
매주 새로운 LLM 모델을 배포하는 제타의 AI 팀 이야기
제타 AI팀은 대화 기억력과 서사적 몰입을 개선하며 자체 LLM을 빠르게 배포했습니다.\n사용자 피드백을 학습에 반영하는 Data Flywheel과 A/B 테스트로 재미를 검증합니다.
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제타 AI팀은 대화 기억력과 서사적 몰입을 개선하며 자체 LLM을 빠르게 배포했습니다.\n사용자 피드백을 학습에 반영하는 Data Flywheel과 A/B 테스트로 재미를 검증합니다.

생성형 AI 활용이 일상화되면서 안전한 상호작용을 위한 가드레일의 필요성을 소개했습니다. 카카오의 Kanana Safeguard 시리즈를 알리는 글입니다.


프롬프트 없이 맥락 데이터를 읽어 먼저 개입하는 에이전트형 AI 개념을 정리했습니다. 번아웃 점수나 과소비 알림처럼 생활 개선 기능에 적용할 수 있는 가능성도 제시했습니다.
카카오T에 On-Device AI와 Cloud AI를 결합한 하이브리드 전략을 적용한 개발 과정을 공유했습니다.\n주소 자동 입력 기능에 적용해 사용자 처리 시간 단축과 완료율 향상 성과를 확인했습니다.


MAB 기반 가격결정의 한계를 보완하기 위해 그룹화, 목적함수, adaptive window, regret 평가를 단계적으로 도입했습니다. 상품별 판매 결과를 바탕으로 더 민첩하게 모델을 선택하는 방향으로 개선했습니다.

RAG 시스템의 환각 원인으로 명사구 충돌을 설명하고, 이를 줄이기 위한 전처리와 쿼리 분할 방안을 소개했습니다. 기업 문서 특성에 맞춘 데이터 사전처리로 정확도를 높일 수 있다고 정리했습니다.


GPT는 기본적으로 다음 단어를 예측하는 모델이라 대화가 어렵습니다. instruction tuning으로 질문-답변 형식을 학습해 ChatGPT 같은 대화형 모델로 확장했습니다.


GPT를 다음 단어를 예측하는 모델로 쉽게 풀어 설명했습니다. Transformer 디코더만 사용하는 구조와 LLaMA 예시를 통해 Base Model 개념을 소개했습니다.
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생성형 AI 이미지 품질을 자동 평가하고 블랙박스 최적화로 하이퍼파라미터를 탐색한 사례를 다뤘습니다. 수작업을 줄이고 결과 신뢰도를 높였지만, 스타일 판별 지표는 추가 보완이 필요했습니다.


Reasoning 모델의 개념과 학습 방법, 성능 특징을 정리하고 AI 검색 고도화 방향을 소개했습니다. 질문 특성에 따라 Reasoning과 Non-Reasoning 모델을 선택해 정확도와 속도를 함께 높이는 방안을 다뤘습니다.


Amazon OpenSearch Service의 LTR 플러그인으로 BM25 결과를 재정렬해 검색 품질을 높이는 과정을 소개했습니다. Bedrock, RankLib, NDCG 평가를 통해 학습·배포·비교 흐름을 실습 형태로 설명했습니다.

인공지능 연산을 빠르게 처리하기 위한 전용 하드웨어로 NPU를 소개했습니다. CPU와 GPU의 역할과 한계를 짚으며 AI 효율 극대화 관점을 설명했습니다.

밸런스히어로가 월드뱅크 방문에서 인도 시장의 AI 기반 마이크로 파이낸스 사례를 공유했습니다. 중저신용자 대상 대안신용평가와 빠른 대출 심사로 금융 포용 확대 가능성을 보여줬습니다.

밸런스히어로가 월드뱅크에 인도 시장의 AI 마이크로 파이낸스 사례를 공유했습니다. 중저신용자 대상 대안신용평가와 빠른 심사 모델이 포용 금융 사례로 주목받았습니다.