오픈챗 이름 및 설명 글로 유해성 판단하는 모델 개발하기
오픈챗 이름 및 설명 글로 유해성 판단하는 모델 개발하기
오픈챗 이름과 설명 글로 유해성을 판단하는 모니터링 모델 개발 과정을 소개했습니다. 디코더 기반 분류와 임곗값 조정으로 자동 검수 범위를 넓혔습니다.
#ML#LLM
7005분
필터 1
Amazon Bedrock 위에 사내 LLM Gateway 구축하기: Claude Code, Codex를 위한 인증·비용·거버넌스
Amazon Bedrock 위에 사내 LLM Gateway 구축하기: Claude Code, Codex를 위한 인증·비용·거버넌스
사내 LLM Gateway로 Claude Code와 Codex의 인증, 비용, 모델 접근을 중앙에서 통제하는 설계를 정리했습니다.\nBedrock 기반 멀티 프로바이더 환경에서 예산 차단, 자동 다운그레이드, 감사 추적을 함께 구현한 사례입니다.
#Amazon Bedrock#LLM
10005분
Vello: 클래스 패스에 없는 외부 이벤트 처리
Vello: 클래스 패스에 없는 외부 이벤트 처리
클래스패스에 없는 외부 이벤트를 역직렬화 실패 없이 원시 형태로 보존하는 `LakeyEventConverter`를 소개했습니다. 대상 토픽 필터링과 중복 제거를 거쳐 `RawEvent`로 저장하는 흐름도 설명했습니다.
#Java#LLM
8005분
Hello AI World !
Hello AI World !
동적 CMS와 JSON 기반 관광 콘텐츠 관리 시스템에 LLM을 적용한 사례를 소개했습니다. 또한 할루시네이션과 보안, 비용을 고려한 AI-Native 개발의 주의점을 정리했습니다.
#LLM#prompt
12005분
AWS 환경에서 프로덕션-레디 확산 언어 모델(DLM) 검증하기
AWS 환경에서 프로덕션-레디 확산 언어 모델(DLM) 검증하기
DLM과 AR의 구조 차이, 지연 이점, 검증 방식과 평가 게이트 설계를 AWS 환경에서 설명했습니다. 데이터 구조화와 검색 개선으로 사실 정밀도와 환각을 함께 개선한 사례를 다뤘습니다.
#AWS#LLM
12005분
[24. 2. 14] 인공지능과 의료 데이터의 만남, 에이아이트릭스의 연구를 책임지고 있는 양은호 교수님을 소개합니다
[24. 2. 14] 인공지능과 의료 데이터의 만남, 에이아이트릭스의 연구를 책임지고 있는 양은호 교수님을 소개합니다
에이아이트릭스의 양은호 교수 인터뷰를 통해 바이탈케어의 개발 배경과 의료 AI 연구 방향을 소개했습니다. 의료 현장 적용을 위해 모델 안정화와 LLM 활용 가능성에 주목했습니다.
#ML#헬스케어
7005분
AI 코드 리뷰 자동화, 판정은 왜 흔들릴까? 원인과 해결법 4가지
AI 코드 리뷰 자동화, 판정은 왜 흔들릴까? 원인과 해결법 4가지
LLM 코드 리뷰는 같은 입력에도 판정이 달라질 수 있어 자동화에서 흔들림이 생길 수 있습니다. 이를 줄이기 위해 코드 위임, 출력 폭 좁히기, 다수결, 하네스 적용을 제안했습니다.
#LLM#자동화
16005분
[23. 5. 23] 에이아이트릭스, ICLR TML4H 워크샵 ‘환자 악화 예측 모델’최고 논문상 수상
[23. 5. 23] 에이아이트릭스, ICLR TML4H 워크샵 ‘환자 악화 예측 모델’최고 논문상 수상
AITRICS 연구팀이 ICLR 2023 TML4H 워크숍에서 환자 악화 예측 모델로 최고 논문상을 수상했습니다. 멀티모달 EHR와 자기지도 학습으로 1시간 단위의 정밀 예측 성능을 높였습니다.
#LLM#ML
6005분
LLM 자동번역: 중첩 객체와 목록 구조 확장
LLM 자동번역: 중첩 객체와 목록 구조 확장
LLM 자동번역 대상을 엔티티 직접 필드에서 중첩 객체와 목록 구조까지 확장했습니다.사용자 API는 단순하게 유지하고, index 기반 번역은 안정성 문제로 제외했습니다.
#LLM#번역
17005분
천만 MAU를 지탱하는 커뮤니티 시스템을 소개해요
천만 MAU를 지탱하는 커뮤니티 시스템을 소개해요
천만 MAU를 버티기 위한 커뮤니티 시스템의 구조와 선택을 소개했습니다. 웹앱과 서버앱, 모듈과 이벤트 분리로 확장성과 운영성을 함께 확보한 사례입니다.
#MSA#모듈형 모놀리스
57015분
[AI 해커톤 후기] AI 시대의 해커톤과 인간의 역할: AI의 계획과 사람의 전략
[AI 해커톤 후기] AI 시대의 해커톤과 인간의 역할: AI의 계획과 사람의 전략
AI 해커톤 회고로, 같은 도구를 써도 결과를 가른 것은 사람의 전략과 선택이라고 정리했습니다. 경비 정산 자동화 사례에서 AI는 계획과 구현을 맡고 사람은 조율과 의사결정을 담당했습니다.
#LLM#OCR
45005분
Amazon Bedrock 모델 promptfoo 로 성능 평가하기
Amazon Bedrock 모델 promptfoo 로 성능 평가하기
Amazon Bedrock 모델을 promptfoo로 비교 평가하는 방법을 소개했습니다. 프롬프트와 모델 변경 시 품질을 회귀 테스트처럼 검증할 수 있는 흐름을 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#promptfoo
16005분