
[IT TREND] FMOps, LLM 시대의 AI 앱 개발 방법
FMOps를 LLM 시대의 AI 앱 개발 방법론으로 소개했습니다. 프롬프트 체이닝과 데이터 연동, 모니터링을 중심으로 주요 플랫폼 사례를 정리했습니다.
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FMOps를 LLM 시대의 AI 앱 개발 방법론으로 소개했습니다. 프롬프트 체이닝과 데이터 연동, 모니터링을 중심으로 주요 플랫폼 사례를 정리했습니다.

생성 챗봇의 단답형·페르소나·안전성 문제를 좋은 응답 기준과 추가학습으로 개선했습니다. SFT와 스타일 제어를 평가해 품질과 안전성 균형이 높은 SFT를 백본으로 선택했습니다.

자율 AI 에이전트와 Auto-GPT의 개념, 작동 방식, 주요 사례를 정리했습니다. 또한 성능·비용·사용성 한계와 함께 ChatGPT 다음 트렌드 가능성을 살펴봤습니다.

프롬프트 엔지니어링을 AI를 잘 쓰기 위한 핵심 기술로 설명하며 주요 기법과 가이드라인을 정리했습니다. 또한 프롬프트 마켓과 적대적 프롬프팅의 가능성과 우려도 함께 살펴보았습니다.

ChatGPT로 블로그 초안을 작성하는 방법과 활용 흐름을 소개했습니다. 생성 결과는 편리하지만 팩트 체크와 재수정이 필요하다고 정리했습니다.

EMNLP 2022의 NLP 논문 14편을 대화, 검색, 생성, 평가, 데이터셋 관점에서 리뷰했습니다. 프롬프트·LLM·멀티모달 학습의 성과와 개인정보, 비용, 데이터 품질 이슈를 함께 다뤘습니다.


AI 아트가 디자인과 광고 크리에이티브에 줄 수 있는 가능성을 살펴보는 글입니다. 프롬프트 기반 생성 도구와 그에 따른 기회, 한계, 위험을 함께 언급했습니다.

ACL 2022의 NLP 연구 12편을 프롬프트, 문장 표현, 대화, 멀티모달 평가 관점에서 리뷰했습니다. 대조 학습과 평가 체계 개선 등 주요 제안과 실험 결과를 정리했습니다.
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