Llm

소형 언어 모델(SLM)의 부상: 기업의 미래 AI 전략은 '작고 똑똑하게'
서론: AI 세계에서 '거대한 것'만이 정답은 아니다 지난 몇 년간 인공지능(AI) 시장의 내러티브는 GPT-4, 제미나이(Gemini), 클로드(Claude)와 같은 초거대 언어 모델(LLM)이 독점해 왔습니다. 인터넷상의 방대한 데이터를 학습하고 수조 개의 파라미터(매개변수)를 갖춘 이 모델들은 시를 쓰고, 코딩을 하며, 의사 면허 시험을 통과
- Artificial Intelligence, Technology
- 15 May, 2026

자율형 AI 에이전트(Autonomous AI Agents): 챗봇을 넘어 스스로 '행동'하는 인공지능의 시대
서론: '답변'하는 AI에서 스스로 '행동'하는 AI로 지난 몇 년간 우리가 인공지능(AI)과 상호작용하는 방식은 철저히 대화형(Conversational)이었습니다. 챗GPT(ChatGPT)에 프롬프트를 입력하면 텍스트나 코드를 생성해 주고, 질문을 던지면 답을 줍니다. 하지만 이 단계의 AI는 수동적입니다. 매 단계마다 인간의 지시를 기다려야만
- Artificial Intelligence, Future Tech
- 15 May, 2026

검색 증강 생성(RAG): AI 환각(Hallucination) 현상의 완벽한 해결책
서론: 초거대 AI(LLM)의 치명적인 아킬레스건 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 능력은 경이롭습니다. 유창한 이메일을 대신 작성해주고, 복잡한 코드를 짜며, 방대한 문서를 순식간에 요약합니다. 하지만 이러한 LLM이 기업 현장에 광범위하게 도입되는 것을 가로막아 온 치명적인 결함이 있었으니, 바로 **'환각(Hallucination
- Artificial Intelligence, Data Engineering
- 15 May, 2026

멀티모달 AI(Multimodal AI): 기계에게 '보고 듣고 이해하는 법'을 가르치다
서론: 텍스트라는 좁은 창문을 넘어서 생성형 AI 붐의 초기 단계에서 GPT-3와 같은 모델들은 철저히 '단일 모달(Unimodal)'이었습니다. 오직 텍스트로만 묻고 텍스트로만 답할 수 있었습니다. 이들이 에세이를 쓰거나 코드를 작성하는 능력은 경이로웠지만, 세상을 이해하는 방식에는 근본적인 한계가 있었습니다. 아름다운 저녁 노을의 색감이나, 복
- Artificial Intelligence, Technology
- 15 May, 2026

AI 시대의 새로운 화두: 인공지능 윤리와 데이터 프라이버시 보호 전략
서론: 편리함의 이면에 가려진 데이터의 그림자 인공지능 비서에게 일상적인 대화를 건네고, 복잡한 업무 문서를 요약시키며, 회사의 기밀이 담긴 코드를 리뷰받는 일상은 이제 놀라운 일이 아닙니다. 초거대 언어 모델(LLM)을 비롯한 AI 기술은 우리 삶 깊숙이 스며들었지만, 그 폭발적인 성장 이면에는 '데이터 프라이버시와 AI 윤리' 라는 무거