LLM 썸네일형 리스트형 LLM 추상화 레이어 — 48시간마다 새 모델이 나오는 시대에 살아남는 법 48시간마다 새 모델이 출시돼요.GPT-5.4 나옴 → "오 이게 최고네" → 갈아타고 싶음근데 코드 전체가 Anthropic SDK로 짜여있음갈아타려면:- SDK 교체- API 형식 전부 수정- 프롬프트 재조정- 테스트 전부 재실행- 2주짜리 작업이게 벤더 락인이에요.반대로 추상화 레이어가 있으면:# 이것만 바꾸면 끝MODEL = "openai/gpt-5.4" # 전에는 "anthropic/claude-sonnet-4-6"코드 한 줄. 2주가 1초가 돼요.왜 지금 이게 중요한가실제로 일어난 일들:- DALL-E 3 2026년 5월 지원 종료 → 수주 안에 마이그레이션- GPT-4 요금 갑자기 30% 인상 → 단가 모델 붕괴- Anthropic API 6시간 다운 → 서비스 전체 중단- 경쟁사가 10배.. 더보기 Gemma 4 파인튜닝 Unsloth로 30분에 끝내기 — API 비용 0원, 도메인 특화 모델 요즘 사내 챗봇이나 코딩 어시스턴트 만들 때 다들 GPT나 Claude API부터 붙이고 보는데, 막상 매달 청구서 보면 정신이 아득해지죠. 저도 처음엔 프롬프트만 잘 짜면 되는 줄 알았는데, 출력 형식이 자꾸 흔들려서 결국 파인튜닝까지 손댄 케이스예요. 그래서 오늘은 Gemma 4를 Unsloth로 30분 만에 파인튜닝해서 API 없이 도메인 특화 모델 만드는 법을 정리해봤어요.Gemma 4는 2026년 4월 2일 Google DeepMind가 출시한 오픈소스 모델인데, Apache 2.0 라이선스라서 상업적 사용이나 재배포, 수정까지 전부 자유롭게 할 수 있어요.파인튜닝이 왜 필요한지부터 짚어볼게요. 프롬프트 엔지니어링만으로 "항상 JSON으로 응답해줘"라고 시켜도 실제로는 30% 정도 실패율이 나오.. 더보기 LLM 사설 평가셋 50개 만들고 모델 비교하기 — 벤치마크를 믿지 마세요 48시간마다 새 모델이 나와요. 모두 "SWE-bench 1위", "GPQA 최고점"을 주장해요.근데 그게 내 서비스에서도 최고일까요.공개 벤치마크의 현실:MMLU: 상위 모델 88% 이상 → 이미 포화SWE-bench: 에이전트 코딩 특화 → 일반 서비스와 무관GPQA: 박사급 과학 문제 → 실제 업무와 거리 멀어데이터 오염 문제:- 훈련 데이터에 이미 벤치마크 문제가 포함됨- GSM8K 점수 vs GSM1K(새 문제) 점수 차이: 최대 16%p- 모델이 실제로 못 풀어도 고점 가능진짜 답은 내 서비스에 맞는 사설 평가셋을 직접 만드는 것이에요.50개면 충분히 시작할 수 있어요. 오늘 만들어봅시다.왜 50개인가너무 적으면 (10개 미만):→ 통계적으로 의미 없음→ 우연에 의한 결과 가능너무 많으면 (5.. 더보기 LLM 모델 라우팅 완전 가이드 — 분류기, 캐스케이딩, 시맨틱 캐시 실전 LLM을 프로덕션에 올리면 첫 달 청구서가 이렇게 나와요.예상: $300/월실제: $2,400/월원인 분석해보면 이래요.고객: "배송 얼마나 걸려요?"→ Claude Opus 4.6 응답 ($0.015/1K토큰)고객: "안녕하세요"→ Claude Opus 4.6 응답 ($0.015/1K토큰)고객: "취소 어떻게 해요?"→ Claude Opus 4.6 응답 ($0.015/1K토큰)모든 요청에 제일 비싼 모델을 쓰고 있어요.모델별 비용 현실2026년 4월 기준 (Anthropic):Claude Haiku 4.5:입력 $1/M토큰 | 출력 $5/M토큰→ 빠름, 저렴, 단순 작업에 충분Claude Sonnet 4.6:입력 $3/M토큰 | 출력 $15/M토큰→ 중간, 대부분 작업에 적합Claude Opus 4.6.. 더보기 SLM 실전 가이드 — Gemma 4, Qwen3.5, Phi-4로 API 비용 95% 줄이는 법 Claude API 쓰다 보면 월말에 이런 청구서가 날아와요.API 비용: $3,200예산: $500원인은 단순해요. 모든 요청에 수천억 파라미터 모델을 쓰고 있어서예요.고객이 "배송 얼마나 걸려요?"라고 물어봐도 Claude Opus가 답하고 있어요.SLM(Small Language Model)은 이걸 해결해요.SLM이 뭔가LLM: 100B ~ 1T+ 파라미터SLM: 500M ~ 10B 파라미터LLM:→ H100 GPU 여러 장 필요→ API 비용 높음→ 응답 느림SLM:→ RTX 4070 노트북 1대로 가능→ 로컬 실행 시 비용 거의 0→ 응답 빠름2026년 기준으로 프로덕션 AI 업무의 80%는 SLM으로 충분해요.2026년 주요 SLM 정리Microsoft Phi-4 Mini (3.8B)특징:- .. 더보기 Qwen 3.5 완전 분석 — 397B 파라미터인데 왜 저렴하고 빠른가 2026년 2월 16일, Alibaba가 Qwen 3.5를 공개했어요.공개하자마자 오픈소스 AI 커뮤니티가 뒤집혔어요.Qwen3.5-9B → GPT-OSS-120B(13배 큰 모델) 성능 능가Qwen3.5-35B-A3B → 이전 세대 235B 플래그십 능가Qwen3.5-397B-A17B → GPT-5.2, Gemini 3 Pro와 정면 승부Apache 2.0 → 상업적 사용 완전 무료핵심 — MoE 아키텍처가 뭔가Qwen 3.5의 핵심은 Sparse Mixture-of-Experts(희소 혼합 전문가) 구조예요.일반 LLM:요청 → 전체 파라미터 사용 → 응답(100% 파라미터 항상 활성화)Qwen 3.5 MoE:요청 → 관련 전문가 그룹만 활성화 → 응답(총 397B 중 17B만 활성화)활성화 비율: .. 더보기 Mac TurboQuant 실전 가이드 — 쓰기 전vs후 비교 Google이 TurboQuant 논문을 ICLR 2026에서 발표했어요. 근데 공식 코드는 아직 없어요. Q2 2026 출시 예정이에요.그런데 논문 공개 48시간 만에 커뮤니티가 PyTorch 구현체를 만들어버렸고, 2주 만에 Mac에서 104B 모델을 돌리는 데까지 왔어요.그중 Apple Silicon에 가장 최적화된 게 turboquant_plus예요. TheTom이라는 개발자가 만든 커뮤니티 구현체로, MLX 백엔드 지원, Sparse V 최적화, 레이어 보호 기능까지 추가된 버전이에요. 공식 구현체가 나오기 전까지 Mac 사용자에게 가장 실용적인 선택이에요.설치git clone https://github.com/TheTom/turboquant_pluscd turboquant_pluspip ins.. 더보기 Claude Managed Agents 완전 분석 — 에이전트 배포가 며칠 만에 가능해진 이유 2026년 4월 8일, Anthropic이 공개 베타로 출시했어요.한 줄 요약:"에이전트 만드는 데 수개월 걸리던 인프라 작업을 Anthropic이 대신 다 해줄게."문제 — 에이전트 배포가 왜 이렇게 힘들었나지금까지 AI 에이전트를 프로덕션에 배포하려면 에이전트 자체 외에도 온갖 인프라를 직접 구축해야 했어요.기존 에이전트 배포:✅ 에이전트 로직 개발❌ 보안 샌드박스 컨테이너 설정❌ 세션 상태 관리 (중간에 크래시나면 데이터 날아감)❌ 툴 오케스트레이션❌ 퍼미션/인증 시스템❌ 모니터링/트레이싱❌ 스케일링 인프라→ 개발 기간: 수개월특히 기존 구조는 세션 + 하네스 + 샌드박스가 하나의 컨테이너에 묶여 있었어요. 크래시 한 번이면 세션 데이터 전체가 날아갔고, 디버깅하려면 사용자 데이터가 담긴 컨테이너에.. 더보기 이전 1 2 3 4 다음