전력망으로 가는 추월 차선: FERC, 6개 운영사에 AI 데이터센터를 위한 자리 마련 명령
FERC는 AI 데이터센터의 전력망 연결을 지연시키는 규칙을 다시 쓰도록 6개 전력망 운영사에 30~60일을 줬습니다. 함정은, 발전 용량까지 만들어낼 수는 없다는 점입니다.
최신
스페이스X, 클라우드가 되다: 63억 달러 규모의 Reflection AI 컴퓨팅 계약
스페이스X가 Colossus 2 부지의 Nvidia GB300 용량을 오픈모델 연구소 Reflection AI에 최대 63억 달러에 임대하며, 로켓 회사를 컴퓨팅 사업자로 변모시키고 있습니다.
워싱턴이 프런티어 모델을 거둬들이다: Fable 5 수출통제 대치 사태의 내막
미국의 수출통제 지시로 Anthropic이 Fable 5와 Mythos 5를 전 세계에서 중단했다—단일 AI 모델을 겨냥한 최초의 조치다.
AI 코드 리뷰: 무엇을 잡아내고 무엇을 놓치는가
AI 리뷰어는 빠르고 지치지 않으며 풀 리퀘스트에 손쉽게 붙일 수 있습니다. 무엇을 확실히 잡아내고, 어디서 조용히 실패하며, 어떻게 잘 쓰는지 살펴봅니다.
AI 기능을 책임감 있게 출시하기: 체크리스트
AI 기능을 위한 실용적인 출시 전 체크리스트 — 정확도, 안전, 프라이버시, 투명성, 그리고 사용자를 보호하는 인간 안전장치를 다룹니다.
가드레일: LLM을 둘러싼 입력과 출력 필터링
모델 하나만으로는 안전한 제품이 되지 않습니다. 가드레일은 LLM을 실제로 필요한 경계 안에 머무르게 하는 입력과 출력 필터입니다.
AI를 위한 문서 파싱: PDF, 표, 그리고 지저분한 나머지
모델이 문서를 추론하기 전에, 무언가가 그것을 깨끗한 텍스트로 바꿔야 합니다. 그 화려하지 않은 단계가 조용히 모든 하류를 결정합니다.
임베딩과 생성: 모델이 하는 두 가지 일
"임베딩과 생성은 서로 다른 일입니다. 내 문제에 어느 쪽이 필요한지 아는 것이 제대로 작동하는 시스템에 가장 빨리 도달하는 길입니다."
프라이버시와 LLM: 당신의 기기를 떠나는 것들
LLM에 무언가를 입력하면, 그 텍스트는 실제로 어디로 가고 그 뒤에 무슨 일이 벌어질까요? 데이터의 이동 경로를 알기 쉽게 안내합니다.
리뷰에서 고객 인사이트를 캐는 AI
수천 건의 리뷰를 AI가 주제별로 요약해 줍니다. 약속은 진짜이고, 그것이 조용히 오도하는 방식도 진짜입니다. 솔직한 이야기를 합니다.
토큰의 비용: 모델 요금은 어떻게 매겨지는가
"모델 청구서는 단어나 요청이 아니라 토큰으로 매겨집니다. 토큰이 무엇이고 어느 것에 비용을 내는지 알면 비용을 예측할 수 있습니다."
검색 증강 생성(RAG), 제1원리에서 출발하기
RAG는 흔히 여러 도구를 쌓아 올린 스택으로 설명됩니다. 그걸 걷어내면 단 하나의 단순한 아이디어가 남습니다. 모델이 답하기 전에 알맞은 자료를 읽게 하라는 것입니다.
스트리밍 응답: 왜, 그리고 어떻게 UX를 돕는가
스트리밍은 모델을 빠르게 만들지 않습니다 — 기다림을 짧게 느껴지게 할 뿐입니다. 그것이 왜 중요한지, 구축에 무엇을 치르는지 짚어봅니다.
투명성과 공개: AI라고 알리기
AI가 관여했다고 언제 알려야 할까요? 공개 규범이 왜 중요하고 무엇이 정직한지 판단하는 법을 쉬운 말로 안내합니다.
프로젝트에 맞는 임베딩 모델 고르기
임베딩 모델 선택은 리더보드 순위보다 적합성의 문제입니다. 내 데이터와 예산에서 검색이 제대로 작동할지를 실제로 좌우하는 요소를 짚어봅니다.
AI 권력의 집중: 누가 모델을 통제하는가
강력한 AI는 만드는 데 비용이 많이 들고, 이는 통제를 소수에게 밀어붙입니다. 집중이 왜 일어나고 무엇이 그것을 견제하는지 쉬운 말로 안내합니다.
컨텍스트 길이를 늘리기 어려운 이유
더 긴 컨텍스트 윈도는 그저 돌리면 되는 손잡이처럼 들립니다. 그 아래에서는 텍스트보다 빠르게 커지는 비용과, 얇게 퍼지는 어텐션과 싸웁니다.
AI 코딩 어시스턴트 고르기: 냉정한 비교 프레임워크
AI 코딩 어시스턴트는 하나같이 데모가 멋집니다. 일상 업무에서 정말 중요한 것들을 기준으로 판단하는 프레임워크를 소개합니다.
파국적 망각과 지속 학습
신경망에 새로운 것을 가르치면 알던 것을 잊는 경향이 있습니다. 이 고질적 문제가 모델이 스트림이 아니라 큰 배치로 학습하는 이유입니다.
생각의 사슬: 추론 단계가 도움이 되는 이유
모델에게 "단계적으로 생각하라"고 시키면 어려운 문제를 눈에 띄게 더 잘 풉니다. 곰곰이 따져 보면 이상한 일입니다. 그것이 왜 작동하는지 짚어 봅니다.
프롬프트를 코드처럼 테스트하라
프롬프트는 사용자에게 배포되는 코드입니다. 테스트 케이스, 기준선, 그리고 변경 전 회귀 검사로 그렇게 다루세요.
데이터 라이선싱: AI 제품을 가로막는 진짜 제약
많은 AI 제품에서 가장 어려운 부분은 모델이 아니라 그 데이터를 애초에 써도 되는가입니다. 무엇이 만들어질지 조용히 결정하는 제약을 알기 쉽게 살펴봅니다.
AI 콘텐츠에 워터마크를 넣고 탐지하기
AI가 만든 콘텐츠를 신뢰성 있게 표시하거나 탐지할 수 있을까요? 워터마킹과 탐지가 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 둘 다 마법 같은 해법이 아닌지 명료하게 살펴봅니다.
컨텍스트 윈도우 완전 해설: 토큰, 어텐션, 그리고 롱 컨텍스트가 무너지는 지점
더 큰 컨텍스트 윈도우가 더 좋은 기억력과 같은 것은 아닙니다. 컨텍스트 윈도우가 진짜 무엇인지, 긴 입력이 왜 성능이 떨어지는지, 그리고 이를 고려해 설계하는 법을 살펴봅니다.
"프런티어 모델"이 진짜 의미하는 것 — 그리고 벤치마크가 당신을 오도하는 이유
"프런티어 모델"은 사양이 아니라 끊임없이 움직이는 라벨입니다. 이 말이 실제로 가리키는 것, 리더보드 점수가 당신에게 필요한 답을 주지 못하는 이유, 그리고 그럼에도 잘 고르는 법을 살펴봅니다.
대규모 언어 모델은 어떻게 학습되는가, 쉬운 말로
언어 모델 학습은 마법 같은 한 단계가 아니라 여러 단계로 이뤄집니다. 각 단계가 하는 일과 순서가 중요한 이유를 쉬운 말로 풀어봅니다.
여전히 중요한 프롬프트 엔지니어링의 기본기
프롬프트 트렌드는 왔다가 사라집니다. 하지만 모델과 버전을 가리지 않고 통하는 소수의 기본기가 있습니다. 각각의 원리와 함께 정리했습니다.
오픈 웨이트 라이선스 해독하기: MIT, Apache, 그리고 회색지대
"오픈" 모델 가중치에는 매우 다른 조건들이 달려 있습니다. 무언가를 만들기 전에 라이선스를 읽는 법을 알기 쉽게 안내합니다.
오픈 웨이트와 오픈 소스 모델: 진짜 차이
"두 용어는 동의어처럼 쓰이지만 그렇지 않습니다. 무엇을 받아 살펴보고 다시 쓸 수 있는지가 크게 다르며, 허용되는 일까지 달라집니다."
현대 AI 앱 스택, 처음부터 끝까지
실제 AI 애플리케이션을 이루는 계층들 — 모델, 오케스트레이션, 검색, 평가, 그리고 그것을 지탱하는 화려하지 않은 접착제 — 의 명확한 지도입니다.
API와 LLM 직접 호스팅 사이에서 선택하기
호스팅된 API를 호출할까, 모델을 직접 운영할까? 정직한 답은 처리량, 통제권, 그리고 감당할 수 있는 운영 작업량에 달려 있습니다.
LLM 번역: 빛나는 지점과 실패하는 지점
언어 모델은 번역을 다 해결한 듯 유창하게 합니다. 진짜로 빛나는 지점, 조용히 실패하는 지점, 그리고 유창함이 어떻게 오류를 가리는지 짚어봅니다.
AI와 당신의 데이터: 입력값으로 학습한다는 것의 의미
어떤 서비스가 당신의 입력값으로 학습할 수 있다고 할 때, 그것은 당신의 글과 파일, 아이디어에 실제로 어떤 의미일까요? 그 거래를 쉬운 말로 풀어봅니다.
모델에 지식 컷오프가 있는 이유
모델의 지식은 학습 시점에 얼어붙기 때문에 특정 날짜에서 멈춥니다. 왜 그런 일이 일어나는지, 그리고 도구로 어떻게 우회하는지 살펴봅니다.
RLHF가 실제로 하는 일
RLHF는 날것의 텍스트 예측기를 대화할 수 있는 무언가로 바꾸는 단계입니다. 그것이 실제로 무엇을 바꾸는지 — 그리고 못지않게 중요한, 무엇을 바꾸지 않는지 살펴봅니다.
AI 콘텐츠 모더레이션: 피할 수 없는 트레이드오프
AI 모더레이션은 사람이 결코 감당 못 할 분량까지 확장되지만, 다이얼을 돌릴 때마다 하나의 해악을 다른 해악과 맞바꿉니다. 피할 수 없는 트레이드오프를 짚어 봅니다.
사람을 섬뜩하게 하지 않는 AI 개인화
AI는 개인화를 값싸고 정밀하게 만들었고, 바로 그래서 침습적으로 느껴질 수 있습니다. 선을 넘지 않으면서도 적절함을 유지하는 법을 살펴봅니다.
멀티모달 모델: "볼 수 있다"는 말의 진짜 의미
모델이 이미지를 "볼" 때, 그것은 당신이 보는 방식이 아닙니다. 멀티모달 모델이 실제로 작동하는 방식, 그것이 가능케 하는 것, 그리고 조용히 실패하는 지점을 살펴봅니다.
디스틸레이션: 큰 모델로 작은 모델 가르치기
지식 증류는 작은 모델이 큰 모델을 모방하도록 훈련합니다. 핵심은 정답을 베끼는 것이 아니라, 큰 모델이 망설이는 방식을 베끼는 데 있습니다.
구조화된 출력: 모델에서 믿을 수 있는 JSON 얻기
코드가 산문이 아니라 데이터를 필요로 할 때, 모델은 깔끔하고 파싱 가능한 구조를 반환해야 합니다. 막연한 기대 대신 믿을 수 있는 JSON을 얻는 법입니다.
정말로 작동하는 문서 Q&A: 패턴과 함정
내 문서에 질문을 던지는 것은 가장 유용한 AI 데모이자 조용히 망치기 가장 쉬운 일입니다. 실전에서 살아남는 패턴들을 정리합니다.
과장을 걷어낸 벡터 데이터베이스: 무엇을 하고 언제 필요한가
벡터 데이터베이스는 하룻밤 사이 유행어가 됐습니다. 실제로 무엇을 하는지, 어떤 문제를 푸는지, 정말 필요한지 가르는 솔직한 신호를 짚어봅니다.
LLM 앱을 위한 관측성: 중요한 것을 로깅하기
LLM 앱이 오작동할 때 "나쁜 답을 내놨다"는 디버깅 가능한 사실이 아닙니다. 이유를 실제로 알아낼 수 있도록 무엇을 로깅해야 하는지 짚어봅니다.
비개발자를 위한 AI 코딩: 가능성과 한계
AI는 비개발자가 직접 손으로는 결코 짤 수 없던 소프트웨어를 만들게 해 줍니다. 이것이 실제로 무엇을 열어 주고, 어디서 조용히 무너지며, 어떻게 안전하게 다룰지 살펴봅니다.
AI와 일자리: 말할 수 있는 것과 없는 것
AI와 고용에 관한 정직한 답은 헤드라인보다 훨씬 신중합니다. 증거가 뒷받침하는 것과 그렇지 않은 것을 쉬운 말로 안내합니다.
프롬프트 관리: 프롬프트를 코드 밖으로 빼내기
하드코딩된 프롬프트는 파일 곳곳에 열두 개쯤 흩어지기 전까지는 괜찮아 보입니다. 프롬프트를 묻혀 버린 문자열이 아니라 관리되는 자산으로 다루는 법을 짚어봅니다.
회의 전사와 요약: 솔직한 이야기
자동 회의록은 사람들이 진짜로 원하는 AI 기능입니다. 무엇이 잘 되고, 무엇이 조용히 깨지며, 왜 요약이 쉬운 부분인지 짚어봅니다.
토큰과 토큰화: 모델이 텍스트를 이상하게 보는 이유
모델은 글자나 단어가 아니라 토큰을 읽습니다. 이 한 가지 사실만 알면 철자 실수, 묘한 비용, 문맥 한계가 작동하는 방식이 풀립니다.
노트북 한 대로 LLM 로컬 실행하기: 실전 입문 가이드
오늘날 노트북 한 대로도 쓸 만한 오픈 웨이트 모델을 돌릴 수 있습니다. 메모리, 양자화, 도구가 실제 성패를 가르며, 각각에 대한 솔직한 기대치를 정리했습니다.
AI 답변에 출처 달기
출처는 검증할 수 없는 답변을 확인 가능한 답변으로 바꿉니다. 모델이 출처를 인용하게 만들고, 그것도 정직하게 인용하게 만드는 방법입니다.
함수 호출과 도구: 모델을 행동에 연결하기
함수 호출은 모델이 당신의 코드를 직접 실행하지 않으면서도 그것을 쓰기로 결정하게 합니다. 실제로 무슨 일이 일어나는지, 어디서 어긋나는지 짚어봅니다.
오픈 모델 vs 클로즈드 모델: 실제 프로젝트를 위한 선택법
오픈 가중치냐, 호스팅 API냐? 올바른 답은 이념이 아니라 통제권, 비용, 리스크에 달려 있습니다. 운영 현장에서도 무너지지 않는 프레임워크를 소개합니다.
대규모로 텍스트를 분류하고 라우팅하기
텍스트를 카테고리별로 분류하고 라우팅하는 것은 AI의 가장 믿을 만한 일 중 하나입니다. 대규모에서 무엇이 작동하게 하는지, 가장자리에서 기다리는 실패는 무엇인지 짚어봅니다.
AI 결과물은 누구 소유인가? 창작자를 위한 저작권 기초
모델이 당신의 초안을 쓰거나 이미지를 그려주었을 때, 그 결과물은 누구 소유일까요? 이를 결정하는 질문들을 알기 쉽게 정리했습니다.
작업에 맞는 모델 크기 고르기
크다고 항상 좋은 건 아닙니다. 작업과 예산, 그리고 감당할 수 있는 지연 시간에 맞는 모델 크기를 고르는 실용적인 방법.
LLM으로 데이터 추출하기: 지저분한 텍스트를 표로 바꾸기
비정형 텍스트를 깔끔한 행과 열로 바꾸는 일에서 LLM은 조용히 빛납니다. 스키마를 정의하고, 모든 필드를 검증하고, 지저분한 입력에 대비한다면 말입니다.
답변을 개선하는 피드백 루프 만들기
실수에서 배우지 못하는 AI 기능은 제자리에 멈춥니다. 신호를 포착해 예시로 바꾸고, 답변을 더 낫게 만드는 루프를 닫는 법.
벤치마크를 넘어선 평가: 사람 심사자와 모델 심사자
벤치마크는 점수 매기기 쉬운 것을 측정합니다. 열린 과제에는 판단이 필요합니다. 사람에게서든, 사람을 대신하는 모델에게서든. 둘 다 오도할 수 있습니다.
모델은 어떻게 평가되는가: 벤치마크, 그리고 그것이 거짓말하는 이유
벤치마크 점수는 측정처럼 보이지만, 사실은 주장입니다. 모델 평가가 실제로 어떻게 이루어지는지, 그리고 높은 숫자가 왜 여전히 당신을 오도할 수 있는지 살펴봅니다.
토크나이저가 언어마다 중요한 이유
언어 모델은 단어를 보지 않습니다. 토큰을 봅니다. 텍스트가 토큰으로 쪼개지는 방식이 비용, 속도, 그리고 언어 간 공정성을 조용히 결정합니다.
AI의 환경 비용, 솔직하게
AI는 실제로 에너지와 물을 씁니다. 하지만 그 이야기는 헤드라인보다 훨씬 구체적입니다. 비용이 어디에 있고 무엇에 좌우되는지를 차분히 들여다봅니다.
환각 줄이기: 실전 체크리스트
모델은 과제가 부추기면 사실을 지어냅니다. 환각을 완전히 없앨 수 있다고 가장하지 않으면서, 실제로 환각을 줄이는 수단들을 담은 체크리스트입니다.
교육에서의 AI: 신탁이 아니라 튜터
AI는 인내심 있고 늘 곁에 있는 튜터가 될 수도, 학습을 조용히 갉아먹는 숙제 답안기가 될 수도 있습니다. 차이는 쓰는 방식에 있습니다.
LLM 응답 캐싱: 언제, 어떻게
캐싱은 LLM 비용과 지연 시간을 극적으로 줄일 수도, 낡고 틀린 답을 조용히 내줄 수도 있습니다. 그 차이를 가려내고 안전하게 하는 법을 짚어봅니다.
품질 측정하기: 기본 eval 구축하는 법
감(vibes)은 확장되지 않습니다. 작고 솔직한 평가는 '이게 더 나은 것 같다'를 믿을 수 있는 숫자로 바꿉니다. 맨바닥에서 만드는 법을 소개합니다.
쉬운 말로 풀어 보는 어텐션
어텐션은 기술적으로 들리지만, 그 아이디어는 글을 읽을 때마다 우리가 하는 일입니다. 수식 없이, 언어 모델 안에서 그것이 정말로 무엇을 뜻하는지 짚어 봅니다.
검색을 위한 문서 청킹 잘하기
검색은 청크만큼만 좋습니다. 올바른 구절이 온전하게, 맥락을 갖춘 채 돌아오도록 문서를 나누는 법을 소개합니다.
추론 모델: "사고" 토큰이 하는 일
"추론 모델은 답하기 전에 문제를 풀어 나갑니다. 그 숨은 작업은 시간과 토큰을 쓰며, 알맞은 종류의 작업에서만 값을 합니다."
글쓰기를 위한 AI: 도움이 되는 곳과 해가 되는 곳
AI는 빠른 초안 작성자이자 위험한 최종 편집자입니다. 글쓰기를 끌어올리는 곳, 조용히 망가뜨리는 곳, 그리고 그 둘을 구별하는 법을 짚어봅니다.
AI로 쓰는 마케팅 카피: 통하는 작업 흐름
AI는 마케팅 카피를 몇 초 만에 초안으로 뽑아내고, 바로 그래서 그중 많은 것이 잊히고 맙니다. 속도를 통하는 카피로 바꾸는 작업 흐름을 살펴봅니다.
UI에서 모델 출력 스트리밍하고 렌더링하기
스트리밍이 AI 기능을 빠르게 느끼게 만드는 이유, 그리고 깜빡임·깨진 마크업·레이아웃 혼란 없이 토큰 단위 출력을 UI에 렌더링하는 법.
간단한 RAG 파이프라인 만들기: 개념으로 따라가기
검색 증강 생성(RAG)을 단계별로 차근차근 쌓아 올립니다. 마법도, 특정 스택도 없이 파이프라인의 형태와 중요한 결정만 다룹니다.
비용 관리 101: AI 기능을 감당 가능하게 유지하기
AI 기능은 토큰 단위로 청구되고, 작은 습관이 쌓여 큰 청구서가 됩니다. 품질을 해치지 않고 비용을 다스리는 지속적인 레버를 소개합니다.
AI 도구 평가하기: 데모에서 살아남는 체크리스트
AI 도구는 데모에서 현혹하도록 설계됩니다. 이 체크리스트는 실제 사용에서 버텨낼지를 가르는 변치 않는 질문으로 도구를 판단하게 돕습니다.
환각, 패닉 없이 설명하기
지어내는 언어 모델은 오작동하는 것이 아닙니다 — 만들어진 대로 정확히 행동하는 것입니다. 환각이 왜 일어나는지, 그리고 어떻게 다스릴지 짚어 봅니다.
합성 데이터: 모델 출력으로 모델 훈련하기
실제 데이터가 부족할 때, 모델은 자신의 훈련 데이터를 직접 생성할 수 있습니다. 강력하고, 약간 순환적이며, 출처를 잊으면 위험합니다.
모델의 "파라미터"란 실제로 무엇인가
"수십억 개의 파라미터"가 마력처럼 인용됩니다. 파라미터가 정말 무엇인지, 그 수가 왜 중요한지, 그리고 왜 크다고 자동으로 더 낫지 않은지 살펴봅니다.
오류와 타임아웃을 우아하게 처리하기
모델 호출은 실패하고, 멈추고, 속도 제한에 걸립니다. AI 기능을 안정적으로 유지하는 재시도·타임아웃·폴백·페일세이프 동작의 실용 가이드.
파인튜닝 vs RAG vs 프롬프팅: 선택 가이드
모델이 원하는 대로 동작하게 만드는 세 가지 방법 — 그런데 대부분의 팀은 가장 무거운 것부터 집어 듭니다. 올바른 순서로 고르는 법을 짚어 봅니다.
과장 없이 설명하는 AI의 편향
AI의 편향은 신화도 아니고 기계의 도덕적 결함도 아닙니다. 이 시스템들이 학습하는 방식에서 예측 가능하게 나오는 결과입니다. 차분한 버전으로 풀어봅니다.
구축 대 구매: 언제 AI 플랫폼을 쓸 것인가
나만의 AI 스택을 조립할까, 그것을 묶어 주는 플랫폼을 채택할까? 답은 여러분의 진짜 우위가 어디에 있고 어디에 없는지에 달려 있습니다.
AI가 잘못했을 때의 책임
AI 시스템이 해를 끼치면 누가 책임을 질까요? 명백한 단일 범인이 없을 때 책임을 어떻게 따지는지, 쉬운 말로 그린 지도입니다.
스케일링 법칙: 더 크게, 그런데 왜
"더 크게 만들어라"는 과학이 아니라 구호처럼 들립니다. 스케일링 법칙은 그것을 과학으로 바꾼 것입니다. 그 법칙이 실제로 무엇을 말하고 무엇을 말하지 않는지 짚어 봅니다.
추론의 경제학: "값싼 AI"도 결국 쌓이는 이유
AI 호출 한 번은 거의 공짜처럼 보입니다. 그런데 왜 AI 청구서는 부풀어 오를까요? 푼돈을 진짜 돈으로 바꾸는 경제학을 알기 쉽게 살펴봅니다.
수식 없이 이해하는 트랜스포머 아키텍처
트랜스포머는 보통 방정식의 벽으로 그려집니다. 그것을 걷어내면 하나의 우아한 아이디어가 남습니다. 모든 단어가 어떤 다른 단어가 중요한지 스스로 정하게 하는 것입니다.
효과적인 시스템 프롬프트 작성법
시스템 프롬프트는 대화가 시작되기 전에 규칙을 정합니다. 데모뿐 아니라 실제 입력에서도 버텨내는 시스템 프롬프트를 작성하는 방법을 소개합니다.
당신의 첫 AI 에이전트: 최소한으로, 솔직하게 만들기
에이전트란 도구와 함께 루프에 놓인 모델입니다. 가장 작은 솔직한 버전을 만들고, 왜 작동하는지 이해하고, 야심을 더하기 전에 어디서 잘못되는지 배워봅니다.
업무 현장의 AI 에이전트: 현실적인 과제 대 데모 쇼
에이전트 데모는 눈부시고 에이전트 배포는 겸손하게 만듭니다. 업무에서 실제로 무엇이 작동하고 무엇이 무너지는지, 그리고 둘을 구별하는 법을 짚어봅니다.
양자화와 증류: 모델을 더 작게 만들기
"모델을 줄이는 두 가지 방법 — 하나는 숫자를 바꾸고, 다른 하나는 더 작은 사본을 학습시킵니다. 각각의 원리와 언제 꺼내 쓸지 살펴봅니다."
전문가 혼합(Mixture-of-experts) 모델, 쉽게 풀어보기
전문가 혼합은 입력마다 모델의 일부만 써서, 거대하면서도 운영이 저렴한 모델을 가능하게 합니다. 그 아이디어와 중요한 이유를 쉽게 풀어봅니다.
사내 AI 검색: 현실적인 이야기
질문하면 사내 문서 전체에서 답을 받습니다. 데모는 마법 같습니다. 실제 데이터와 실제 권한이 들어오면 무엇이 어려워지는지 짚어봅니다.
레이트 리밋과 재시도: 견고한 LLM 호출 만들기
호스팅된 LLM은 한계, 타임아웃, 일시적 오류처럼 평범한 방식으로 실패합니다. 약간의 재시도 규율이 취약한 통합을 믿음직한 것으로 바꿉니다.
AI 공급업체 종속(벤더 록인)
단일 AI 공급업체 위에 구축하는 것은 떠나려 하기 전까지는 편리합니다. 종속이 어디 숨어 있고 선택지를 어떻게 열어둘지 쉬운 말로 안내합니다.
사전학습 vs 파인튜닝 vs 정렬
모델이 어떻게 만들어지는지 설명할 때 세 단어가 뭉뚱그려집니다. 이들은 각기 다른 일을 하는 다른 단계입니다. 각각이 무엇을 하는지 짚어 봅니다.
연구와 문헌 검토를 위한 AI
AI는 몇 주짜리 문헌 검토를 몇 시간으로 압축할 수 있고, 존재하지 않는 인용을 조용히 지어내기도 합니다. 오류 없이 속도를 얻는 법을 살펴봅니다.
안전성 대 역량: 핵심 긴장
AI 시스템을 더 유능하게 만드는 일과 더 안전하게 만드는 일은 종종 다른 방향으로 당깁니다. 이 분야 전체를 빚어내는 긴장을 쉬운 말로 살펴봅니다.
Temperature, top-p, 그리고 샘플링: 모델 출력 제어하기
temperature와 top-p는 모델이 다음 단어를 고르는 방식을 정합니다. 각각의 역할을 알면 출력을 딱딱함에서 창의적으로 의도껏 조절할 수 있습니다.
퓨샷 프롬프팅: 실전 가이드
예시는 지시보다 빠르게 모델을 가르칩니다. 퓨샷 프롬프팅이 확실하게 효과를 내도록 예시를 고르고, 배열하고, 형식을 잡는 법을 소개합니다.
같은 프롬프트를 두 번 돌리면 결과가 달라지는 이유
"같은 프롬프트를 두 번 보내면 흔히 두 가지 다른 답이 나옵니다. 이는 버그가 아니라 설계이며, 이유를 알면 언제 제어할지 알게 됩니다."
AI 규제: 큰 윤곽
가까이서 보면 혼돈 같지만 AI 규제에는 알아볼 수 있는 형태가 있습니다. 거듭 등장하는 접근법과 긴장, 발상을 담은 오래가는 지도를 그려봅니다.
창발 능력: 진짜인가 신기루인가?
큰 모델은 작은 모델에 없는 능력을 갑자기 "터득"하는 듯합니다. 진짜 상전이일까요, 아니면 측정 방식의 속임수일까요? 정직한 답은 둘 다입니다.
고객 지원에 LLM을 투입하면 가장 먼저 무너지는 것
지원 챗봇은 가장 쉬운 AI 데모이면서도 제대로 운영하기는 가장 어려운 일입니다. 실제 배포가 무너지는 지점과, 살아남는 시스템을 가르는 기준을 짚어봅니다.
작은 모델, 큰 일: 온디바이스가 클라우드를 이기는 순간
가장 큰 모델이 옳은 모델인 경우는 드뭅니다. 작은 온디바이스 모델이 통째로 한 부류의 일을 이기는 이유, 그리고 당신의 일이 그런 부류인지 가려내는 법을 살펴봅니다.