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인공지능

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AI 코드 분석 사고를 바꾼 실험: 주니어가 아닌 시니어처럼 분석하다 React 코드베이스를 AI로 분석하려고 했을 때, 분석 실패와 타임아웃 에러가 터져 나오는 경험을 한 적이 있으신가요? 이는 단순히 AI 모델의 성능 문제로 치부할 수 있는 일이 아닙니다. 오히려 AI가 코드를 마치 프로그래밍을 처음 배우는 주니어 개발자처럼, 라인 단위로만 접근하기 때문에 발생하는 문제입니다.이번 실험에서 기존 방식을 버리고, AI가 시니어 개발자처럼 코드를 분석하도록 사고방식을 전환한 결과를 확인했습니다. 이 변화는 AI가 단순 코드 분석을 넘어 시스템적 통찰력을 제공할 수 있음을 보여줬습니다. 이 블로그에서는 이 실험의 배경, 구현 과정, 그리고 얻은 결과를 중심으로 AI 코드 분석의 새로운 접근법에 대해 알아보겠습니다.1. 기존 AI 코드 분석의 한계: 주니어 개발자의 관점AI가..
AGI의 짧은 타임라인: 안전한 AI 개발을 위한 최소한의 계획은 무엇인가? AI 기술이 빠르게 발전하며, 2027년까지 인간 연구자를 대체할 정도로 뛰어난 능력을 가진 AGI(Artificial General Intelligence)가 등장할 가능성이 제기되고 있습니다. 그러나 이러한 기술의 잠재적 위험성을 관리하기 위한 구체적이고 실행 가능한 계획이 부족하다는 우려가 커지고 있습니다. 이 블로그에서는 AGI의 단기 타임라인 시나리오에 맞춘 최소한의 안전 계획을 고민하며, AGI 개발의 위험을 줄이기 위한 핵심 전략을 다룹니다.AGI 단기 타임라인의 가능성과 우려1. AGI 단기 타임라인이란?단기 타임라인이란 2027년까지 AI가 인간 연구자 수준의 역량을 가지게 되는 것을 의미합니다. 구체적으로는,2024년: ML(머신러닝) 엔지니어링 작업을 신속히 수행.2026년: 독립적인..
Deepseek v3: 혁신적인 AI 모델이 선보이는 차세대 AI 기술 AI 기술의 발전은 이제 한계를 넘어섭니다. Deepseek가 새롭게 선보인 v3 모델은 그 대표적인 사례입니다. 607B 규모의 Mixture-of-Experts(MoE) 구조로 설계된 이 모델은 37B 활성 파라미터를 활용하며, OpenAI GPT-4o와 Claude 3.5 Sonnet 수준의 성능을 구현해냈습니다. 이 블로그에서는 Deepseek v3의 기술적 특장점, 효율적인 학습 과정, 주요 활용 사례, 그리고 경쟁 모델과의 비교를 통해 이 모델이 AI 개발에 가져올 변화를 살펴보겠습니다.1. Deepseek v3: 무엇이 특별한가?Deepseek v3는 AI 모델의 성능과 비용 효율성 면에서 새로운 기준을 제시합니다.1-1. 뛰어난 성능Deepseek v3는 OpenAI GPT-4o와 Clau..
딥시크(DeepSeek): 오픈소스와 AGI 혁신을 향한 중국 AI 스타트업의 도전 중국의 AI 스타트업 **딥시크(DeepSeek)**는 최근 발표한 R1 모델로 세계적인 주목을 받고 있습니다. 비록 인지도는 낮지만, 이 회사는 독특한 전략과 철학으로 글로벌 AI 생태계에서 중요한 자리를 차지하려 하고 있습니다. 특히, 딥시크의 모델은 OpenAI와의 벤치마크 대결에서 뛰어난 성과를 보이며 놀라움을 자아냈습니다. 이번 블로그에서는 딥시크의 기술적 혁신, 조직 철학, 그리고 AGI(인공지능 일반)를 향한 비전을 자세히 살펴봅니다. 딥시크가 어떤 방식으로 AI 산업의 판도를 바꾸고 있는지 함께 알아보시죠.1. 딥시크: 독특한 배경과 전략딥시크는 AI 기술 발전에 초점을 맞춘 스타트업으로, 상업적 응용보다는 기초 기술 개발과 오픈소스 전략을 앞세우고 있습니다.CEO와 강력한 후원: CEO ..
코딩 특화 LLM 전성시대: Codestral 22B, Qwen 2.5 Coder 7B, DeepSeek Coder V2 Lite 비교 분석 오픈소스 LLM(대규모 언어 모델) 시장은 점점 더 전문화되고 있습니다. 특히, "코딩 특화" LLM들은 더 작은 파라미터로도 뛰어난 성능을 제공하며 빠르게 주목받고 있습니다. 이번 블로그에서는 Codestral 22B, Qwen 2.5 Coder 7B, DeepSeek Coder V2 Lite라는 대표적인 세 가지 모델을 비교 분석하여, 각 모델의 성능, 특장점, 그리고 실제 코딩 활용 사례를 살펴보겠습니다. 어떤 모델이 당신의 요구에 가장 적합할지 알아보세요!1. 코딩 특화 LLM의 등장 배경과 특징최근 몇 년간 LLM은 빠르게 발전하며 다양한 용도로 사용되고 있습니다. 코딩 특화 LLM은 개발자들에게 실질적인 도움을 주기 위해 만들어졌으며, 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.작은 크기, 높은 효율..
LLM 인프라에 대해 알아보기! 메모리부터 멀티 GPU 까지 Llama3 같은 초거대 언어 모델을 실행하는 것이 단순히 강력한 컴퓨터를 사용하는 것 이상의 작업인지 궁금하지 않으신가요? 오늘 이 글에서는 Llama3 모델과 같은 초거대 언어 모델이 요구하는 메모리, GPU 아키텍처, 그리고 멀티 GPU 시스템의 중요성에 대해 다룹니다. 특히, 이러한 모델이 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 제공하기 위해 왜 고성능의 전문 하드웨어가 필요한지를 설명합니다.이 블로그를 통해 초거대 언어 모델을 실행하기 위한 하드웨어 설계의 핵심 개념을 이해하고, 기업들이 왜 NVIDIA HGX 시스템과 같은 전문적인 솔루션에 투자하는지에 대한 배경을 명확히 알게 될 것입니다.Llama3와 메모리의 관계: 기본 이해Llama3 모델을 실행하려면 모델의 파라미터 크기에 따라 상당한 메모리..
"LangChain 2024 리포트: AI 에이전트와 LLM의 새로운 동향과 통찰" AI 기술은 매년 눈부신 속도로 발전하고 있습니다. 특히, LangChain이 발표한 "LangChain State of AI 2024" 리포트는 AI 에이전트와 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션이 어떻게 진화하고 있는지를 명확히 보여줍니다. 이 블로그에서는 리포트에 포함된 주요 통계와 동향, 그리고 이를 통해 우리가 알 수 있는 AI 생태계의 변화와 시사점을 살펴보겠습니다. Ollama가 Anthropic을 제친 사례부터 AI 애플리케이션의 복잡도 증가까지, 지금 AI 세계에서 벌어지고 있는 혁신을 확인해 보세요!1. LLM 제공업체 순위의 변화: Ollama와 Groq의 부상올해의 놀라운 점 중 하나는 Ollama(8.5%)가 Anthropic(8.2%)을 제치고 LLM 제공업체 순위에서 상위권..
COCONUT: AI 추론의 새로운 패러다임을 열다 인공지능이 복잡한 문제를 해결할 때, 우리는 종종 "모델이 어떻게 이런 답을 도출했을까?"라는 질문을 던집니다. 지금까지 많은 AI 모델은 인간의 사고 과정을 모방하기 위해 단계별로 추론을 수행하는 Chain-of-Thought(CoT) 방식을 사용해 왔습니다. 그러나 Meta의 최신 연구는 한 걸음 더 나아가 새로운 방식을 제안합니다. 바로 **Chain of Continuous Thought(COCONUT)**입니다.COCONUT은 LLM(대형 언어 모델)의 추론 방식에 근본적인 혁신을 가져왔으며, AI가 더 효율적이고 정확하게 문제를 해결할 수 있도록 설계되었습니다. 이번 블로그에서는 COCONUT의 개념, 작동 방식, 그리고 왜 이 방식이 CoT와 차별화되는지 자세히 살펴보겠습니다.CoT에서 CO..

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