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파인튜닝(Fine-Tuning) vs 프롬프트 엔지니어링(Prompt-Engineering) : LLM을 최적화하는 두 가지 방법 대규모 언어 모델(LLM)의 활용이 늘어나면서 성능을 최적화하는 방법도 점점 다양해지고 있습니다. 대표적인 방식으로는 ‘파인튜닝(Fine-tuning)’과 ‘프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)’이 있으며, 두 방법 모두 모델의 성능을 향상시키는 데 유용하지만, 접근 방식과 목적이 달라서 이에 대한 개념 이해 및 용도에 맞는 구별이 필요하다고 생각합니다. 파인튜닝 및 프롬프트 엔지니어링의 개념과 특징에 대해 알아가 보겠습니다.1. 파인튜닝(Fine-tuning)의 개념과 특징파인튜닝은 이미 학습된 LLM을 특정 도메인이나 목적에 맞춰 추가적으로 학습시키는 방법입니다. 기존 모델이 대량의 데이터로 사전 학습(Pre-training)된 상태에서, 보다 좁은 범위의 데이터로 추가 학습을 진행.. 2025. 3. 18.
LLM 압축의 핵심, 지식 증류(Knowledge Distillation)란? 대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 성능을 보이지만 연산량이 많고 자원을 많이 소모한다는 단점이 있습니다. 이를 해결하기 위해 모델을 경량화하는 다양한 기법이 개발되었으며, 그중 대표적인 방법이 ‘지식 증류(Knowledge Distillation)’입니다. 지식 증류는 크고 복잡한 모델(Teacher Model)의 지식을 작은 모델(Student Model)로 전달해 모델을 가볍게 만들면서도 성능을 유지하는 기법이라고 볼 수 있습니다.1. 지식 증류의 개념과 원리지식 증류는 2015년 Geoffrey Hinton이 제안한 개념으로, 크고 강력한 모델이 학습한 지식을 작은 모델이 효과적으로 학습하도록 돕는 방식입니다. 일반적인 모델 학습이 정답 레이블과 예측값 간의 차이를 최소화하는 방식이라면, 지식 증.. 2025. 3. 18.
AI 성능 평가와 모니터링: MLOps로 AI 모델 운영하기 위한 3가지 기술 AI 모델을 개발하는 것만으로 끝나는 시대는 개인적으로, 지나고도 한참 지났다고 보고 있습니다. 이제는 AI 모델을 지속적으로 운영하고 관리하는 과정이 더 중요해지고 있습니다. 모델이 처음에는 높은 성능을 보이더라도 시간이 지나면서 데이터의 변화에 따라 정확도가 떨어질 수 있으며, 새로운 환경에서 예측이 제대로 작동하지 않을 수도 있습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 MLOps(Machine Learning Operations)가 등장했습니다. MLOps는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 운영, 모니터링을 체계적으로 관리하는 개념으로, AI 성능을 지속적으로 평가하고 최적화하는 데 필수적인 역할을 하고 있습니다. 이번에는, MLOps를 활용하여 AI 모델을 운영하기 위한 핵심 기술 세 가지에 대해 설명하도.. 2025. 3. 18.
DALL·E vs Stable Diffusion vs MidJourney: AI 이미지 생성 3대장 비교 최근 AI 기술이 발전하면서 그림을 직접 그리지 않아도 텍스트만 입력하면 원하는 이미지를 만들어주는 AI 그림 생성 모델들이 큰 인기를 끌고 있습니다. 특히 DALL·E, Stable Diffusion, MidJourney는 각각 다른 방식과 스타일로 이미지를 생성하며, 많은 사람들이 활용하고 있는 대표적인 AI 이미지 생성 도구입니다.이 세 가지 AI 모델은 공통적으로 텍스트 프롬프트(입력된 문장)를 분석하여 이미지를 만들어낸다는 점에서 비슷하지만, 결과물의 스타일이나 사용 방식, 기능에서는 차이가 있습니다. 이미지 생성에서 3대장을 꼽히는 DALL·E, Stable Diffusion, MidJourney가 어떤 특징을 가지고 있는지, 각각의 장단점은 무엇인지 비교해 보겠습니다.1. DALL·E – 직.. 2025. 3. 18.
텍스트, 이미지, 음성을 하나로! 멀티모달 AI 모델의 작동 원리 AI 기술이 발전하면서 인간과 보다 자연스럽게 소통할 수 있는 인공지능 모델이 요구되고 있습니다. 기존의 AI 모델은 텍스트, 이미지, 음성 등 특정한 하나의 데이터 유형만 처리하는 방식이었지만, 최근에는 여러 가지 데이터를 동시에 활용하는 멀티모달 AI 기술이 주목받고 있습니다.멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 입력 데이터를 결합하여 더욱 정교하고 직관적인 방식으로 정보를 이해하고 생성할 수 있는 모델입니다. 예를 들어, 사용자가 "강아지가 뛰어노는 사진을 보여줘"라고 말을 하면, 멀티모달 AI는 음성 명령을 이해하고, 적절한 이미지를 검색하여 제공하게 됩니다. 이 멀티모달 AI 모델이 무엇인지, 어떤 원리로 작동하는지, 그리고 실제로 어떻게 활용되고 있는지에 대해 알아가 보겠습니다.1.. 2025. 3. 18.
모바일 AI 최적화: 저사양에서도 실행 가능한 경량화 모델 구축법 AI 기술이 발전하면서 스마트폰과 태블릿 같은 모바일 기기에서도 AI 모델을 실행하는 사례가 늘어나고 있습니다. 하지만 모바일 디바이스는 데스크톱이나 서버 환경에 비해 연산 성능과 메모리 용량이 제한적이기 때문에, 복잡한 AI 모델을 그대로 적용하기 어렵습니다.이 문제를 해결하기 위해 AI 모델을 경량화하는 다양한 기술이 등장했습니다. 이를 통해 저사양 모바일 기기에서도 원활하게 AI 모델을 실행할 수 있으며, 배터리 소모를 줄이고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. 모바일 AI 모델을 최적화하는 주요 기법과 최적화된 프레임워크, 그리고 모바일 환경에서 고려해야 할 추가적인 요소들을 알아보도록 하겠습니다.1. 모바일 AI 모델 경량화 기법모바일 디바이스에서 AI 모델을 원활하게 실행하려면 연산 속도를 높.. 2025. 3. 18.

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