분류 전체보기 썸네일형 리스트형 구글 Gemma 4 완전 분석 — 오픈소스 AI의 판을 바꾼 모델 4월 2일, 구글 딥마인드가 조용히 모델 하나를 공개했어요. 그런데 AI 커뮤니티가 발칵 뒤집혔습니다."자기 사이즈보다 20배 큰 모델을 이긴다."이게 Gemma 4예요. 오픈소스 AI 역사상 가장 충격적인 성능 도약이 나왔어요. 이번 글에서는 Gemma 4가 뭔지, 어떻게 실행하는지, 실전에서 어떻게 쓰는지 완전 정리해 드릴게요.Gemma 4가 왜 난리났나오픈소스 AI는 항상 이런 딜레마가 있었어요."무료로 쓰려면 성능을 포기해야 한다."GPT-4나 Claude 같은 유료 모델과 오픈소스 모델 사이에는 항상 눈에 띄는 품질 격차가 있었어요. 오픈소스를 쓰면 돈은 절약되지만 결과물이 아쉬웠죠.Gemma 4는 이 공식을 깨버렸어요. 31B 모델이 오픈소스 모델 세계 3위에 랭크됐고, 26B MoE 모델은 .. 더보기 구글의 딥시크: 터보퀀트(TurboQuant) 완전 분석 — 메모리 6배 절감이 반도체 주가를 흔든 이유 3월 24일, 구글 리서치가 조용히 블로그 하나를 올렸어요. 그런데 이틀 뒤 삼성전자가 4.7% 떨어지고, SK하이닉스가 6.2% 급락하고, 마이크론이 3% 빠졌습니다.논문 하나가 글로벌 반도체 시장을 흔든 거예요.이번 글에서는 터보퀀트가 정확히 뭔지, 왜 주가가 떨어졌는지, 그리고 이게 진짜 위기인지 아닌지까지 정리해 드릴게요.터보퀀트가 뭔가요 — 쉽게 설명KV 캐시가 뭔지부터LLM이 대화할 때 이전에 처리한 내용을 다시 계산하지 않으려고 임시로 저장해두는 공간이 있어요. 이걸 KV 캐시(Key-Value Cache) 라고 해요.쉽게 비유하면 이렇게요.친구와 1시간 대화했다고 해봐요. 새로운 말을 할 때마다 "우리가 1시간 동안 나눈 대화 전체"를 다시 읽어야 한다면 엄청 느리겠죠. KV 캐시는 그 대.. 더보기 AI 에이전트가 기억하는 법 — 단기/장기 메모리 아키텍처와 MemGPT 완전 정리 AI 에이전트를 쓰다 보면 이런 답답함이 생겨요."지난주에 분명히 말했는데 또 처음부터 설명해야 하네."LLM은 기본적으로 상태가 없어요(stateless). 대화가 끝나면 모든 걸 잊어요. 컨텍스트 창 안에 있는 것만 기억하고, 창 밖으로 밀려나면 사라져요.이걸 해결하는 게 에이전트 메모리 아키텍처예요. 이번 글에서는 메모리 타입 4가지, MemGPT 구조 분석, 실전 구현 방법까지 정리해 드릴게요.메모리가 없으면 뭐가 문제인가메모리 없는 에이전트는 세 가지 한계가 있어요.세션 간 기억 불가 — 오늘 대화와 어제 대화가 완전히 단절돼요. 사용자가 매번 컨텍스트를 다시 설명해야 해요.컨텍스트 창 한계 — 대화가 길어지면 앞부분이 잘려나가요. 1시간 전에 한 결정을 에이전트가 기억 못 해요.개인화 불가 —.. 더보기 [기초] LLM이 더 똑똑하게 생각하게 만드는 법 — CoT, ToT, Self-Consistency 완전 비교 LLM을 쓰다 보면 이런 상황이 생겨요."분명히 풀 수 있는 문제인데 틀린 답을 내놓네. 어떻게 하면 더 정확하게 추론하게 만들지?"모델을 바꾸거나 파인튜닝하지 않아도 추론 방식을 바꾸는 것만으로 정확도를 크게 올릴 수 있어요. 이번 글에서는 세 가지 핵심 추론 기법 — Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, Self-Consistency — 을 원리부터 실전 적용까지 비교해 드릴게요.왜 추론 기법이 필요한가LLM은 기본적으로 다음 토큰을 예측하는 모델이에요. 바로 답을 내놓으라고 하면 중간 과정 없이 확률적으로 그럴듯한 답을 생성해요. 복잡한 문제에서는 이게 틀릴 확률이 높아요.# 바로 답하기 — 틀리기 쉬움질문: "농부가 닭 17마리와 양 10마리를 키운다. 다리는 총 몇 개인.. 더보기 AI 에이전트 보안 완전 정리 — Prompt Injection 공격과 방어 완전 가이드 AI 에이전트를 프로덕션에 올리면 이런 일이 생겨요."에이전트가 갑자기 이상한 행동을 해. 아무도 그런 지시를 안 했는데."이건 버그가 아니에요. 공격이에요. OWASP 2025 LLM Top 10에서 Prompt Injection을 1위로 꼽을 만큼, AI 에이전트 보안은 2025년 가장 중요한 이슈 중 하나가 됐어요.이번 글에서는 어떤 공격이 존재하는지, 실제로 어떻게 발생하는지, 그리고 개발자와 사용자가 각각 어떻게 방어해야 하는지 정리해 드릴게요.왜 에이전트는 일반 소프트웨어보다 위험한가일반 소프트웨어는 코드가 정해진 대로만 동작해요. 입력값을 검증하고 SQL 인젝션만 막으면 어느 정도 안전해요.에이전트는 달라요. 자연어를 해석해서 스스로 행동을 결정하기 때문에, 텍스트 자체가 공격 벡터가 돼요... 더보기 AI 에이전트 성능을 어떻게 측정하나 — Evals와 평가 방법론 완전 정리 AI 에이전트를 만들고 나면 이런 질문이 생겨요."이 에이전트가 잘 동작하는 건지 어떻게 알지? 그냥 써보는 것 말고 제대로 측정하는 방법이 있나?"일반 소프트웨어는 테스트가 간단해요. 같은 입력에 같은 출력이 나오면 패스, 다르면 실패. 근데 AI 에이전트는 비결정적이고, 여러 단계를 거치고, 툴을 호출하고, 컨텍스트를 누적해요. 전통적인 테스트 방식이 안 통해요.이번 글에서는 에이전트 평가가 왜 어려운지, 무엇을 측정해야 하는지, 어떤 방법으로 측정하는지 정리해 드릴게요.왜 에이전트 평가는 어려운가일반 LLM 평가와 에이전트 평가의 차이는 이거예요.일반 LLM 평가프롬프트 입력 → 답변 출력 → 정답과 비교에이전트 평가목표 입력 → 툴 호출 결정 (올바른 툴인가?) → 툴 실행 (파라미터가 맞는가.. 더보기 AI 에이전트 오케스트레이션 패턴 3가지 — Pipeline, Supervisor, Swarm 실전 비교 여러 에이전트를 만들고 나면 이런 고민이 생겨요."에이전트들을 어떻게 연결하지? 누가 누구한테 일을 시키고, 결과는 어떻게 모으지?"이게 오케스트레이션 패턴 선택의 문제예요. 패턴을 잘못 고르면 에이전트들이 무한루프에 빠지거나, 병목이 생기거나, 디버깅이 불가능한 시스템이 돼요. 이번 글에서는 세 가지 핵심 패턴을 원리부터 실전 적용까지 정리해 드릴게요.패턴 1: Pipeline (순차 파이프라인)개념에이전트들이 고정된 순서대로 실행돼요. A의 출력이 B의 입력이 되고, B의 출력이 C의 입력이 되는 조립 라인 구조예요.사용자 입력 │ ▼[에이전트 A: 정보 수집] │ ▼[에이전트 B: 분석] │ ▼[에이전트 C: 글쓰기] │ ▼[에이전트 D: 검수] │ .. 더보기 쿼리 재작성, 반복 검색, 멀티소스 라우팅 — Agentic RAG 동작 원리와 동적 검색 전략 완전 정리 RAG 시스템을 만들고 나면 이런 한계가 생겨요."단순한 질문은 잘 답하는데, '2024년 실적을 바탕으로 2025년 전략을 분석해줘' 같은 복잡한 질문은 엉뚱한 답이 나온다."이건 일반 RAG의 구조적 한계예요. 한 번 검색하고 끝나는 구조로는 복잡한 다단계 질문을 처리할 수가 없어요. 이걸 해결하는 게 Agentic RAG입니다.일반 RAG의 한계일반 RAG의 파이프라인은 고정돼 있어요.질문 → 벡터 검색 → 상위 K개 문서 → LLM → 답변단순하고 빠른데, 세 가지 문제가 있어요.한 번밖에 검색 못 해요. 검색 결과가 별로여도 그냥 그걸로 답해요. "부족하다"는 판단을 못 해요.쿼리 복잡도를 무시해요. "파이썬이 뭐야?" 같은 단순 질문과 "2024년 AI 트렌드를 분석하고 우리 회사 전략에 어떻.. 더보기 이전 1 ··· 40 41 42 43 44 45 46 다음