AI 법률 검색 도구 환각 논란: RAG가 줄여도 없애지 못하는 이유와 검색 품질의 문제
스탠퍼드·예일 연구진이 주요 AI 법률 검색 도구의 환각률을 측정한 논문을, 리걸테크 업계 실무자이기도 한 해설자가 검색 증강 생성(RAG)의 작동 구조와 한계, 업체 홍보 문구의 함정까지 짚으며 비판적으로 검토한다.
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AI TOPIC
대규모 언어 모델 최신 뉴스와 핵심 해설
대규모 언어 모델 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 34편을 최신순으로 모았습니다.
AI가 못 하는 일: 스탠퍼드 GSB 길보 교수가 짚은 인간 지능과 LLM의 결정적 차이
스탠퍼드 GSB 더글러스 길보 교수는 인간이 기억과 주의의 제약 속에서도 적은 정보로 깊은 이해에 도달하는 반면, 현재의 AI는 막대한 연산과 데이터를 쏟아붓고도 상대적으로 적은 일을 해낸다고 지적하며 인간 학습의 '도약'을 설명한다.
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스케일링 법칙 강의 정리: 스탠퍼드 CS336이 설명하는 카플란과 친칠라의 결론 차이
스탠퍼드 CS336의 스케일링 법칙 강의를 정리했습니다. 거듭제곱 법칙의 통계적 뿌리부터 데이터 혼합과 임계 배치 크기 적용까지 짚고, 카플란과 친칠라의 유명한 불일치가 왜 생겼는지 하나씩 뜯어봅니다.
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AI 안전과 해석 가능성 연구 현황: 희소 오토인코더의 한계, 사고 사슬 불성실성, 모델 편집의 과제
AI 안전 연구자가 해석 가능성 연구의 실제 성적표를 펼쳐 보였다. 희소 오토인코더 해석을 검증할 기준이 없다는 문제, 사고 사슬이 맥락에 따라 모순되는 현상, 모델 편집이 논리적 일관성에 실패하는 이유를 짚는다.
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AI 용어 정리 51선 총정리 — 토큰·임베딩·어텐션·RAG·MCP·전문가 혼합까지 기본 개념 지도
The Cloud Girl이 AI 용어 51개를 각각 20초 안에 정의하는 형식으로 정리했다. 토큰과 임베딩, 어텐션과 트랜스포머, RAG와 MCP, 추론 모델과 전문가 혼합까지 이어지는 개념 지도를 정리해 짚어본다.
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LLM 해석가능성 강연 정리: 설명가능성과의 차이, 희소 오토인코더와 어트리뷰션 그래프까지
NDC 토론토 2026에서 미셸 프로스트가 대규모 언어 모델의 내부를 들여다보는 해석가능성을 정리했습니다. 설명가능성과 무엇이 다른지, 고전 기법이 왜 흔들리는지, 앤스로픽 논문 네 편이 어떤 흐름으로 이어지는지를 한 시간으로 압축했습니다.
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MIT 6.S191 딥러닝 강의 정리: 일반화의 한계, 적대적 예제, 디퓨전 모델과 LLM의 작동 원리
MIT 6.S191 여섯 번째 강의는 딥러닝의 한계부터 짚습니다. 무작위 라벨도 외워버리는 신경망, 분포 밖에서의 불확실성, 적대적 예제, 그리고 디퓨전 모델과 대규모 언어 모델의 원리를 정리했습니다.
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MIT 6.S191 강의 정리 — 신경망의 한계, 확산 모델, 대규모 언어 모델의 창발
MIT 딥러닝 입문 강의 6.S191의 마지막 시간은 신경망이 무엇을 못 하는지부터 짚는다. 보편 근사 정리와 일반화의 함정, 분포 밖 입력과 적대적 공격, 그리고 이 한계를 넘어서려는 확산 모델과 대규모 언어 모델의 창발 현상까지 정리했다.
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LLM 해석가능성 연구: 앤스로픽이 공개한 대규모 언어 모델의 내부 회로, 병렬 계산과 계획 능력
앤스로픽 해석가능성 팀의 스탠퍼드 CS25 강연 정리. 희소 오토인코더로 찾아낸 특징과 인과 그래프를 통해, 대규모 언어 모델이 추상 개념을 사용하고 여러 계산을 병렬로 굴리며 여러 단어 앞을 내다보고 계획한다는 증거를 살펴본다.
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거대 언어모델이 더 똑똑해지는 원리: 과적합과 이중 하강, 로또 티켓 가설로 풀어보는 '규모의 법칙'
통계학습이론은 큰 모델일수록 과적합으로 성능이 나빠진다고 예측했지만 실제 대규모 언어모델은 정반대였다. 이중 하강과 로또 티켓 가설을 통해 신경망을 키울수록 오히려 더 잘 일반화하는 원리를 쉽게 풀어본다.
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트랜스포머 탄생사 정리: LSTM, 어텐션 seq2seq를 거쳐 GPT로 이어진 흐름
챗GPT와 클로드의 바탕이 된 트랜스포머는 하루아침에 등장하지 않았다. 기울기 소실 문제를 완화한 LSTM의 게이트, 어텐션을 붙인 seq2seq, 순환을 아예 버린 트랜스포머로 이어진 흐름을 차례로 정리했다.
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LLM이란 무엇인가: 대규모 언어 모델의 뜻과 작동 원리, ChatGPT와의 차이 초보 가이드
ChatGPT는 앱이고 그 뒤의 지능이 LLM이다. 대규모 언어 모델의 세 단어를 하나씩 풀고, 방대한 텍스트로 패턴을 학습하는 원리와 트랜스포머가 촉발한 AI 혁명의 배경을 초보자 눈높이로 정리한다.
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전문가 혼합(MoE) 구조 완벽 정리: 거대 언어모델을 효율적으로 돌리는 법
수천억 개 파라미터의 언어모델을 통째로 돌리지 않고, 입력마다 일부 전문가 신경망만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조의 원리와 장단점을 IBM 해설로 정리했습니다.
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LLM(대규모 언어모델)이란? 학습 방식과 활용, 한계 정리
대규모 언어모델(LLM)의 정의와 학습 과정, 트랜스포머와 자기어텐션의 역할, 그리고 편향과 환각 같은 한계까지 기본 개념을 정리한다.
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AI 에이전트 작동 원리 완벽 해부: 감지·사고·행동 3단계와 지식베이스·RAG·피드백 루프
AI 에이전트가 정보를 받아들여 판단하고 행동으로 옮기는 과정을 감지·사고·행동 세 단계로 나눠 해부한다. 지식베이스와 RAG, 정책, 강화학습, 피드백 루프까지 여행 예약 사례로 쉽게 풀어 설명한다.
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ChatGPT 학습 원리 3단계: 사전학습·지도 미세조정·RLHF 쉽게 이해하기
대규모 언어모델 ChatGPT가 인터넷 데이터 사전학습, 지도 미세조정(SFT), 인간 피드백 강화학습(RLHF)의 3단계로 완성되는 과정을 예시와 함께 풀어 설명합니다.
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LLM 뜻과 작동 원리 완전정복: 언어·모델·GPT·트랜스포머까지 한 번에 이해하기
LLM을 '강화된 자동완성'으로 풀어낸 초보자 강의를 정리했다. 언어·모델·파라미터·데이터셋·컴퓨트의 개념부터 GPT와 트랜스포머의 어텐션 메커니즘까지, 대규모 언어모델을 마법이 아닌 원리로 하나씩 쉽게 설명한다.
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메이투안 LongCat 2.0: 1.6조 파라미터 오픈 AI 모델 공개와 실제 성능 검증
중국 메이투안이 1.6조 파라미터 규모의 초거대 오픈 모델 LongCat 2.0을 공개했다. 희소 어텐션과 비엔비디아 ASIC 학습이 주목받지만, 무료 채팅 환경 실사용 평가에서는 코딩 성능이 기대에 못 미쳤다.
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AI 토큰 비용의 진실 — 에이전트 코딩이 돈을 잡아먹는 이유
토큰이 무엇인지부터 코딩 에이전트가 파일을 반복해 읽으며 토큰을 폭증시키는 구조, 캐싱과 구독료 개편까지 AI 비용의 실체를 풀어봅니다.
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LLM 작동 원리 완전 정리: 다음 단어 예측부터 신경망·트랜스포머·파인튜닝까지 한눈에
대규모 언어 모델(LLM)이 정확히 무엇이고 어떻게 학습하고 추론하는지, 다음 단어 예측이라는 핵심 원리부터 신경망과 역전파, 트랜스포머와 어텐션, 사전학습과 파인튜닝까지 입문자 눈높이로 차근차근 정리했습니다.
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AI 웹 개발 완전 가이드: 풀스택 전환과 직무·연봉, 저코드 노코드 도구까지 총정리
AI가 웹 개발을 어떻게 바꾸는지 초보자 눈높이로 정리했습니다. 제로샷·원샷·퓨샷 프롬프트 활용, 백엔드에서 풀스택으로의 전환, 산업별 적용과 주요 직무·연봉 흐름, 그리고 저코드 노코드 도구와 웹 3.0 같은 신흥 트렌드까지 폭넓게 다룹니다.
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LLM 대규모 언어 모델이란? 초보자를 위한 쉬운 개념 설명
LLM(대규모 언어 모델)을 “도서관의 모든 책을 읽은 수석 연구원”에 비유해 쉽게 풀어낸 입문 강의를 정리했다. AI 모델과의 차이, 멀티모달 능력까지 한눈에.
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벡터 데이터베이스란? 임베딩·벡터로 AI를 떠받치는 데이터 저장소 쉽게 이해하기
SQL·NoSQL·그래프를 잇는 벡터 데이터베이스의 개념을 벡터와 임베딩, 챗봇·이미지·음성 인식·유사도 검색 같은 활용 사례와 유연성·확장성·속도라는 장점으로 풀어 설명합니다.
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LLM이란 무엇인가 — 대규모 언어 모델 작동 원리와 한계 쉽게 정리
ChatGPT·Claude·Gemini 안에서 작동하는 LLM(대규모 언어 모델)의 정체를 전문용어 없이 풀이한다. 다음 토큰 예측, 학습 방식, 파라미터 규모, 잘 맞는 일과 피해야 할 일까지 정리했다.
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생성형 AI 입문 가이드: ChatGPT·대규모언어모델·확산모델 핵심 개념 총정리
AI를 처음 접하는 사람을 위한 생성형 AI 입문 가이드. ChatGPT의 등장과 대규모 언어모델의 작동 원리, 주요 기업과 모델, 텍스트·이미지·영상·음성을 만드는 확산모델, 실생활 활용법과 프롬프트 개념까지 한 영상으로 정리한다.
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대규모 언어모델 작동 원리 쉽게 보기: 토큰·임베딩·어텐션과 다음 단어 예측
챗봇 뒤의 대규모 언어모델이 문장을 토큰으로 쪼개 숫자로 바꾸고, 여러 층에서 병렬로 다음 단어를 예측하며, 어텐션으로 정보를 주고받는 기본 원리를 예시와 함께 설명한다.
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RLHF(인간 피드백 강화학습) 쉽게 이해하기: AI를 인간 가치에 맞추는 법
대규모 언어 모델을 인간의 선호와 가치에 맞추는 기술 RLHF를, 강화학습의 기본 개념과 4단계 학습 과정, 그리고 비용·편향 같은 한계까지 정리한다.
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LLM 완전정복 — 대규모 언어 모델의 원리·학습·활용 쉽게 이해하기
대규모 언어 모델(LLM)이 무엇이고 어떻게 학습·작동하는지, 트랜스포머와 셀프 어텐션의 역할부터 번역·챗봇 등 실제 활용까지 핵심을 정리했습니다.
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LLM 대규모 언어 모델이란? 트랜스포머·프롬프트 디자인 쉽게 이해하기
구글 개발자 영상을 바탕으로 대규모 언어 모델(LLM)이 무엇인지, 트랜스포머 구조와 '고급 자동완성' 원리, 제로샷·퓨샷과 프롬프트 디자인까지 비전문가도 알 수 있게 정리했습니다.
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AI 에이전트란? 작동 원리·유형·아키텍처 핵심 정리 | ByteByteGo
AI 에이전트가 기존 소프트웨어와 어떻게 다른지, 자율성·기억·추론 엔진 같은 핵심 능력과 다섯 가지 유형, 단일·멀티·인간 협업 아키텍처를 ByteByteGo 영상이 쉽게 설명합니다.
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AI 머신러닝 딥러닝 생성형 AI 차이 한눈에 정리 | IBM 기술 해설
인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI가 어떻게 포함 관계로 연결되는지 IBM 전문가가 역사와 함께 쉽게 풀어 설명합니다. 헷갈리는 용어를 한 번에 정리해 보세요.
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LLM은 어떻게 만들어지나: 데이터·토큰화·학습·평가까지 5단계로 정리
GPT·Gemini·Claude 같은 대규모 언어모델을 만드는 5단계를 정리한다. 데이터 큐레이션과 토큰화부터 트랜스포머 아키텍처, 대규모 학습, 그리고 평가까지 핵심 과정과 비용·기술을 쉽게 설명한다.
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LLM(대규모 언어 모델)이란? 사전학습·미세조정·프롬프트 설계 한눈에 정리
구글 클라우드의 LLM 입문 강의를 정리했다. 대규모 언어 모델의 정의와 세 가지 특징, 사전학습과 미세조정, 프롬프트 설계와 엔지니어링의 차이, LLM의 종류와 효율적 튜닝 방법까지 핵심만 짚는다.
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대규모 언어 모델(LLM) 작동 원리: 다음 단어 예측과 트랜스포머 쉽게 이해하기
대규모 언어 모델은 입력된 문장 다음에 올 단어를 확률로 예측하는 거대한 함수입니다. 수천억 개의 매개변수, 사전 훈련과 인간 피드백 강화학습(RLHF), 트랜스포머와 어텐션까지 LLM의 핵심 작동 원리를 일반 독자 눈높이로 정리했습니다.
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