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주요 기사 요약 2026년 LLM 통합 개발자들은 Output 포맷 강제의 문제를 지속적으로 마주친다. OpenAI의 최신 연구에서는 LLM이 JSON 형식으로 코드를 반환할 때 Markdown으로 반환하는 것보다 성능이 떨어진다는 것을 발견했다. Google의 Gemini는 response_mime_type 파라미터로 JSON 출력을 강제할 수 있으며, lm-format-enforcer와 outline 같은 오픈소스 도구들은 Grammar 기반 제약을 통해 정확한 형식 준수를 보장한다. 특히 금융, 의료, 데이터 … Read more
주요 기사 요약 2026년 초거대 언어모델 분야에서 주목받는 기술은 Few-shot Learning이다. IBM과 Google이 발표한 최신 보고서에 따르면, 제한된 예시만으로도 모델의 성능을 극적으로 향상시킬 수 있다는 것이 증명되었다. 특히 금융 분야에서 GPT-4는 FinQA 데이터셋에서 78% 정확도를 달성했으며, 이는 평균적인 인간의 점수를 능가하는 수준이다. 또한 프롬프트 기반 메타 러닝(Meta-Learning)과 프로토타입 네트워크가 컴퓨터 비전에서 혁신적인 성과를 보이고 있다. … Read more
“이게 진짜 되나? 프롬프트 한 줄만 추가했는데?” 처음 이 현상을 본 건 어떤 개발자의 깃허브 이슈였다. 수학 문제를 푸는 LLM의 정확도가 18%에서 57%로 올라갔다는 내용이었다. 처음엔 믿기지 않았다. 모델을 다시 학습시킨 것도 아니고, 더 큰 모델로 바꾼 것도 아닌데 어떻게 40% 가까이 올라갈 수 있을까. 하지만 더 찾아본 결과 이건 실제로 일어나는 일이었고, 지금 업계에서는 … Read more
요약 올라마는 로컬 머신에서 대형 언어 모델을 간단하게 실행할 수 있는 오픈소스 플랫폼으로, 최근 v0.10.0 업데이트를 통해 더욱 강력해졌습니다. 이 글에서는 올라마의 최신 기술을 활용한 10가지 실전 활용 방법을 소개합니다. 개인 PC부터 엔터프라이즈 서버까지, 올라마로 할 수 있는 모든 것을 알아보세요. “클라우드 AI 서비스 비용이 너무 비싸다” “내 데이터를 외부 서버에 보내고 싶지 않다” “인터넷 … Read more
최근 생성형 AI 분야에서는 단순한 텍스트 생성 모델을 넘어서, 검색 기반 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 방식이 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 특히 한국어와 같이 다국어 지원이 완벽하지 않은 언어에서는, RAG 구조를 활용해 신뢰도 높은 정보를 생성하는 것이 매우 중요합니다. 이번 포스팅에서는 최신 vLLM 환경에서 Google의 Gemma 및 Alibaba의 Qwen 모델을 활용하여, L40s GPU 환경에서 구동 가능한 가성비 … Read more
최근 AI 에이전트 기술이 급속도로 발전하면서 하나의 거대한 에이전트보다는 여러 개의 전문화된 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 시스템이 주목받고 있습니다. 특히 슈퍼바이저(Supervisor) 기반 멀티 에이전트 아키텍처에서는 JSON 포맷과 프롬프트 엔지니어링이 핵심적인 역할을 합니다. 이번 글에서는 LLM 초보자분들을 위해 이러한 시스템이 어떻게 작동하는지 상세히 알아보겠습니다. 멀티에이전트 시스템이란 무엇인가 멀티에이전트 시스템은 여러 개의 독립적인 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 … Read more
AI 개발에서 워크플로와 에이전트라는 용어를 자주 들어보셨을 겁니다. 하지만 정확히 무엇이고 어떻게 다른지, 그리고 언제 어떤 것을 사용해야 하는지 헷갈리시는 분들이 많습니다. 오늘은 LangGraph를 통해 이 개념들을 쉽고 명확하게 설명드리겠습니다. 워크플로와 에이전트, 무엇이 다른가요? 먼저 핵심 차이점부터 이해해봅시다. **워크플로(Workflow)**는 미리 정해진 순서대로 일하는 직원과 같습니다. 매뉴얼이 있고, 단계별로 정확히 따라하죠. 반면 **에이전트(Agent)**는 상황을 보고 스스로 … Read more
대화형 AI 모델을 로컬에서 실행하고 싶지만 어떤 도구를 선택해야 할지 고민이신가요? sLLM과 vLLM은 각각 다른 장점을 가진 훌륭한 LLM 추론 도구입니다. 이 가이드에서는 두 도구의 차이점부터 다양한 설치 방법, 그리고 FastAPI를 통한 서비스 배포까지 모든 과정을 상세하게 다뤄보겠습니다. sLLM vs vLLM: 핵심 차이점 이해하기 sLLM (Small Language Model Manager)의 특징 sLLM은 작은 규모의 언어 모델들을 … Read more
배경 – AI 언어 모델의 발전과 분류 필요성 최근 몇 년 사이에 자연어 처리(NLP) 분야는 급격한 변화를 겪었습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 등장으로, 기계 번역ㆍ문서 요약ㆍ챗봇ㆍ코드 생성 등 다양한 애플리케이션이 발전했지요. 하지만 모델의 크기, 용도, 추론 방식에 따라 적합한 솔루션이 다르고, 이를 구분하기 위한 용어도 여럿 등장했습니다. 전통적 LLM은 수십억~수백억 개 파라미터로 … Read more