AI & IT 트렌드24 딥시크(DeepSeek)가 난리인 이유 설 연휴부터 지금까지 (25년 2월) AI 업계에서 회식자리나 티타임에서 스몰토크의 주제 중 하나는 딥시크입니다.딥시크가 발표한 DeepSeek-V2 모델 때문에 트럼프도 빅테크 기업들의 수장들도, OpenAI CEO 샘 알트먼도 모두들 당황한 기색이 역력했는데요. 대부분 인터뷰를 통해 딥시크를 칭찬하면서도 자신들의 LLM 모델을 뛰어넘을 수 없다는 식으로 말하곤 했습니다.그렇다면 무슨 이유 때문에 난리가 난걸까요? 제가 생각하는 가장 큰 이유는 성능이 뛰어난 "오픈소스"이기 때문입니다. 기존 OpenAI의 챗GPT, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude와 같은 빅테크의 AI 모델은 대부분 Closed-source였습니다. 하지만 딥시크의 모델은 오픈소스로 공개했습니다. 챗 GPT.. 2025. 2. 13. 2025년 AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보, 프롬프팅편 인공지능(AI) 발전에 따라 프롬프팅(Prompting) 기술은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 최적화하는 핵심 요소가 되었습니다. 프롬프팅은 AI 모델의 잠재력을 끌어내고 효과적인 결과를 얻기 위한 필수 도구이며, AI 엔지니어라면 반드시 익혀야 할 분야입니다. 이 글에서는 2025년 현재 AI 엔지니어들이 주목해야 할 프롬프팅 기술과 연구 동향을 살펴보겠습니다. 프롬프팅의 핵심 개념 프롬프팅은 LLM으로부터 원하는 결과를 얻기 위해 입력 형식을 최적화하는 기술입니다. 이 개념은 GPT-3 논문에서 문맥 내 학습(ICL, In-Context Learning)과 함께 처음 소개되었고, 이후 사고 연쇄(Chain of Thought, CoT)와 프롬프트 튜닝(Prompt Tuning) 등의 기술로 발전.. 2025. 1. 24. 2025년 AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보, 벤치마크와 평가편 다양한 벤치마크 및 평가 방법론이 개발되어 대규모 언어 모델(LLM)의 발전을 효과적으로 평가할 수 있게 되었습니다. AI 엔지니어들은 LLM의 성능을 정확히 측정하고 비교하기 위해 이러한 최신 벤치마크와 평가 지표들을 반드시 이해해야 합니다. 이 글에서는 2025년 현재 AI 업계에서 필수적으로 활용되는 벤치마크와 평가 방법을 살펴보겠습니다.1. 주요 벤치마크 소개1.1 MMLU (Massive Multitask Language Understanding)MMLU 논문주요 지식 평가 벤치마크로, 다음과 같은 고급 버전이 있습니다:MMLU ProGPQA DiamondBIG-Bench HardLLM의 일반적 지식 및 이해도를 측정하는 데 널리 사용됩니다.1.2 MuSR (Multi-Scale Represen.. 2025. 1. 22. 2025년 AI 엔지니어가 꼭 읽어야할 정보, 최신 LLM편 AI 엔지니어를 꿈꾸거나 현업에서 일하시는 분들은 분기마다 급속도로 발전하는 LLM의 진화 속도를 따라가기가 쉽지 않습니다. 인공지능(AI)은 지속적으로 발전하고 있으며, 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 놀라운 수준의 발전을 이루었습니다. 2025년 AI 엔지니어들이 최신 LLM 기술을 효과적으로 활용하기 위해서는 현재의 연구 동향과 주요 모델들을 깊이 이해해야 합니다. 이 글에서는 2025년 기준으로 주목해야 할 최신 LLM 정보들을 정리했습니다. * LLM 모델 이름에 논문이나 관련 블로그글에 링크를 걸어놓았습니다.1. 주요 최신 LLM 모델 소개OpenAI, Anthropic, Meta, Google 등 주요 기업들이 인프라를 확장하며 LLM 모델을 지속적으.. 2025. 1. 22. 챗GPT(Chat GPT)의 실제 능력 챗GPT나 오픈소스 LLM을 사내에 도입하거나 활용하려고 할 때, 챗GPT에 대한 오해를 설명하면 항상 돌아오는 질문이 있습니다.그럼 챗GPT는 무엇을 잘하나요? 챗GPT와 같은 LLM의 핵심 기능은 "텍스트 생성"입니다. LLM은 질의응답, 텍스트 생성, 요약, 번역 등 고도화된 언어 이해와 생성 작업을 주요 목적으로 합니다. 언어의 이해와 생성에 대해 설명할 내용이 많지만, 이번 글에서는 실제 능력이 어떠한지를 중심으로 설명하겠습니다. 1. 챗GPT는 매우 뛰어난 작문 실력을 가지고 있습니다. 챗GPT의 작문 실력은 매우 뛰어납니다. 다양한 독자층의 이해도를 고려하여 풍부한 어휘와 적절한 문장 구조를 활용해 글을 작성할 수 있습니다. 특히 LLM 모델의 작문 실력은 인간 콘텐츠 작성자의 상위 10% .. 2025. 1. 15. 챗GPT(Chat GPT)에 대한 오해 GPT가 비영어권 데이터도 학습하면서 한글 질문에도 명확하게 답변하자, 국내에서 챗GPT의 능력을 과대평가하거나 만능이라고 오해하는 경우를 많이 봅니다. 정말로 챗GPT는 만능일까요? 기술 관련 컨퍼런스 콜이나 회의에 참석하면 자주 받는 질문이 있습니다. 바로 "챗GPT를 사내에 도입할 때 어느 영역까지 활용 가능한가?"입니다. 많은 분들이 100%에 가까운 정확성과 효율성을 기대하시지만, 제가 항상 드리는 답변은 이렇습니다. 질문에 대한 답변 만족도가 75%만 넘어도 성공적인 사내 도입이라고 볼 수 있다는 것입니다. 그렇다면 사람들은 챗GPT에 대해 어떤 오해를 하고 있을까요? Q&A 형식으로 정리해보았습니다. 챗GPT에 대한 대표적인 오해Q1. 챗GPT가 말해주는건 정확한 정보인가요?A1. 챗GPT.. 2025. 1. 15. 이전 1 2 3 4 다음
