소규모 LLM의 부상 경량 AI가 만드는 새로운 가능성
December 02, 2025거대한 GPT-4의 시대가 지나고, 작고 효율적인 소규모 LLM의 시대가 왔다. Llama 3.1, Phi-3, Gemma 같은 경량 모델이 어떻게 AI의 접근성을 높이고 새로운 가능성을 만드는지 설명합니다.
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LLM 추론 최적화 - KV Cache, Quantization, Speculative Decoding
November 28, 2025LLM 추론 성능을 최적화하는 핵심 기술들을 실전 예제와 함께 정리합니다. KV Cache, Quantization, Speculative Decoding, 배치 처리, 모델 병렬화 등 모든 최적화 기법을 다룹니다.
AI 레드팀과 모델 평가 생성형 AI 안전성 테스트 실전 가이드
November 11, 2025생성형 AI 서비스에 대한 레드팀 프로세스 설계, 공격 시나리오, 자동화 도구와 평가 지표를 정리하고 조직이 구축해야 할 안전성 테스트 전략을 소개합니다.
Spring Cloud Function과 Serverless LLM 이벤트 기반 AI 마이크로서비스 구축
November 11, 2025Spring Cloud Function과 Serverless 플랫폼을 결합하여 LLM 기반 이벤트 마이크로서비스를 설계하는 방법을 아키텍처, 구현, 운영 관점에서 정리합니다.
AI 보안과 모델 공급망 위험 관리
November 07, 2025고도화된 LLM과 멀티모달 모델이 늘어나면서 등장한 보안 위협과 모델 공급망 리스크를 분석하고, 대응 전략과 거버넌스 수립 방법을 정리합니다.
LangChain을 활용한 LLM 애플리케이션 개발
November 06, 2025LangChain 프레임워크의 개념과 활용 방법을 설명합니다. Chain, Agent, Memory의 개념과 실무 예시까지 알아봅니다.
AI 모델 양자화 스마트폰에서도 돌아가는 AI의 비밀
November 05, 2025AI 모델 양자화의 개념과 작동 원리를 설명합니다. QAT, PTQ, GPTQ, AWQ 비교와 실무 적용, 성능 분석까지 알아봅니다.
Fine-tuning과 LoRA 나만의 AI 모델을 만드는 방법
November 05, 2025Fine-tuning과 LoRA의 개념과 작동 원리를 설명합니다. Full Fine-tuning vs LoRA 비교, 실무 적용 방법, 비용과 성능 분석까지 알아봅니다.
프롬프트 엔지니어링 LLM을 제대로 쓰는 방법
November 02, 2025프롬프트 엔지니어링의 핵심 기법과 실무 활용 가이드를 설명합니다. Zero-shot, Few-shot, Chain of Thought부터 실전 예시까지 알아봅니다.
AI가 스스로 행동한다? LLM과 AI Agent의 충격적인 차이
November 01, 2025AI Agent의 정의와 작동 원리를 비유로 설명합니다. 단순 LLM과 Agent의 차이, Agent가 어떻게 목표를 달성하는지 알아봅니다.
AI 환각을 막는다? RAG가 만드는 신뢰할 수 있는 AI
November 01, 2025RAG(검색 기반 생성)가 LLM의 한계를 어떻게 극복하는지 설명합니다. 검색과 생성의 결합, 실무 적용 예시까지 알아봅니다.
채팅GPT의 비밀 공개 LLM이 당신과 대화하는 진짜 원리
November 01, 2025채팅GPT의 핵심 기술인 LLM이 어떻게 우리와 대화하는지 쉽게 설명합니다. 트랜스포머 아키텍처부터 다음 단어 예측까지, AI의 언어 이해 원리를 알아봅니다.
Function Calling과 Tool Use - LLM이 실제 도구를 사용하는 방법
January 15, 2025Function Calling과 Tool Use를 통해 LLM이 API 호출, 데이터베이스 조회, 코드 실행 등 실제 도구를 사용하는 방법을 설명합니다. OpenAI, Anthropic, Google의 구현 방식과 실전 활용 예시를 알아봅니다.
AI Agent 프레임워크 비교 - AutoGPT vs CrewAI vs LangGraph 실전 가이드
January 15, 2025AI Agent를 구축하기 위한 주요 프레임워크인 AutoGPT, CrewAI, LangGraph를 비교 분석합니다. 각 프레임워크의 특징, 장단점, 실전 활용 방법을 알아봅니다.
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