파인튜닝
파인튜닝이 무엇이고 언제 가능한지, LoRA·QLoRA 같은 PEFT와 RLHF·DPO 등 강화 파인튜닝까지 LLM 파인튜닝 방법론을 한 번에 정리한다.
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RAG 검색 증강 생성이란? LLM 답변 품질을 높이는 데이터 흐름과 활용법
검색 증강 생성(RAG)이 무엇이고 왜 쓰는지, 임베딩과 벡터 데이터베이스를 활용한 4단계 데이터 흐름과 성능 개선 팁까지 한눈에 정리한다.
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AI 에이전트 작동 원리: 도구 사용·루프·메모리·평가 쉽게 이해하기
언어 모델은 어떻게 검색·계산 같은 ‘행동’을 하게 될까. 도구 호출, 계획-실행-관찰 루프, 메모리와 평가, 그리고 프롬프트 주입 위험까지 에이전트의 핵심을 정리했다.
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LLM 파인튜닝 입문: Unsloth·Colab·Ollama로 맞춤 모델 만들기
파인튜닝이 무엇이고 언제 해야 하는지부터, 데이터 준비·Unsloth·Google Colab 학습·GGUF 내보내기·Ollama 실행까지 맞춤 LLM을 만드는 전 과정을 단계별로 정리했다.
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RAG 입문 총정리 — 검색증강생성, 임베딩·벡터DB·청킹과 프로덕션 운영
AI에 사전 지식이 없어도 이해할 수 있게 RAG(검색 증강 생성)를 시각적으로 풀어낸 입문 강의 정리. 키워드·시맨틱 검색, 임베딩, 벡터DB, 청킹부터 캐싱·모니터링 등 프로덕션 운영까지 다룹니다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 최신 AI가 더 똑똑해 보이는 원리 쉽게 이해하기
RAG는 모델이 답하기 전에 관련 정보를 먼저 검색해 그 맥락으로 답을 생성하는 방식이다. ChatGPT 웹 검색, Claude PDF, Perplexity 출처가 모두 RAG의 사례다.
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2025 AI·머신러닝 학습 로드맵 — 처음부터 가장 빠르게 배우는 단계별 순서
지금 지식으로 AI·ML을 처음부터 다시 배운다면 어떤 순서로? 엔지니어처럼 생각하기, 파이썬, 데이터 리터러시, AI 모델 실습, ML 기초, LLM·에이전트, 그리고 다량의 프로젝트까지 정리했습니다.
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AI 도구 사용법 입문 가이드: LLM·이미지·음성·영상 도구 작동 원리
오늘날 AI는 만능 천재가 아니라 한 가지 일을 잘하는 신경망 기반 도구다. LLM·이미지·음성·영상·생산성 도구가 어떻게 작동하고 어떻게 써야 하는지 정리했다.
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LLM 양자화 완전정리: FP16·INT8·4비트·GGUF로 모델 크기 80% 줄이기
수백억 파라미터 LLM을 소비자용 하드웨어에서 돌리게 해주는 양자화의 원리를, 부동소수점 표현부터 8비트·4비트 압축, 성능 비교, GGUF·llama.cpp까지 정리합니다.
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InstructLab로 LLM 파인튜닝: 노트북에서 도메인 특화 AI 모델 만드는 법
범용 LLM을 내 업무 분야 전문가로 바꾸는 파인튜닝 과정을, 개발자가 아니어도 노트북에서 따라 할 수 있게 오픈소스 InstructLab 사례로 풀어 설명한다.
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LLM 환각(hallucination) 완전 해설: 원인·5가지 유형·탐지 방법
대규모 언어모델이 사실이 아닌 내용을 자신 있게 지어내는 '환각' 현상을 5가지 유형으로 나누고, 발생 원인과 최신 탐지 기술인 불확실성 헤드(UQ head)까지 쉽게 풀어 설명한다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜이란 - AI 앱 도구 연결 표준 개념과 작동 원리 정리
Anthropic이 만든 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)의 개념과 장점, 클라이언트-서버 구조, 프롬프트·리소스·도구 세 가지 핵심 요소, 그리고 파이썬으로 서버를 만드는 흐름을 정리했습니다.
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RAG 검색 증강 생성이란 무엇인가 — LLM 환각·내부데이터 한계 해결법
RAG는 LLM을 재학습하지 않고도 외부 지식베이스를 참조해 답을 만든다. 환각과 최신성 한계가 왜 생기는지, 데이터 주입·검색 두 파이프라인이 어떻게 이를 보완하는지 정리했다.
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LLM vs AI 워크플로 vs AI 에이전트 차이 — 비전공자용 쉬운 정리
ChatGPT 같은 LLM부터 워크플로, 그리고 스스로 추론·행동하는 AI 에이전트까지의 차이를 음식 추천 예시로 단계별로 풀어내고, RAG와 ReAct 같은 용어도 쉽게 정리했습니다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)란? LLM과 도구를 잇는 표준 쉽게 정리
MCP가 화제지만 정작 무엇인지 아는 사람은 드물다. LLM이 혼자서는 할 수 있는 일이 없는 이유부터, MCP가 도구와 LLM을 잇는 '공용 언어' 역할을 하는 원리까지 비전공자 눈높이로 정리했다.
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LLM 벤치마크 완전 해설: MMLU·GPQA·SWE-Bench와 모델 선택법
MMLU 점수는 최상위 모델들이 89~92%로 거의 같다. 벤치마크의 한계와 데이터 오염, 챗봇 아레나, LLM 심사 방식까지 정리하고 용도에 맞는 모델을 고르는 3단계 방법을 소개한다.
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앤트로픽이 말하는 효과적인 AI 에이전트 구축법과 워크플로우 차이
앤트로픽 팀이 ‘효과적인 에이전트 만들기’ 블로그를 두고 나눈 대담. 워크플로우와 에이전트의 구분, 도구 설명의 중요성, 검증 가능한 코딩 에이전트, 과대·과소평가된 활용처를 정리했다.
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LLM 하이퍼파라미터 — 온도, Top-p, 빈도·존재 페널티 쉽게 이해하기
LLM이 다음 토큰을 고르는 소프트맥스 확률을 온도, Top-p, 빈도·존재 페널티가 어떻게 바꾸는지 직관과 수식으로 풀었다. 결정성과 창의성을 조절하는 실전 감각을 정리했다.
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생성형 AI 작동 원리 완벽 정리: 도구와 모델, 토큰·트랜스포머, 프롬프트와 환각까지 입문 가이드
우리가 여는 도구와 실제 일하는 모델의 차이, 토큰·트랜스포머·어텐션, 컨텍스트 윈도우와 프롬프트, 그리고 AI 환각까지 — 생성형 AI가 답을 만드는 과정을 초보자 눈높이로 쉽게 풀어낸 입문 해설입니다.
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AI 에이전트 Hermes 개념 해부 — 교체형 두뇌·SOUL.md 인격·메모리·자기개선 스킬 정리
유튜버 샘 호트만이 AI 에이전트 Hermes를 설치가 아닌 개념 단위로 해부한다. 교체 가능한 두뇌(Config), 인격 파일 SOUL.md, MEMORY·USER 수첩, 스스로 두꺼워지는 스킬, 슬랙·텔레그램 채널과 Cron까지 핵심 구조를 정리했다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: 어텐션과 셀프어텐션, 쿼리·키·값 작동 원리까지 단계별 정리
구글의 2017년 논문 "Attention is All You Need"가 제시한 트랜스포머 구조를 인코더·디코더 블록, 어텐션 층, 쿼리·키·값과 위치 정보까지 단계별로 아주 쉽게 풀어 정리했습니다.
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머신러닝 딥러닝 AI 차이와 지도·비지도·강화학습 한눈에 정리
AI·머신러닝·딥러닝의 포함 관계부터 지도·비지도·강화학습, 회귀·분류·군집화, 그리고 LLM과의 연결까지 IBM의 설명을 한국어로 정리했습니다.
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LLM이란 무엇인가 거대언어모델 작동 원리와 활용 사례 정리
모든 글을 읽은 친구에 비유해 LLM이 언어를 이해·생성하는 방식을 설명하고, 토큰·임베딩·인코더·디코더로 이어지는 작동 원리와 번역·요약 등 활용을 정리했습니다.
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MCP vs API 완벽 정리: AI 에이전트가 외부 데이터·도구에 연결되는 개방형 표준 이해하기
Anthropic이 2024년 말 공개한 MCP는 AI 앱을 위한 USB-C 같은 표준이다. MCP와 API의 구조, 공통점, 결정적 차이, 그리고 둘이 계층으로 함께 동작하는 원리를 IBM 설명으로 쉽게 정리했다.
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AI 에이전트 쉽게 이해하기 — 챗봇·워크플로·에이전트 3단계 차이
ChatGPT는 쓰지만 AI 에이전트가 뭔지 헷갈린다면. LLM 챗봇, 정해진 워크플로, 스스로 판단하는 에이전트의 차이를 일상 예시로 3단계에 걸쳐 쉽게 풀어낸다.
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에이전트 AI 완전 가이드 2026: LLM·트랜스포머·RAG부터 모델과 에이전트 차이까지
AI 전문가 아이쉬와리아 스리니바산이 LLM의 토큰 예측 원리부터 트랜스포머와 어텐션, 컨텍스트 엔지니어링, RAG, 추론 모델, 그리고 모델과 에이전트의 결정적 차이까지 AI 에이전트의 작동 원리를 단계별 사다리로 풀어 설명한다.
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RAG(검색증강생성)란? 내 콘텐츠로 답하는 LLM 아키텍처 쉽게 이해하기
검색증강생성(RAG)은 대규모 언어모델이 내 회사 문서·웹사이트 같은 자체 콘텐츠로 답하게 만드는 솔루션 패턴이다. '프롬프트 앞의 프롬프트', 청크 분할, 벡터 임베딩과 벡터 DB 검색까지 원리를 정리했다.
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RAG 완전정리: 작동 원리·오해·구성요소·패턴 10가지
검색 증강 생성(RAG)을 오픈북 시험에 빗대 설명하고, 흔한 두 가지 오해와 청킹·임베딩·벡터DB 구성요소, 그리고 2026년 알아둘 RAG 패턴 10가지를 정리했다.
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LLM 쉽게 이해하기(2026) — 토큰·컨텍스트 윈도우, 추론 모델, 도구 사용과 에이전트
대규모 언어 모델(LLM)이 무엇인지부터 토큰과 컨텍스트 윈도우, 생각하는 추론 모델, 도구 사용으로 에이전트가 되는 과정, 그리고 주요 모델 비교까지 초보자 눈높이로 정리했다.
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대규모 언어모델 작동 원리 쉽게 보기: 토큰·임베딩·어텐션과 다음 단어 예측
챗봇 뒤의 대규모 언어모델이 문장을 토큰으로 쪼개 숫자로 바꾸고, 여러 층에서 병렬로 다음 단어를 예측하며, 어텐션으로 정보를 주고받는 기본 원리를 예시와 함께 설명한다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기: 학습 데이터·트랜스포머·파인튜닝·RLHF
거대 언어 모델(LLM)이 방대한 텍스트로 어떻게 학습하고, 트랜스포머 구조와 파인튜닝·인간 피드백을 거쳐 답을 생성하는지 입문자 눈높이로 정리했다. LLM의 간략한 역사와 주요 기업·전망도 함께 다룬다.
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SwiGLU란? 최신 LLM이 GELU·ReLU 대신 쓰는 게이팅 활성화 함수 원리
팜(PaLM)과 라마(Llama) 같은 최신 LLM은 피드포워드 블록에서 GELU·ReLU 대신 SwiGLU를 쓴다. 게이트와 값 경로로 입력을 나눠 특징을 선택적으로 통과시키고, 너비를 8/3로 줄여 같은 연산량으로 더 낮은 손실을 얻는다. 원리와 구현, 함정을 정리했다.
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2026 AI 에이전트 전망 — a16z가 짚은 프롬프트 창의 종말과 음성 AI 확산
벤처캐피털 a16z의 세 파트너가 2026년 AI를 전망한다. 프롬프트 입력창의 퇴장, 사람이 아닌 에이전트를 위한 설계, 그리고 의료·금융·채용으로 번지는 음성 AI까지 핵심을 정리했다.
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RAG 쉽게 이해하기 — 검색 증강 생성으로 LLM 환각을 줄이는 원리
컴퓨터파일이 설명하는 검색 증강 생성(RAG)의 원리. 질문에 실제 데이터를 결합해 LLM에 함께 읽히는 방식으로, 출처 제시와 환각 감소가 어떻게 가능한지 예제와 함께 정리했다.
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RAG vs 파인튜닝 차이와 선택 기준 – IBM Technology 해설
LLM의 한계를 보완하는 두 기법, RAG와 파인튜닝. 외부 정보 검색과 모델 가중치 학습의 차이, 데이터 성격에 따른 선택 기준, 그리고 둘을 결합하는 전략을 정리했다.
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트랜스포머 어텐션 원리 완전 해설 – 쿼리·키·값으로 보는 LLM 핵심 구조
3Blue1Brown이 풀어낸 트랜스포머의 어텐션 메커니즘. 임베딩, 쿼리·키·값 행렬, 소프트맥스, 멀티헤드까지 LLM이 문맥을 이해하는 방식을 단계별로 정리했다.
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안드레이 카파시 인터뷰: 바이브 코딩에서 에이전트 엔지니어링으로, 소프트웨어 3.0의 의미
안드레이 카파시가 세쿼이아 행사에서 밝힌 '소프트웨어 3.0', 바이브 코딩과 에이전트 엔지니어링의 차이, 들쭉날쭉한 AI의 한계와 사람의 역할을 정리했다.
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RAG 검색 정확도를 끌어올리는 리랭킹 입문: 크로스 인코더와 2단계 검색 활용법 정리
RAG의 검색 단계에 리랭킹을 더해 정확도를 높이는 방법을 30문항 실측과 함께 정리했다. 벡터 검색의 한계, 크로스 인코더 원리, 2단계 검색, 그리고 지연·비용 트레이드오프까지 쉽고 자세히 설명한다.
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LLM 프롬프트 엔지니어링 기초 — 맥락·토큰·한계와 깃허브 코파일럿 활용 팁
LLM은 어떻게 작동하고 왜 같은 질문도 다른 답을 낼까. 깃허브가 정리한 맥락·토큰·한계 개념과 명확한 프롬프트 작성, 자주 부딪히는 문제 해결법을 짚는다.
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대규모 언어 모델 LLM 입문 — 트랜스포머·셀프 어텐션 원리와 학습 6단계
LLM은 어떻게 사람 같은 글을 만들어낼까. 트랜스포머와 셀프 어텐션 구조, 토큰화부터 반복 학습까지의 훈련 과정, NLP·챗봇·번역 등 활용 분야를 정리한다.
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멀티쿼리·그룹쿼리 어텐션(MQA·GQA): LLM 추론 속도를 높이는 KV 캐시 절약법
KV 캐시가 만드는 메모리·대역폭 병목을 MQA와 GQA가 어떻게 푸는지, 표준 멀티헤드 어텐션과의 차이와 캐시 절감 수치, 그리고 모델 구현·전환 방법까지 일반 독자의 눈높이에서 쉽게 설명합니다.
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KV 캐시(KV Cache) 완전 이해: LLM 추론을 빠르게 하는 어텐션 최적화 원리
LLM이 토큰을 하나씩 생성할 때 반복되는 키·값 계산을 저장해 재사용하는 KV 캐시의 작동 원리와, 계산량이 이차에서 선형으로 줄어드는 이유, 7~8배 속도 향상과 메모리 증가라는 트레이드오프를 설명한다.
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RAG(검색 증강 생성)란? LLM 환각 줄이는 작동 원리와 벡터 검색 정리
대규모 언어 모델은 왜 틀린 답을 그럴듯하게 지어낼까. 검색 증강 생성(RAG)이 벡터 데이터베이스와 의미 검색으로 최신·정확한 맥락을 LLM에 더해 환각을 줄이는 원리를 단계별로 풀어 설명한다.
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프롬프트 엔지니어링 핵심 기법: 온도·퓨샷·생각의 사슬·ReAct 정리
같은 질문도 프롬프트에 따라 답이 달라진다. 온도 등 모델 설정부터 제로샷·퓨샷, 생각의 사슬, 자기 일관성, 생각의 나무, ReAct까지 LLM에서 더 정확한 답을 얻는 프롬프트 기법을 예시와 함께 정리했다.
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AI 에이전트 작동 원리: ReAct 루프, 도구 호출, 메모리와 실패 모드 정리
AI 에이전트의 본질은 '도구를 든 LLM이 반복 루프를 도는 것'이다. 인지·추론·행동·관찰의 루프, 도구 호출 구조, 메모리 한계, 그리고 흔한 6가지 실패 모드를 정리한다.
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AI 에이전트 입문: 챗봇·자동화와 다른 점과 직접 만드는 5단계 구성요소
AI 에이전트는 답만 하는 챗봇이나 정해진 규칙대로 도는 자동화와 다르다. 목표·입력·추론과 메모리·도구·흐름이라는 5가지 구성요소와 무료 입문 도구로 직접 만드는 법을 정리했다.
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LLM 디코딩 전략 완전 정리: 그리디·랜덤·탑K·탑P·온도·민P 샘플링과 빔서치까지
ChatGPT 같은 대규모 언어모델이 매 단계 확률에서 실제 토큰을 골라내는 디코딩 전략을 그리디·랜덤·탑K·탑P·온도·민P·반복 페널티·빔서치로 나눠, 일관성과 창의성의 균형 관점에서 쉽게 풀이한다.
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프롬프트 엔지니어링 프레임워크 2026 — GPT·클로드·제미나이·퍼플렉시티 공통 7단계
역할·작업·맥락·예시·출력·제약·지시의 7단계로 구성된 범용 프롬프트 프레임워크를 정리했다. 모델별 차이, 사고연쇄·검증연쇄·역프롬프트 같은 고급 기법, 그리고 컨텍스트 엔지니어링과의 관계까지 다룬다.
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에이전틱 RAG 쉽게 이해하기 — LLM이 데이터 출처를 스스로 고르는 RAG 진화형
RAG에 에이전트를 더한 '에이전틱 RAG'의 작동 원리를 IBM 설명으로 풀이한다. LLM이 질문 맥락을 해석해 여러 벡터DB 중 알맞은 출처를 고르고, 무관한 질문은 실패 안전장치로 보낸다.
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RoPE 회전 위치 임베딩이란 — 트랜스포머가 단어 순서와 긴 문맥을 처리하는 원리
같은 단어를 섞으면 뜻이 달라지는데, 트랜스포머의 어텐션은 순서를 보지 못한다. 절대 위치 인코딩의 한계와, RoPE가 상대 위치를 회전으로 담아 라마·젬마 같은 모델의 긴 문맥을 떠받치는 원리를 차근차근 풀어봤다.
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함수 호출(Function Calling)이란: LLM이 내 코드를 실행하는 원리와 활용처
함수 호출은 LLM이 텍스트 답변을 넘어 내 코드의 함수를 직접 호출하게 하는 기술이다. 동작 흐름과 RAG와의 차이, 실시간 데이터·행동 자동화 활용처, 그리고 구현 시 마주치는 어려움과 실전 팁까지 정리했다.
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에이전틱 AI 쉬운 설명: 워크플로우와 에이전트의 차이, 실제 사례로 이해하기
RAG 챗봇, 툴 연동 챗봇, 그리고 에이전틱 AI의 차이를 HR 비서 예시로 단계별로 설명한다. 목표 지향 계획, 다단계 추론, 자율 행동이라는 에이전틱 AI의 핵심 특징을 실제 사례와 함께 정리했다.
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RAG(검색증강생성)란? 벡터 데이터베이스와 LLM이 협업해 정확한 답을 만드는 법
IBM 전문가들이 사서와 기자 비유로 RAG의 작동 원리를 설명한다. 사용자 질문이 벡터 데이터베이스를 거쳐 LLM으로 들어가는 흐름과, 환각을 줄이기 위한 데이터 거버넌스의 중요성을 정리했다.
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RAG의 진화: 키워드 검색·시맨틱 검색에서 에이전틱 RAG까지 한눈에 정리
단순 키워드 검색에서 시맨틱 검색, RAG, 그리고 스스로 판단하는 에이전틱 RAG까지. AI가 정보를 찾는 방식이 어떻게 발전해 왔는지 단계별로 풀어 설명합니다.
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프롬프트 엔지니어링 완전정복: 역할·예시·구조화 출력 등 핵심 기법 정리
같은 LLM에서도 지시 방식에 따라 결과가 크게 갈립니다. 역할 지정, few-shot, 사고의 사슬, 구조화 출력, 인터뷰 방식 등 결과를 끌어올리는 프롬프트 기법을 예시와 함께 정리했습니다.
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지능형 문서 이해(IDU): OCR을 넘어 생성형 AI로 기업 문서 처리를 자동화하는 법
OCR·필기·체크박스 인식만으로는 문서 처리에서 '맥락'이 빠진다. 지능형 문서 이해는 추출한 데이터를 LLM으로 요약·핵심사실 추출해 전문가에게 맥락을 제공하고, 의사결정 시간을 줄이며 일관성과 확장성을 높인다.
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거대언어모델(LLM) 선택 가이드: 리더보드부터 Ollama 로컬 실행·RAG까지
IBM 개발자가 상용 모델과 Llama·Mistral 같은 오픈소스 모델을 비교·평가하는 법을 정리했다. 리더보드 3종 활용과 Ollama로 모델을 로컬 실행해 RAG·코딩까지 검증하는 과정을 담았다.
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스페큘러티브 디코딩으로 LLM 추론 속도 2~4배 높이는 원리
작은 초안 모델이 다음 토큰을 미리 추측하고 큰 목표 모델이 병렬로 검증하는 스페큘러티브 디코딩은 출력 품질을 유지하면서 LLM 추론 속도를 끌어올린다. IBM 설명을 토대로 정리했다.
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상태공간모델(SSM)과 Mamba란? 트랜스포머 메모리 병목을 푸는 새 구조
GPU 메모리 대역폭에 발목 잡힌 트랜스포머의 한계를, 필요한 것만 기억하는 상태공간모델(SSM)과 맘바가 어떻게 푸는지 IBM이 설명한다. S4부터 하이브리드 소형 모델까지 핵심을 정리한다.
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금융 AI와 LLM, 리포트 분석부터 리스크관리·사기탐지·신뢰까지
MIT 슬론의 앤드루 로 교수가 LLM이 금융 리포트 분석, 리스크 관리, 감성 분석, 편향, 사기 탐지, 트레이딩에 어떻게 쓰이는지와 '신뢰'를 위한 수탁의무 학습 구상을 설명한다.
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테스트타임 컴퓨트란? AI 추론모델이 답하기 전 '생각'하는 이유
모델을 키우는 학습타임 컴퓨트 외에, 답할 때 연산을 더 쓰는 테스트타임 컴퓨트가 새로운 확장 축으로 떠올랐다. 사고 토큰·탐색·자기일관성의 원리와 비용 트레이드오프를 정리했다.
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AI 에이전트 메모리 4가지 유형 — 작업·시맨틱·절차·일화 기억 쉽게 이해하기
챗봇과 AI 에이전트를 가르는 핵심은 '기억'이다. 프린스턴 연구진의 CoALA 프레임워크가 정리한 작업·시맨틱·절차·일화 메모리 네 가지가 실제 에이전트에서 어떻게 쓰이는지 IBM이 설명한다.
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AI 엔지니어 월드페어 2026 핵심 정리: 버티컬·토큰 경제 등 올해 AI 개발 6가지 흐름
역대 최대 규모로 열리는 AI 엔지니어 월드페어 2026의 트랙 개편과 산업 흐름을 정리했다. 추론·사후학습 트랙 세분화, 버티컬 전환, 토큰 경제, 연구와 엔지니어링의 융합 등 올해 AI 개발의 방향을 한눈에 짚어본다.
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LLM 토큰이란? 토크나이저 작동 원리와 모델별 비용·토큰 수 차이까지 완전 정리
LLM을 쓰면서도 토큰을 잘 모르는 개발자를 위한 기초 해설이다. 토큰이 무엇이고, 텍스트가 어떻게 숫자로 변환되며, 왜 모델마다 토큰 수와 사용 비용이 달라지는지 토크나이저 작동 원리로 알기 쉽게 풀어본다.
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LLM 벤치마크란? MMLU·GPQA·퓨샷 등 AI 모델 평가 지표 읽고 비교하는 법
새 AI 모델 발표 때 등장하는 MMLU·GPQA·HumanEval 같은 숫자의 의미를 풀이한다. 각 벤치마크가 무엇을 측정하는지, 퓨샷이 무엇인지, 점수를 어떻게 비교하고 직접 돌려보는지까지 차근차근 정리했다.
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지식 증류란? 교사-학생 모델, 소프트 라벨과 '암흑 지식'으로 보는 LLM 압축
큰 LLM이 작은 모델을 가르치는 지식 증류의 개념을, 2006년 모델 압축부터 힌턴의 2015년 논문, 소프트 라벨과 온도, 그리고 제대로 된 증류와 행동 복제의 차이까지 정리했습니다.
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대형 LLM vs 소형 모델, 언제 무엇을 써야 할까 비교 정리
AI 모델 크기는 파라미터 수로 측정된다. 대형 모델의 강점과 비용, 빠르게 똑똑해지는 소형 모델의 장점, 그리고 용도별로 어느 쪽을 골라야 하는지 IBM 설명으로 정리했다.
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비전 언어 모델(VLM)이란? AI가 이미지를 이해하는 원리와 활용
텍스트만 다루던 LLM에 시각을 더한 비전 언어 모델(VLM). 비전 인코더와 프로젝터로 이미지를 토큰으로 바꿔 사진·문서·그래프를 해석하는 원리와 한계를 IBM 설명으로 정리했다.
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대형 추론 모델(LRM)이란? LLM과의 차이와 작동 원리 정리
다음 단어를 예측하는 LLM과 달리, 답하기 전에 계획하고 검증하는 대형 추론 모델(LRM)의 작동 원리와 학습 방법, 추론 시점 연산의 비용과 이득을 IBM 영상으로 풀어봅니다.
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LLM 파인튜닝이란? RAG와의 차이, LoRA·QLoRA까지 쉽게 정리
전이 학습 비유로 풀어보는 LLM 파인튜닝의 개념과, RAG와의 비용·품질 차이, 베이스 모델과 인스트럭트 모델, 전체 파인튜닝과 LoRA·QLoRA의 차이를 codebasics 영상으로 설명합니다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 쉽게 이해하기: AI 도구 연결의 표준
AI 애플리케이션을 만들 때 반복되던 글루 코드 문제를 MCP가 어떻게 표준화로 푸는지, 도구·자원·프롬프트라는 세 가지 기능을 중심으로 codebasics 영상을 풀어 설명합니다.
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월드 모델이란? LLM의 한계와 AI가 물리 세계를 배우는 방법
텍스트만 학습한 LLM이 물리 세계를 제대로 이해하지 못하는 이유와, 시뮬레이션으로 세상을 배우는 '월드 모델'의 구조·역사·최신 흐름을 쉽게 정리했다.
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AI 에이전트 기초 — LLM 토큰 예측·도구 사용·컨텍스트 윈도우 이해
AI 에이전트가 어떻게 작동하는지 LLM의 토큰 예측 원리부터 도구 사용, 장기 기억, 컨텍스트 윈도우 관리까지 한국어로 정리했다. 단순 챗봇과 도구를 쓰는 에이전트의 흐름 차이를 쉽게 설명한다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기 — 토큰화·임베딩·트랜스포머 어텐션·경사하강법
다음 단어를 예측한다는 단순한 원리 뒤에 숨은 LLM의 복잡함을 토큰화·임베딩·신경망·트랜스포머 어텐션·경사하강법까지 단계별로 쉽게 풀어본다.
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에이전틱 AI란? IBM이 설명하는 AI 에이전트 작동 원리와 보험 청구 사례
IBM이 설명하는 AI 에이전트의 핵심 — 기존 예측형 모델과 달리 스스로 계획하고 도구를 연동해 일을 끝낸다. 자동차 보험 청구 처리 사례로 에이전틱 AI 협업을 풀어본다.
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RAG vs 롱 컨텍스트 — LLM에 데이터 주입, 어떤 방식이 정답일까
백만 토큰 시대에 RAG는 여전히 필요할까요? 롱 컨텍스트와 RAG의 장단점을 비교하고, 어떤 상황에서 무엇을 선택해야 하는지 IBM의 설명으로 정리했습니다.
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LLM 완전정복 — 대규모 언어 모델의 원리·학습·활용 쉽게 이해하기
대규모 언어 모델(LLM)이 무엇이고 어떻게 학습·작동하는지, 트랜스포머와 셀프 어텐션의 역할부터 번역·챗봇 등 실제 활용까지 핵심을 정리했습니다.
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LLM 대규모 언어 모델이란? 트랜스포머·프롬프트 디자인 쉽게 이해하기
구글 개발자 영상을 바탕으로 대규모 언어 모델(LLM)이 무엇인지, 트랜스포머 구조와 '고급 자동완성' 원리, 제로샷·퓨샷과 프롬프트 디자인까지 비전문가도 알 수 있게 정리했습니다.
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AI 도구 5종 사용법 2026 — 언어·이미지·영상·음성·생산성 모델 원리와 프롬프트
AI는 의식이 아니라 패턴 인식 기계다. 신경망 작동 원리와 함께 언어·이미지·영상·음성·생산성 AI 5종의 사용법, 프롬프트 공식, 초보자가 흔히 하는 3가지 실수를 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링의 차이 — AI 에이전트를 위한 메모리·상태·RAG·도구 설계
IBM이 여행 예약 에이전트 사례로 설명하는 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링의 차이. 메모리·상태 관리·RAG·도구까지 에이전트형 AI 설계의 핵심을 정리했습니다.
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프롬프트 엔지니어링 방법 4가지 — RAG, 생각의 사슬(CoT), ReAct, 방향성 자극 프롬프팅(DSP) 정리
IBM이 설명하는 프롬프트 엔지니어링 4가지 기법. RAG로 도메인 지식에 근거를 두고 생각의 사슬·ReAct·DSP를 조합해 거대 언어모델의 환각을 줄이는 법을 소개합니다.
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AI 에이전트 완전 입문 — 챗봇·LLM과의 차이, ReAct 루프, RAG, 워크플로 비교
질문에 답만 하는 챗봇과 달리 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트의 정의, 추론·행동·관찰로 이어지는 ReAct 루프, RAG, 워크플로와의 차이, 활용 사례와 주의점을 정리했다.
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LLM 총정리 — 토큰·임베딩·트랜스포머 원리와 학습·파인튜닝, 한계와 윤리
신경망의 일종인 LLM이 토큰화·임베딩·트랜스포머로 다음 단어를 예측하는 방식, 학습과 파인튜닝 과정, 트랜스포머 등장의 역사, 그리고 환각·편향 같은 한계와 윤리 쟁점을 입문자 눈높이로 정리했다.
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주요 LLM 비교: ChatGPT·클로드·제미나이·딥시크·라마 특징 정리
영상이 소개하는 ChatGPT, 클로드, 제미나이, 그록, 딥시크, 큐원, 라마 등 주요 대형 언어모델의 강점과 약점, 어떤 작업에 어떤 모델을 골라야 하는지를 쉽게 정리했다.
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LLM vs 인간 사고: AI는 정말 생각하는가, 학습·기억·추론 6가지 차이
IBM 테크놀로지가 학습·정보처리·기억·추론·오류·체화 6가지 측면에서 대규모 언어모델(LLM)과 인간 두뇌를 비교한다. AI의 '생각'이 인간 사고와 근본적으로 어떻게 다른지 짚는다.
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생성형 AI 완벽 입문: 작동 원리부터 프롬프트 엔지니어링까지
개발자 헨릭 크니버그가 생성형 AI의 작동 원리, 프롬프트 엔지니어링, AI 시대를 대하는 마음가짐을 '지하실의 아인슈타인' 비유로 쉽게 풀어낸다. 누구나 이해할 수 있는 AI 실전 안내서.
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AI 프롬프트 잘 쓰는 법: 페르소나·맥락·예시부터 생각의 사슬·생각의 나무까지
네트워크척이 프롬프트 강의와 전문가 조언을 정리했다. 프롬프트는 질문이 아니라 '프로그램'이며, 페르소나·맥락·예시·생각의 사슬 같은 기법과 그 모두를 관통하는 핵심 능력을 짚는다.
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개발자용 AI 강의 정리: React로 AI 챗봇과 구조화 출력 앱 만들기
언어모델 기초부터 프롬프트 엔지니어링, React 챗봇, JSON 스키마 구조화 출력, 클린 아키텍처까지. 모쉬의 개발자용 AI 강의 도입부를 한국어로 정리했습니다.
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AI 에이전트 통신: 영어 대신 잠재공간 공유로 수학 정답률 73→86%
여러 AI 에이전트가 문장 대신 디코딩하지 않은 숫자(잠재 상태)를 직접 주고받자 같은 연산으로 더 좋은 답을 얻었다는 연구를, 쉬운 비유로 풀어 소개한다.
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장기 실행 AI 에이전트 만드는 법: 수면·체크포인트·독립 평가 3원칙
세션을 넘어 수일~수주간 작동하는 장기 실행 AI 에이전트의 설계 원리를 정리했다. 진짜 휴면, 단계마다의 체크포인트, 자기 평가 금지라는 세 조건과 이를 가능케 한 기술적 돌파구를 소개한다.
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AI 에이전트란? LLM과의 차이부터 작동 원리·위험성까지 초보자 완벽 가이드
AI 에이전트는 명령에 답하는 것을 넘어 목표를 이해하고 스스로 계획을 세워 도구를 사용해 작업을 수행한다. LLM과의 차이, 계획·도구·기억·실행이라는 작동 원리, 자율성이 주는 위험까지 초보자 눈높이로 정리했다.
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AI 입문 정리: 머신러닝·딥러닝·생성형 AI·LLM은 어떻게 연결되나
구글의 4시간짜리 AI 입문 강의를 10분으로 압축한 영상을 바탕으로, AI·머신러닝·딥러닝·생성형 AI·LLM의 포함 관계와 핵심 개념을 비전공자 눈높이로 정리했습니다.
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RAG vs 파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링: LLM 성능 개선법 비교
대규모 언어 모델의 답변을 개선하는 세 가지 방법인 RAG, 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링의 작동 원리와 장단점, 함께 쓰는 법을 정리했습니다.
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AI 에이전트 작동 원리 — 에이전틱 루프와 ReAct 패턴, 오픈클로 사례
챗봇과 AI 에이전트는 어떻게 다를까. IBM이 에이전틱 루프와 ReAct 패턴, 오픈소스 에이전트 오픈클로의 구조와 보안 위험까지 정리했습니다.
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AI 엔지니어링 핵심 개념 — LLM·벡터DB·RAG·AI 에이전트로 보는 학습 로드맵
AI 엔지니어링의 목표는 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 만들어 프로덕션에 올리는 것이다. LLM, 벡터 데이터베이스, RAG, AI 에이전트 등 반드시 알아야 할 핵심 개념을 정리했다.
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확산 모델(Diffusion)이 거대언어모델을 대체하는 이유 — 데이터 효율과 내부 작동 원리
확산 모델은 LLM과 달리 출력 전체를 반복해 다듬고, 같은 데이터로 더 높은 성능을 낸다. 데이터가 병목이 된 시대에 확산 모델이 떠오르는 이유와 변분 오토인코더 기반 작동 원리를 정리했다.
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AGI 환상론 — 지속 학습, 시스템2 사고, 거버넌스가 막는 진짜 이유와 2050년 타임라인
GPT 세대의 수확체감, 월드 모델의 부재, 지속 학습 문제까지. AI 엔지니어가 짚은 현재 AI의 한계와 AGI에 이르기까지 풀어야 할 과제, 그리고 가장 낙관적으로 잡아도 2050년이라는 타임라인을 정리했다.
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AI 핵심 용어 20가지 정리: LLM·토큰화·어텐션부터 RAG·MCP·양자화까지
LLM, 토큰화, 벡터, 어텐션, 자기지도 학습, 트랜스포머, 미세 조정, RAG, 벡터 DB, MCP, 강화학습, 추론 모델, 소형 언어 모델, 양자화까지 — AI 엔지니어가 꼭 알아야 할 핵심 용어 20가지를 한 번에 정리한다.
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AI 에이전트 웹 검색 환각의 원인과 MCP 해법 정리 (Bright Data 발표)
AI 에이전트가 실제로는 웹에 접근하지 못하면서도 "검색했다"고 둘러대는 이유와, 봇 차단·가짜 데이터·끊긴 인용 문제를 다룬 Bright Data 발표를 정리했다.
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파이썬 AI 에이전트 만들기 전체 과정: 메모리·RAG·멀티에이전트 정리
메모리 기반 대화 에이전트, RAG 지원 에이전트, 멀티 에이전트 오케스트레이터를 파이썬으로 직접 만드는 과정과, 운영 환경에 필요한 7가지 요건을 정리했다.
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RAG 검색 증강 생성이란? LLM 환각을 줄이는 작동 원리와 검색·증강·생성 3단계
챗봇이 존재하지 않는 답을 자신 있게 지어내는 환각 문제를, 관련 문서를 검색해 프롬프트에 덧붙이는 RAG가 어떻게 해결하는지 검색·증강·생성 단계로 정리했습니다.
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RAG 검색 증강 생성 쉽게 이해하기: LLM 환각 줄이는 6단계 파이프라인
LLM이 내 데이터를 모를 때 생기는 환각을 RAG(검색 증강 생성)로 해결하는 원리를, 파인튜닝과의 비교와 도서관에 비유한 6단계 파이프라인으로 설명한다.
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AI 에이전트용 오픈소스 도구 7가지 — 에이전트 템플릿부터 나만의 LLM까지
파이어십이 잘 알려지지 않은 오픈소스 AI 도구 7가지를 특유의 풍자적인 톤으로 소개한다. 역할별 에이전트 템플릿, 프롬프트 테스트, 에이전트 메모리 관리, 100달러로 만드는 나만의 LLM까지 'AI 에이전트 시대'의 개발 도구를 한눈에 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 작동 원리부터 벡터·하이브리드·그래프 RAG까지 정리
LLM이 모르는 사내 문서를 참고해 답하게 만드는 RAG의 두 단계(색인·검색)와 벡터·하이브리드·그래프·SQL·페이지 인덱스 등 종류, 환각 감소와 비용 절감 효과를 쉽게 정리했습니다.
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AI 에이전트 기초 총정리: LLM·컨텍스트 윈도우·RAG·벡터DB·LangChain·MCP 한 번에
하나의 사내 챗봇 프로젝트로 LLM, 컨텍스트 윈도우, 임베딩, RAG, 벡터 DB, LangChain, LangGraph, MCP, 프롬프트 엔지니어링까지 AI 에이전트의 기초 개념을 처음부터 끝까지 정리했습니다.
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딥시크 V4 분석: 100만 토큰 컨텍스트·3단계 압축·무료 오픈 가중치 AI의 의미와 한계
58쪽 논문으로 공개된 딥시크 V4는 100만 토큰 컨텍스트와 3중 압축으로 KV 캐시 메모리를 약 90% 줄였다. 무료 오픈 가중치 모델의 성능과 분명한 한계를 함께 정리한다.
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멀티 에이전트 시스템이란: AI 에이전트 협력 구조와 장단점 완벽 정리
여러 AI 에이전트가 협력해 복잡한 문제를 푸는 멀티 에이전트 시스템의 개념, 네트워크·계층 구조, 장점과 과제, 단일 에이전트와의 선택 기준을 IBM 영상 내용으로 설명합니다.
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거대 언어 모델(LLM) 작동 원리: 데이터, 트랜스포머, 학습 한눈에 정리
GPT 같은 거대 언어 모델이 무엇이고 어떻게 사람처럼 글을 쓰는지, 데이터와 트랜스포머 아키텍처, 학습 과정을 IBM 영상 내용을 바탕으로 쉽게 설명합니다.
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LangChain 프롬프트 템플릿·LCEL로 production AI 만들기
프롬프트가 늘어날수록 코드가 엉키는 문제를, LangChain의 프롬프트 템플릿과 LCEL 파이프로 모듈화·테스트·운영까지 해결하는 방법을 정리했습니다.
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AI 용어 완벽 정리 — LLM·트랜스포머·토큰·RAG·파인튜닝 개념 쉽게 이해하기
신경망, LLM, 트랜스포머, 토큰, 컨텍스트 윈도우, 온도, 환각, 임베딩·벡터DB·RAG, 파인튜닝, RLHF, 에이전트 등 핵심 AI 용어를 메커니즘 중심으로 풀어 설명한다.
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LLM 텍스트 생성 원리: 토큰화·임베딩·트랜스포머·확률·샘플링 5단계 정리
LLM이 프롬프트를 받아 글자를 만들어 내는 과정을 토큰화, 임베딩, 트랜스포머(어텐션), 확률, 샘플링의 5단계로 풀어낸다. 환각과 온도, 컨텍스트 한계가 왜 생기는지까지 짚는다.
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LLM은 어떻게 만들어지나: 데이터·토큰화·학습·평가까지 5단계로 정리
GPT·Gemini·Claude 같은 대규모 언어모델을 만드는 5단계를 정리한다. 데이터 큐레이션과 토큰화부터 트랜스포머 아키텍처, 대규모 학습, 그리고 평가까지 핵심 과정과 비용·기술을 쉽게 설명한다.
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생성형 AI vs AI 에이전트 vs 에이전틱 AI: 세 가지 개념의 차이를 쉽게 정리
ChatGPT 같은 생성형 AI, 도구로 작업을 수행하는 AI 에이전트, 여러 에이전트가 자율 협력하는 에이전틱 AI의 차이를 항공권 예약 같은 실제 예시로 쉽게 설명한다. 세 개념이 어떻게 연결되는지 정리했다.
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스탠퍼드 CS229로 배우는 LLM 구축: 데이터·스케일링·정렬 핵심 정리
스탠퍼드 CS229 강의로 보는 대규모 언어모델 구축의 전 과정. 사전학습과 토큰화, 평가와 스케일링 법칙, 학습 비용, 그리고 SFT·RLHF·DPO 정렬까지 핵심을 정리했다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: GPT·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리
GPT의 T가 가리키는 트랜스포머는 무엇일까. 토큰·임베딩·어텐션·소프트맥스로 이어지는 흐름을 따라가며 LLM이 다음 단어를 예측하는 원리를 시각적으로 풀어낸다.
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RAG란 무엇인가: LLM의 환각·정보 노후화를 해결하는 검색 증강 생성
IBM 연구자가 설명하는 RAG. 대규모 언어 모델이 자주 보이는 '출처 없음'과 '정보 노후화' 문제를, 답하기 전 신뢰할 자료를 먼저 검색해 결합하는 방식으로 어떻게 줄이는지 짚는다.
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AI 엔지니어 로드맵, 2026년 실전 학습법과 핵심 커리큘럼 정리
AI 엔지니어가 되려는 사람을 위한 현실적인 로드맵. 수학·모델 학습보다 사전학습 모델·LLM·RAG 적용에 집중하라는 조언과 단계별 커리큘럼, 학습법, 장단점을 정리했다.
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랭체인(LangChain) 에이전트 AI 크래시 코스: 생성형 AI·RAG·에이전트 정리
생성형 AI와 LLM의 작동 원리부터 RAG, 그리고 도구·메모리를 갖춘 AI 에이전트까지, 랭체인으로 실습하며 배우는 에이전트 AI 입문 강의의 핵심을 한국어로 정리했다.
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LLM이란? '확률적 앵무새' 비유로 쉽게 이해하는 거대 언어 모델 원리
LLM은 의미를 이해할까? '확률적 앵무새' 비유로 언어 모델과 거대 언어 모델의 작동 원리, 신경망, RLHF, 그 한계까지 쉽게 풀어 정리했다.
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AI 활용 4단계 완벽 정리: 챗·도구·워크플로우·에이전트 (2026)
AI를 제대로 쓰려면 단순 질문을 넘어야 한다. 챗, 도구, 워크플로우, 자율 에이전트로 이어지는 4단계 활용법과 단계별 실제 사례를 한눈에 정리했다.
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AI 에이전트 쉽게 이해하기: LLM·워크플로·에이전트 3단계 정리
기술 배경이 없어도 AI 에이전트를 이해할 수 있도록 LLM, AI 워크플로, AI 에이전트를 단계별로 비교하고 RAG와 ReAct 개념까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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LLM(대규모 언어 모델)이란? 사전학습·미세조정·프롬프트 설계 한눈에 정리
구글 클라우드의 LLM 입문 강의를 정리했다. 대규모 언어 모델의 정의와 세 가지 특징, 사전학습과 미세조정, 프롬프트 설계와 엔지니어링의 차이, LLM의 종류와 효율적 튜닝 방법까지 핵심만 짚는다.
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GPT 토크나이저와 BPE 토큰화 완전 해설 — LLM이 글자를 다루는 방법
안드레이 카파시가 GPT 토크나이저를 바닥부터 구현하며 바이트 페어 인코딩(BPE)과 UTF-8, 어휘 크기 절충, 비영어·코드 처리 문제까지 토큰화의 원리를 설명한다.
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ChatGPT·LLM 활용법 총정리 — 카파시가 알려주는 실전 사용 가이드
카파시가 일상과 업무에서 ChatGPT를 비롯한 LLM을 어떻게 쓰는지 정리했다. 토큰·사고 모델·검색·딥리서치·코드 실행·음성·메모리까지 실전 기능을 한눈에 짚는다.
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생성형 AI vs 에이전트형 AI 차이: 반응형과 능동형, 그리고 LLM의 역할
생성형 AI는 프롬프트에 반응해 콘텐츠를 만드는 반응형 시스템이고, 에이전트형 AI는 목표를 향해 스스로 행동을 이어가는 능동형 시스템이다. 두 방식의 차이와 공통 기반인 LLM을 정리한다.
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LLM 작동 원리 완전 정리: 두 개의 파일부터 학습·파인튜닝·보안까지
안드레이 카파시의 LLM 입문 강연 요약. 모델이 사실은 두 개의 파일이라는 비유부터 사전학습과 파인튜닝, 스케일링 법칙, 도구 사용, LLM 운영체제 비유, 보안 위협까지 핵심을 정리한다.
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대규모 언어 모델(LLM) 작동 원리: 다음 단어 예측과 트랜스포머 쉽게 이해하기
대규모 언어 모델은 입력된 문장 다음에 올 단어를 확률로 예측하는 거대한 함수입니다. 수천억 개의 매개변수, 사전 훈련과 인간 피드백 강화학습(RLHF), 트랜스포머와 어텐션까지 LLM의 핵심 작동 원리를 일반 독자 눈높이로 정리했습니다.
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