What do you want?80 LLM Fine-Tuning 기법 정리(feat. PEFT LoRA중심) LoRA 기법 중심으로 정리한 LLM 미세 조정(Fine-tuning) 기법 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 특정 작업에 맞게 최적화하려면 미세 조정(Fine-tuning)이 필요합니다. 그러나 기존의 전체 가중치를 조정하는 방식은 연산 비용이 크고, 메모리 사용량이 높아 현실적으로 적용이 어렵습니다. 이에 따라, 최근에는 더 효율적인 PEFT(Parameterized Efficient Fine-Tuning) 기법들이 등장했습니다. 이 블로그에서는 전통적인 미세 조정 방식의 한계를 짚어보고, LoRA, LoRA-FA, VeRA, Delta-LoRA, LoRA+ 등 최신 미세 조정 기법 5가지를 비교 분석합니다. 각각의 방법이 어떻게 작동하는지, 어떤 장점이 있는지, 그리고 실제 사용 사례를 통해 최적의.. 2025. 2. 25. 미세 조정과 전이 학습의 차이점은? 머신러닝 학습법 완벽 정리 머신러닝 기법 소개 대부분의 머신러닝(ML) 모델은 독립적으로 학습되지만, 여러 모델 간 상호작용을 활용하여 성능을 향상시키는 다양한 기법이 존재합니다. 이번 글에서는 전이 학습(Transfer Learning), 미세 조정(Fine-tuning), 다중 작업 학습(Multitask Learning), 연합 학습(Federated Learning) 네 가지 학습 방법을 설명합니다. 1. 전이 학습 (Transfer Learning)📌 정의전이 학습은 기존에 학습된 모델(예: 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델)을 새로운 작업에 활용하는 학습 방법입니다.📌 특징✅ 기존 모델이 이미 학습한 패턴을 활용하여 새로운 작업에 적용✅ 새로운 모델을 처음부터 학습하는 것보다 더 적은 데이터와 짧은 훈련 시간으로.. 2025. 2. 25. 이재명 부동산 정책 공약 변화 정리(feat. 과거와 2025년 현재) 이재명의 부동산 세금 정책 변화(과거와 현재 비교)이재명 더불어민주당 대표는 부동산 세금 정책에 대해 꾸준히 입장을 밝혀왔습니다. 그의 정책은 대선 시절과 최근 발언을 비교해 보면 변화가 감지됩니다. 이번 글에서는 이재명의 과거 부동산 세금 정책과 현재 입장을 비교하여 분석해 보겠습니다.1. 이재명의 과거 부동산 세금 정책이재명 대표는 2022년 대선 당시 국토보유세 도입을 핵심 부동산 공약으로 내세웠습니다. 이는 부동산 불로소득을 억제하고 주택 시장의 안정성을 높이기 위한 조치로, 주요 내용은 다음과 같습니다.🔹 국토보유세 도입✔ 모든 토지에 세금을 부과하고, 세수는 전 국민에게 기본소득 형태로 환급하는 구조✔ 부동산 투기를 억제하고, 실수요자의 주거 안정을 도모✔ 조세 저항을 막기 위해 세금 부담을.. 2025. 2. 24. LLM Function Calling(펑션콜링) 완벽 가이드 ✅ LLM Function Calling이란? LLM(Function Calling, 함수 호출)**은 대형 언어 모델(LLM)이 외부 함수(API, 데이터베이스 쿼리 등)를 직접 호출하여 응답을 생성하는 방식입니다.이 기능을 활용하면 LLM이 단순한 텍스트 생성이 아니라, 코드 실행, API 요청, 데이터 검색 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 📌 기존 LLM의 한계일반적인 LLM은 정적 정보(사전 학습 데이터) 기반으로 답변을 생성합니다.실시간 데이터나 특정 기능(API 요청, DB 조회 등)을 수행할 수 없음.📌 Function Calling으로 해결 가능!LLM이 적절한 함수를 자동으로 선택하고 실행할 수 있음LLM이 직접 API를 호출하거나, 코드를 실행하여 최신 정보를 반영한 응답을 .. 2025. 2. 24. Marimo 소개 (Jupyter Notebook의 강력한 업그레이드) Marimo란?Marimo는 Jupyter Notebook, Streamlit, ipywidgets 등의 기능을 결합한 100% 오픈소스 프로젝트로, 현재 10K 이상의 GitHub 스타를 보유한 인기 있는 개발 도구입니다. 🚀 Marimo의 주요 기능반응형 실행 (Reactive Execution) – 하나의 셀을 변경하면 관련된 셀이 자동으로 업데이트됨숨겨진 상태 없음 – 모든 실행이 결정론적이므로 디버깅이 용이함인터랙티브 UI 요소 – 콜백 없이 슬라이더, 테이블, 플롯 추가 가능Python 스크립트로 실행 가능 – CLI에서 파라미터화 가능하며 앱으로 배포 가능Git 친화적 – JSON 대신 .py 파일로 저장하여 코드 관리가 편리함💡 활용 예시Marimo는 데이터 과학, 머신러닝, AI 개.. 2025. 2. 24. 가장 인기 있는 5가지 Agentic AI 디자인 패턴(feat. 개념부터 활용까지) Agentic AI란?Agentic AI는 자기 평가(Self-Evaluation), 계획(Planning), 협업(Collaboration)을 통해 LLM(Large Language Model)이 자신의 출력을 개선하는 방식입니다. 즉, 단순히 입력을 받아 출력을 생성하는 것이 아니라, 스스로 평가하고 학습하며 문제를 해결하는 인공지능을 의미합니다.이 글에서는 가장 인기 있는 5가지 Agentic AI 디자인 패턴을 소개하고, 각각의 개념과 활용 사례를 살펴보겠습니다.1. Reflection 패턴 (반영 패턴)🧐 개념Reflection 패턴은 AI가 자신의 출력을 검토하고 오류를 찾아 수정하는 방식을 의미합니다. 즉, **자기 평가(Self-Evaluation)**를 통해 점진적으로 더 나은 답변을 .. 2025. 2. 24. 이전 1 2 3 4 5 ··· 14 다음
