![[IT TREND] 자율 AI 에이전트, ChatGPT 다음의 메가트렌드?](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2Fmh9ql%2FbtseNtHZg5L%2FxPmLyTdr51n0VSLiEZWRm0%2Fimg.png)
[IT TREND] 자율 AI 에이전트, ChatGPT 다음의 메가트렌드?
자율 AI 에이전트와 Auto-GPT의 개념, 작동 방식, 주요 사례를 정리했습니다. 또한 성능·비용·사용성 한계와 함께 ChatGPT 다음 트렌드 가능성을 살펴봤습니다.
#LLM#ChatGPT
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![[IT TREND] 초거대 AI 최신 키워드 : #소비자 #효율](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FdGvrb1%2FbtscS6g8Wnb%2FlhNeEBT6CvfykS22JY8I71%2Fimg.png)
[IT TREND] 초거대 AI 최신 키워드 : #소비자 #효율
초거대 AI가 연구자 중심에서 소비자 중심 서비스로 빠르게 이동하고 있습니다. 이제는 모델 규모보다 효율성과 장기 운영 가능성이 더 중요한 경쟁 요소로 떠올랐습니다.
#LLM#ChatGPT
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![[IT TREND] ChatGPT에 도전하는 오픈소스 AI](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FbQM87Z%2FbtsbBT4Iilj%2FOvk1e9ZbiRHyvTrPMDKjb0%2Fimg.png)
[IT TREND] ChatGPT에 도전하는 오픈소스 AI
오픈소스 AI가 ChatGPT에 도전하며 서비스화와 상업화 사례를 빠르게 늘려가고 있습니다. 동시에 안전성, 데이터 수급, 라이선스 문제도 함께 해결해야 할 과제로 제시했습니다.
#LLM#오픈소스 AI
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![[IT TREND] 프롬프트 엔지니어링, AI라는 도구를 잘 사용하는 방법](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FcGogwI%2Fbtr67ZGx39u%2F91x9ThKJhBqJ5SbPhPwChk%2Fimg.png)
[IT TREND] 프롬프트 엔지니어링, AI라는 도구를 잘 사용하는 방법
프롬프트 엔지니어링을 AI를 잘 쓰기 위한 핵심 기술로 설명하며 주요 기법과 가이드라인을 정리했습니다. 또한 프롬프트 마켓과 적대적 프롬프팅의 가능성과 우려도 함께 살펴보았습니다.
#LLM#prompt
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![[IT TREND] AI 시장 동향 : GPT-4의 등장](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FsGnLx%2Fbtr65qK6g58%2Froiqhk1nIdTouYMwZyVQ7K%2Fimg.png)
[IT TREND] AI 시장 동향 : GPT-4의 등장
GPT-4 공개를 중심으로 생성형 AI 시장의 주요 발표와 경쟁 구도를 정리했습니다. 폐쇄형과 개방형 흐름, 그리고 AI 대중화 가능성을 함께 살펴봅니다.
#LLM#ChatGPT
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AI로 블로그 쓰기 - ChatGPT를 가장 쉽게 활용하는 방법
ChatGPT로 블로그 초안을 작성하는 방법과 활용 흐름을 소개했습니다. 생성 결과는 편리하지만 팩트 체크와 재수정이 필요하다고 정리했습니다.
#ChatGPT#LLM
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EMNLP 2022 Review
EMNLP 2022의 NLP 논문 14편을 대화, 검색, 생성, 평가, 데이터셋 관점에서 리뷰했습니다. 프롬프트·LLM·멀티모달 학습의 성과와 개인정보, 비용, 데이터 품질 이슈를 함께 다뤘습니다.
#NLP#LLM
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NAVER GLACE AI 개발팀은 어떤 일을 해?
네이버 GLACE AI 개발팀이 서비스에 적용하는 NLP·CV 모델과 전용 LLM PlaceLM을 소개했습니다. 또한 데이터 버전 관리, 모니터링, 무중단 배포 등 운영 체계도 함께 다뤘습니다.
#LLM#NLP
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
새로운 루다를 지탱하는 모델 서빙 아키텍처 — 1편: A/B 테스트를 위한 구조 설계
모델 추론 구조까지 비교할 수 있도록 서비스 백엔드와 파이프라인을 분리했습니다. ConfigMap과 프록시 라우팅으로 A/B 테스트를 빠르게 제어했습니다.
#LLM#A/B 테스트
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ChatGPT와 검색의 미래
ChatGPT가 바꾸는 검색의 방향과 한계를 정리한 글입니다. 대화형 검색의 장점과 평가 방식, 하이브리드 모델의 필요성을 함께 살펴봅니다.
#ChatGPT#검색
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컬리, IEEM 2022에서 물류센터 생산 계획 최적화 논문을 발표하다
컬리가 IEEM 2022에서 물류센터 생산 계획 최적화 논문을 발표했습니다. 유전 알고리즘으로 배치 피킹 효율을 높이고 실제 물류센터 적용을 검토했습니다.
#최적화#유전 알고리즘
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Luda Gen 1, 더 재미있고 자연스러운 대화로 돌아온 루다 1편 - 생성 기반 챗봇
검색 기반 챗봇의 답변 DB 한계를 넘어 Luda Gen 1 생성 기반 챗봇을 도입했습니다.\n2.3B PLM과 시간·화자 정보를 활용해 자연스러운 문맥 대화 가능성을 높였습니다.
#LLM#챗봇
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Multi Task Learning 기반 챗봇 모델 개발
상위·하위 인텐트를 함께 추론하는 챗봇을 위해 MTL 기반 PLE 모델과 CurricularFace loss를 적용했습니다.\n기존 앙상블보다 성능과 관리 효율을 함께 개선한 사례를 소개했습니다.
#LLM#NLP
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![[Medical AI] #2 의료인공지능 모델 개발 파이프라인 툴 소개: Clairvoyance](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1200/1*ZfaLRqwNvlNN2Qpu_oV9lw.png)
[Medical AI] #2 의료인공지능 모델 개발 파이프라인 툴 소개: Clairvoyance
의료 데이터의 복잡성 때문에 AI 모델 개발과 재현성이 어려운 문제를 짚었습니다. Clairvoyance를 표준화된 파이프라인 도구로 소개하며 개발·평가·최적화의 체계화를 제안했습니다.
#LLM#pipeline
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