IT/AI4 LLM: 설계 분석 구현 리팩토링 제 1장: LLM 개발의 기초 원칙 성공적인 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 프로젝트는 전략적이고 운영적인 기반 위에서 시작됩니다. 이 장에서는 추상적인 비즈니스 요구사항을 구체적인 기계 학습 문제로 변환하는 과정부터 모델의 전체 생애주기를 체계적으로 관리하는 LLMOps(LLM Operations) 프레임워크에 이르기까지, LLM 개발의 필수적인 기초 원칙을 다룹니다. 1.1. LLM 애플리케이션을 위한 문제 정의: 비즈니스 목표에서 기술 명세까지 모든 LLM 프로젝트의 성패를 좌우하는 첫 단계는 상위 수준의 비즈니스 목표를 명확하게 정의된 기계 학습 문제로 변환하는 것입니다.1 이 초기 문제 정의(Problem Framing) 과정은 프로젝트의 전체 방향성을 결정하며.. 2025. 9. 18. Gemini ChatGPT Grok 비교 분석 Executive Summary: The 2025 Generative AI Triad - A New Era of Specialization 2025년 생성형 인공지능(AI) 시장은 단일 승자를 가리는 경쟁 구도를 넘어, 각기 다른 전문 분야를 개척하는 세 거인의 시대로 접어들었습니다. 구글의 Gemini는 심층적으로 통합된 멀티모달 데이터 처리의 강자로, OpenAI의 ChatGPT는 방대한 에이전트 생태계를 갖춘 선구적인 개척자로, 그리고 xAI의 Grok은 필터링되지 않은 실시간 정보 엔진으로서 각자의 영역을 확고히 하고 있습니다.본 보고서의 핵심 논지는 2025년 기업 및 전문 사용자를 위한 최적의 전략이 단일 솔루션을 추구하는 대신, 각 플랫폼의 뚜렷하고 중복되지 않는 강점을 특정 고부가가치 사용.. 2025. 9. 16. chatGPT를 활용한 사무업무 자동화 시 발생하는 문제 현대 사무 환경에서 인공지능, 특히 ChatGPT는 단순 반복 작업을 넘어 복잡한 의사 결정 지원에 이르기까지 무한한 자동화 가능성을 제시하고 있습니다. 이메일 초안 작성, 문서 요약, 데이터 분석 보조, 보고서 자동 생성 등 다양한 업무에 ChatGPT를 도입하여 생산성을 혁신하려는 시도가 활발합니다. 하지만 이러한 혁신적인 시도에는 언제나 예상치 못한 난관이 따르기 마련입니다. 이론적으로 완벽해 보이는 자동화 스크립트도 실제 환경에서는 다양한 원인으로 인해 오류를 뿜어내며 개발자의 발목을 잡곤 합니다. 특히 'chatGPT를 활용한 사무업무 자동화' 과정에서는 일반적인 프로그래밍 에러 외에도 인공지능 API의 특성, 네트워크 환경, 그리고 프롬프트 설계 방식 등 복합적인 요인들이 얽혀 문제를 발생시킬.. 2025. 8. 21. AI를 활용한 자동화: 예측 불가능한 동작과 성능 저하의 원인과 해결 기업 환경에서 점점 더 중요해지고 있는 'AI를 활용한 자동화' 시스템에서 발생하는 문제입니다.AI 기반 자동화는 비즈니스 효율성을 극대화하지만, 때로는 예측 불가능한 동작, 성능 저하, 또는 시스템의 전반적인 오작동으로 인해 기대했던 효과를 내지 못하고 오히려 혼란을 가중시키기도 합니다. 이 글에서는 AI를 활용한 자동화 과정에서 흔히 마주치는 '오류'의 본질적인 원인을 깊이 있게 분석하고, 이를 해결하기 위한 실질적인 단계별 접근법을 제시하고자 합니다. 단순한 코드 버그를 넘어, 데이터 품질, 모델 관리, 시스템 통합 등 복합적인 요소에서 발생하는 문제점들을 짚어보고, 견고하고 신뢰할 수 있는 자동화 시스템을 구축하기 위한 명확한 해결책을 함께 살펴보겠습니다. 이 글을 통해 독자 여러분은 AI 자동화.. 2025. 8. 20. 이전 1 다음 반응형
