AI 과학 발견 에이전트 SAGA, 목표 함수까지 스스로 설계하는 이중 루프 구조 해설
언어모델을 가설 탐색기로 쓰는 데서 한발 더 나아가 목표 함수 자체를 스스로 바꾸는 SAGA 에이전트가 항생제·자석 소재·나노바디 설계에서 기존 전문 알고리즘을 앞선 과정을, 코넬대 연구자의 강연 내용으로 정리했다.
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AI TOPIC
대형 언어모델 최신 뉴스와 핵심 해설
대형 언어모델 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 11편을 최신순으로 모았습니다.
LLM 진화 탐색으로 우주론 알고리즘 개선 — 스탠퍼드 물리·AI 학회 매드이볼브 발표
2026년 스탠퍼드 물리·AI 학회에서 공개된 매드이볼브는 대형언어모델을 써서 우주론 알고리즘 코드를 세대마다 반복 개량한다. 세대당 30센트 미만 비용으로 성능을 끌어올렸지만, 좋은 출발 알고리즘을 고르는 일은 여전히 사람 몫이었다.
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LoRA 완전 이해 — 저차원 적응부터 QLoRA·VeRA·DoRA까지 파라미터 효율 미세조정 정리
700억 파라미터 모델을 통째로 미세조정하는 대신, 작은 어댑터만 학습하는 LoRA의 원리와 초기화·학습률 요령, 그리고 QLoRA·VeRA·DoRA로 이어지는 발전을 알기 쉽게 설명합니다.
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AI 작동 원리 쉽게 이해하기: LLM·토큰·에이전트를 비개발자용으로 정리
대형언어모델이 왜 '강력한 자동완성'인지, 토큰·문맥창·추론모델·에이전트가 무엇인지, 그리고 업무에서 에이전트를 잘 부리는 방법까지 비개발자 눈높이로 풀어낸 기초 강의를 정리했습니다.
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신뢰할 수 있는 자율주행·로봇 안전: 스탠퍼드 세미나의 의미론적 이상 탐지와 데이터 개선
스탠퍼드 로보틱스 세미나에서 자율주행·로봇의 안전을 다룬다. 표지판 오인 같은 의미론적 이상을 잡아내는 빠른·느린 이중 추론과, 데이터로 정책을 개선하는 방법을 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링이란? 좋은 지시문의 4가지 구성 요소와 실전 팁
프롬프트 엔지니어링은 AI 모델과 효과적으로 소통하기 위해 입력을 설계하는 기술입니다. 좋은 프롬프트의 구성 요소, 실전 팁, 흔한 실수와 여섯 가지 활용 예시를 정리했습니다.
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LLM 개발 3단계 정리 — 아키텍처 구축, 사전학습, 파인튜닝의 원리
대형 언어모델은 어떻게 만들어질까. 데이터 준비와 토큰화, 다음 단어 예측, GPT 계열 아키텍처, 사전학습으로 만드는 파운데이션 모델, 그리고 분류·지시·선호 파인튜닝까지 개발 3단계를 개념적으로 정리했다.
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GPT 작동 원리 해설 - 토큰화·임베딩·어텐션·샘플링으로 본 LLM 내부
NDC 발표 'Inside GPT'를 정리했습니다. 대형 언어 모델이 텍스트를 토큰으로 바꾸고 임베딩과 어텐션으로 다음 토큰을 예측하며, 온도와 top-p 샘플링으로 무작위성을 더하는 과정을 GPT-2 예시로 풀어냅니다.
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프롬프트 엔지니어링 4가지 팁 - 구글 클라우드의 LLM 활용 기본 가이드
구글 클라우드가 소개하는 프롬프트 엔지니어링 기본기. 구체적으로 쓰기, 맥락 제공, 예시 활용, 프롬프트와 페르소나 실험이라는 네 가지 팁으로 LLM에서 더 나은 결과를 얻는 방법을 정리했습니다.
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LLM 파인튜닝 완전정복: 자기지도·지도·강화학습과 LoRA 효율화
GPT-3 같은 기반 모델을 특정 용도에 맞게 다듬는 파인튜닝의 개념과 세 가지 방식, 그리고 적은 파라미터로 학습하는 LoRA 기법을 예제 코드 흐름과 함께 정리했다.
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RMS Norm 정규화 쉽게 이해하기 — 레이어 정규화보다 빠른 트랜스포머 정규화
RMS Norm(루트 평균 제곱 정규화)은 레이어 정규화를 단순화한 기법으로 미스트랄·라마 같은 대형 언어 모델에 쓰인다. 평균과 분산 계산을 빼고 루트 평균 제곱만으로 조정해 연산을 크게 줄이는 원리와 레이어 정규화와의 차이를 정리했다.
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