1조 개의 파라미터, 단순한 숫자 놀이인가 실질적 혁신인가?
거대 언어 모델의 규모 경쟁이 ‘트릴리언(Trillion)’ 시대로 진입하며, 단순한 크기 확장을 넘어 실제 업무 효율을 극대화하는 아키텍처의 진화 방향을 분석합니다.
AI아키텍처
AI의 ‘설명 가능성’ 집착을 버려라: 확률적 아키텍처가 답인 이유
블랙박스 모델의 내부 작동 원리를 밝히려는 헛된 노력 대신, 확률적 아키텍처를 통해 결과의 신뢰도를 정량화함으로써 AI 도입의 패러다임을 전환하는 전략을 분석합니다.
AI 아키텍처 30년의 역설: 아이에게 설명하는 비유가 정답이었을까?
복잡한 수식과 논문 속에 갇혀 있던 AI 모델의 본질을 단순한 비유로 재해석했을 때 발견되는 제품 설계의 새로운 가능성과 실무적 적용 방안을 분석합니다.
LLM의 치명적 약점 ‘환각’, RAG 하나로 끝낼 수 있을까?
단순한 데이터 연결을 넘어 Naive부터 Advanced RAG까지, 비즈니스 요구사항에 맞는 최적의 검색 증강 생성 전략과 실무 구현 로드맵을 제시합니다.
AGI는 신비로운 마법이 아니다: 결국 ‘아키텍처’의 문제일 뿐
범용 인공지능(AGI)을 향한 막연한 환상과 공포를 넘어, 시스템 설계와 구조적 접근이라는 공학적 관점에서 AGI의 실체를 분석합니다.
RAG는 임시방편일 뿐일까? 검색 증강 생성의 치명적 한계와 진실
LLM의 환각을 잡기 위해 도입된 RAG가 왜 근본적인 해결책이 될 수 없는지, 데이터 검색의 구조적 결함과 진정한 지식 통합의 방향성을 분석합니다.
AI 거품론 속에서도 살아남을 ‘지능형 시스템’의 6가지 핵심 설계 원칙
단순한 챗봇을 넘어 자율적으로 사고하고 실행하는 지능형 시스템으로 진화하기 위해 반드시 이해해야 할 6가지 기술적 개념과 실무 적용 전략을 분석합니다.
RAG의 한계를 넘는 ‘Retrieval on Demand’: AI가 스스로 판단해 검…
무조건적인 데이터 검색이 오히려 AI의 성능을 떨어뜨린다는 사실을 알고 계신가요? 필요한 순간에만 정밀하게 정보를 가져오는 온디맨드 검색 전략의 핵심 원리와 구현 방법을 분석합니다.
챗봇은 이제 그만: 당신의 비즈니스에 ‘AI 신경계’가 필요한 이유
단순한 질의응답을 넘어 기업의 데이터와 워크플로우를 실시간으로 연결하고 자율적으로 판단하는 AI 신경계 구축 전략을 분석합니다.
AI는 어떻게 생각하는가: 토큰부터 RAG까지, 실무자를 위한 LLM 작동 원리
단순한 챗봇을 넘어 비즈니스 솔루션을 구축하려는 개발자와 기획자가 반드시 알아야 할 LLM의 핵심 메커니즘과 효율적인 AI 도입 전략을 분석합니다.