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대규모 언어 모델(예: ChatGPT)이 실제로 작동하는 방식 (실용적인 개발자 가이드)
🔍 LLM이란 실제로 무엇인가? 근본적으로 LLM은 next‑token 예측 시스템이다. 토큰(단어 또는 word pieces)의 시퀀스가 주어지면, 모델은 가장…
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Vector DB를 언제 (사용하고) 언제 사용하지 않을지
인덱싱이 도움이 되기보다 해가 될 때: 우리 RAG 사용 사례가 벡터 데이터베이스가 아니라 키‑값 스토어가 필요하다는 것을 어떻게 깨달았는가. The post “When Not to Use Vector DB” …
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91% 정확도로, 오픈소스 Hindsight 에이전틱 메모리가 실패하는 RAG에 갇힌 AI 에이전트를 위해 20/20 비전을 제공합니다.
2025년이 되면서 검색 증강 생성(RAG)이 에이전트 AI의 증가하는 데이터 요구를 충족시키기에 충분하지 않다는 것이 점점 더 명확해지고 있습니다. RAG는…
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OptiPFair 시리즈 #1: 작은 모델로 미래를 개척하다 — Pere Martra와 함께하는 건축 분석
원래 Principia Agentica에 게재된 OptiPFair Series – Episode 1. Small Language Models(SLM) 최적화에 대한 심층 탐구. AI 경쟁은…
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99%의 사용자는 이 10가지 ChatGPT 비밀 코드를 모른다
당신은 ChatGPT의 두뇌 능력 중 10%만 사용하고 있다고 느낀 적 있나요? 저도 그랬어요—비밀 프롬프트와 숨겨진 행동의 토끼굴에 머리부터 뛰어들기 전까지.
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LLM에 가드레일을 적용하세요
!Forem 로고https://media2.dev.to/dynamic/image/width=65,height=,fit=scale-down,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%...
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LLM 채팅 UI에서 240 FPS를 추구하기
요약: 나는 React UI에서 스트리밍 LLM 응답을 위한 다양한 최적화를 테스트하기 위해 벤치마크 스위트를 구축했다. 주요 요점: 1. 먼저 적절한 상태를 구축하고, 그 다음에 최적화를 적용한다…
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🔥마침내 나는 모델을 처음부터 만들 수 있었다🔥
여러 차례 반복과 실험, 그리고 교훈을 통해, 나는 마침내 550 M‑parameter 모델을 완전히 처음부터 구축했다. 이것이 내가 처음 구축하는 것은 아니다.
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프로덕션에서 LangChain 1.0으로 업그레이드하면서 얻은 교훈
무엇이 잘 작동했고, 무엇이 깨졌으며, 왜 그렇게 했는가. 이 글은 “프로덕션에서 LangChain 1.0으로 업그레이드하면서 배운 교훈”이라는 포스트이며, 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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Anthropic Skills. 새로운 모델 및 아키텍처를 위한 전반적 상황
Anthropic Skills의 표지 이미지. 새로운 모델 및 아키텍처를 위한 전반적인 모습 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto...
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팀이 AI 기반 앱을 구축하면서 한 가지 문제가 빠르게 나타납니다 👉 가드레일 없는 LLM 비용 폭주. 바로 그때 PromptShield AI가 등장합니다
Forem 로고 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=65,height=,fit=scale-down,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%...