LLM최적화

단순한 모델 도입이 성과로 이어지지 않는 이유를 분석하고, 모델 성능과 실제 제품 가치 사이의 간극을 메우는 실무적 전략을 제시합니다.

단순한 명령어 수정에 매달리는 대신 모델의 기본 역량과 제품 설계의 관점에서 AI 도입 전략을 재구성하여 개발 효율성을 극대화하는 실무 가이드를 제시합니다.

단순한 챗봇을 넘어 네이티브 멀티모달과 MTP 기술이 결합된 AI 모델들이 보안 생태계를 뒤흔들고 있으며, 이제는 모델의 크기가 아닌 실전 적용 능력이 기업의 생존을 결정합니다.

비싼 최신 모델로 갈아타기 전에 프롬프트 엔지니어링과 워크플로우 설계만으로 AI의 응답 품질을 획기적으로 개선하는 실무적인 방법론을 제시합니다.

AI가 스스로의 답변을 비판하고 수정하는 능력을 갖췄음에도 실제 성능 향상으로 이어지지 않는 ‘인지적 불일치’ 현상을 분석하고, 이를 제품 설계에 활용하는 전략을 제시합니다.

단순한 결과 도출을 넘어 인간 연구원의 협업 방식을 모방해 AI의 논리적 오류를 수정하는 새로운 패러다임과 실무 적용 전략을 분석합니다.