Ai2 LLM 쉬운 설명 (트랜스포머, LoRA 파인튜닝, 토크나이징) ChatGPT, Claude, Gemini 등 다양한 LLM 서비스가 일상과 업무에 깊숙이 자리 잡은 지금, 이러한 AI 기술의 작동 원리를 이해하는 것은 단순 사용자를 넘어 더 효율적인 활용을 위한 첫걸음입니다. OpenAI의 GPT부터 GitHub Copilot까지, 이들 서비스는 모두 거대한 언어 모델이라는 공통점을 가지고 있습니다. 본 글에서는 LLM의 핵심 개념부터 실무 활용까지, 복잡한 기술을 쉽게 풀어 설명합니다. 트랜스포머 아키텍처의 이해 트랜스포머는 '변형시키다'라는 뜻을 가지며, 현대 딥러닝 자연어 처리 모델에서 가장 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다. 원래는 기계 번역을 위해 개발되었지만, 다른 태스크에서도 뛰어난 성능을 보여 이미지 처리를 위한 비전 트랜스포머(Vision Trans.. 2026. 2. 22. 2025 AI 트렌드 총정리 (딥시크, 온디바이스AI, 코딩혁명) 2025년은 AI가 단순한 가능성을 넘어 우리 삶에 깊숙이 들어온 현실이 된 해입니다. 2023년과 2024년에 AI의 잠재력을 확인했다면, 2025년에는 AI가 실체화되어 비용을 지불하고 청구서를 받기 시작했습니다. 이제 AI는 비용 절감, 인력 구조 변화, 보안 및 신뢰 문제 등 실질적인 과제를 우리에게 던지고 있습니다. 본문에서는 2025년 AI 시장을 뒤흔든 주요 트렌드와 그 의미를 심층 분석합니다. 딥시크 쇼크와 AI 비용 혁명의 시작 AI는 종종 '돈 많은 자들의 게임'으로 여겨졌지만, 2025년 초 중국의 딥시크(DeepSeek)가 이 공식을 깼습니다. 딥시크는 V3 및 R1 모델을 출시하며 '더 비싼 GPU가 아닌 더 영리한 설계로도 최강의 성능이 가능하다'는 것을 입증했습니다. GPT-.. 2026. 2. 11. 이전 1 다음
