LLM 파인튜닝이란? RAG와의 차이, LoRA·QLoRA까지 쉽게 정리
전이 학습 비유로 풀어보는 LLM 파인튜닝의 개념과, RAG와의 비용·품질 차이, 베이스 모델과 인스트럭트 모델, 전체 파인튜닝과 LoRA·QLoRA의 차이를 codebasics 영상으로 설명합니다.
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AI TOPIC
codebasics 최신 뉴스와 핵심 해설
codebasics 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 쉽게 이해하기: AI 도구 연결의 표준
AI 애플리케이션을 만들 때 반복되던 글루 코드 문제를 MCP가 어떻게 표준화로 푸는지, 도구·자원·프롬프트라는 세 가지 기능을 중심으로 codebasics 영상을 풀어 설명합니다.
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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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생성형 AI vs AI 에이전트 vs 에이전틱 AI: 세 가지 개념의 차이를 쉽게 정리
ChatGPT 같은 생성형 AI, 도구로 작업을 수행하는 AI 에이전트, 여러 에이전트가 자율 협력하는 에이전틱 AI의 차이를 항공권 예약 같은 실제 예시로 쉽게 설명한다. 세 개념이 어떻게 연결되는지 정리했다.
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