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LLM 모델
GPT, Claude, Gemini, Llama를 비롯한 주요 언어 모델 계열이 어떤 설계 선택을 했고 무엇이 다른지 정리합니다. 컨텍스트 길이, 추론 방식, 멀티모달 지원, 공개 가중치 여부처럼 실제 선택에 영향을 주는 기준을 중심으로 봅니다.
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주요 LLM 계열 한눈에 보기: 무엇이 어떻게 다른가
상용 API 모델과 공개 가중치 모델의 구분부터 계열별 설계 성향, 모델을 고를 때 실제로 봐야 할 기준까지 정리합니다. 벤치마크 순위에 의존하지 않는 선택법을 다룹니다.
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컨텍스트 윈도우: 길수록 정말 좋은가
LLM이 한 번에 처리할 수 있는 입력 한도인 컨텍스트 윈도우의 개념과 비용, 지연, 정확도에 미치는 영향을 설명합니다. 긴 문서를 다루는 세 가지 전략을 비교합니다.
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오픈 가중치 모델 이해하기: 오픈소스와 라이선스, 실무 적용 가이드
오픈 가중치 모델의 개념부터 라이선스 이해, 자체 호스팅 방법, 그리고 모델 경량화 기법까지 실무 지식을 얻어 가실 수 있습니다. 폐쇄형 API와 비교하여 장단점을 명확히 파악합니다.
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LLM 추론 모델 원리: 사고 사슬부터 최적 컴퓨팅까지
LLM이 복잡한 추론을 수행하는 원리를 이해합니다. 사고 사슬(CoT)의 작동 방식과 추론 과정에서 발생하는 비용, 그리고 성능을 높이는 컴퓨팅 전략을 학습합니다.
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멀티모달 모델 이해하기: 이미지와 텍스트를 함께 처리하는 원리
멀티모달 모델의 핵심 원리부터 이미지 토큰화, 비전 인코더의 작동 방식까지 학습합니다. 문서 이해와 모델의 한계점까지 실무적인 지식을 얻으실 수 있습니다.
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소형 LLM 모델 활용 가이드: 온디바이스부터 분류/추출까지
LLM 모델의 크기와 성능 관계를 이해하고, 소형 모델을 활용하는 실질적인 방법을 배웁니다. 온디바이스 실행, 특정 작업에 최적화된 모델 설계, 그리고 효율적인 아키텍처 패턴을 알아봅니다.
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프롬프트 체이닝 설계 가이드: 복잡한 사고 과정을 단계별로 구현하는 방법
프롬프트 체이닝의 기본 원리와 구조를 이해합니다. 여러 단계의 프롬프트를 연결하여 모델이 복잡한 추론 과정을 점진적으로 수행하도록 설계하는 방법을 배웁니다.
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컨텍스트 윈도우 관리 원리: 긴 문맥을 다루는 LLM 기술적 이해
LLM이 한 번에 처리하는 정보의 양인 컨텍스트 윈도우의 한계를 이해합니다. 긴 문맥에서 정보 손실을 줄이는 기술적 원리와 관리 방법을 학습합니다.
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LLM 자기 교정 메커니즘: 오류를 발견하고 정확도를 높이는 원리
LLM이 스스로 생성한 출력을 검토하고 개선하는 원리를 배웁니다. 자기 질문이나 피드백 루프를 활용하여 모델의 추론 정확도를 높이는 구조를 이해할 수 있습니다.
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시스템 프롬프트 설계 가이드: LLM 모델의 역할과 행동을 정의하는 방법
시스템 프롬프트가 모델의 출력 스타일과 행동 경향을 어떻게 설정하는지 배웁니다. 모델이 일관되고 의도된 방식으로 응답하도록 설계하는 원리를 이해할 수 있습니다.
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시스템 프롬프트 설계 심화: 모델 행동 제어와 역할 정의 원리
시스템 프롬프트가 모델의 출력 스타일과 관점을 일관되게 유지하는 핵심 지침임을 배웁니다. 모델의 역할을 정의하고 복잡한 작업을 수행하는 원리를 이해할 수 있습니다.
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RAG 원리 이해하기: 외부 지식 검색으로 답변 정확도를 높이는 방법
RAG(검색 증강 생성)의 기본 구조와 작동 원리를 설명합니다. 외부 문서를 활용하여 답변의 신뢰도를 높이고, LLM의 환각 현상을 줄이는 메커니즘을 학습합니다.
