전체 글563 [AI] - LLM vs vLM vs sLM의 관계 LLM vs vLM vs sLM이란1. LLM, sLM, vLM: 용어 정리1-1. LLM (Large Language Model)LLM은 대규모 언어 모델의 약자입니다.이는 수백억 개(Billions)에서 수조 개(Trillions)에 이르는 방대한 양의 파라미터(매개변수)와 텍스트 데이터를 학습한 인공지능 모델을 통칭합니다.역할: 인간의 언어를 이해, 요약, 번역, 생성하는 등 광범위한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행합니다.특징: 모델의 크기(파라미터 수)가 클수록 더 복잡하고 미묘한 언어적 패턴을 학습하여 높은 성능을 보이는 경향이 있습니다.예시: GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Llama 4, Claude Opus 4.11-2. sLM (Small Language Model) - 효율 .. 2026. 11. 11. [AI] - LLM이란 LLM이란?LLM은 Large Language Model의 약자로, 대규모 언어 모델을 의미합니다.이는 이름 그대로 방대한 양의 텍스트 데이터 세트를 학습한 인공지능 모델의 일종으로, 이 과정을 통해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 갖추게 됩니다.LLM의 종류LLM은 개발 주체와 방식에 따라 다양하게 분류됩니다.상용모델 (Closed Source): 특정 기업이 개발하여 API 등을 통해 제공하는 모델입니다.OpenAI의 ChatGPT (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano 등)Google의 Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash 등오픈소스 (Open Source): 모델의 구조와 가중치가 공개되어 누구나 접근하고 수정할 수 있는 모델입니다.Google의 Ge.. 2026. 11. 10. [Programming] - 미들웨어란? 미들웨어 (Middleware)미들웨어 탄생 배경과거에는 애플리케이션과 시스템을 동일한 서버에서 실행하기 때문에 서로 다른 애플리케이션들이 상호작용하기 힘들었습니다.각각의 애플리케이션은 자체적으로 모든 기능을 구현해야 했습니다.애플리케이션의 개발 및 유지보수가 복잡해졌습니다.클라이언트 쪽에 비즈니스 로직이 많을 경우, 클라이언트 관리(배포 등)로 인해 비용이 많이 발생하는 문제도 발생했습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 미들웨어가 등장했습니다.미들웨어란?서로 다른 애플리케이션, 시스템, 프로토콜 등의 컴퓨터 프로그램들이 서로 상호작용할 수 있도록 도와주는 소프트웨어입니다. (즉, 다른 소프트웨어와 소통하기 위한 인터페이스 역할을 합니다.)비즈니스 로직(클라이언트와 DBMS 사이의)을 미들웨어 서버에서 동.. 2026. 11. 9. [Programming] - 백엔드 아키텍처 구조 비교 벡엔드 아키텍처 구조 비교 (3Tier ~ Clean Architecture)백엔드 개발에서 아키텍처 선택은 프로젝트의 확장성과 유지보수성을 크게 좌우합니다.많은 개발자들이 Controller -> Service -> Repository의 3Tier 구조를 사용하지만, 프로젝트가 복잡해지면 Usecase 계층을 추가하거나 완전히 다른 아키텍처로 전환하는 경우가 많습니다.이제 실무에서 자주 사용하는 5가지 아키텍처 패턴을 비교하고, 각 폴더 구조와 선택 기준을 설명하겠습니다.1. 3Tier와 4Tier의 차이1-1. 3Tier 구조: Controller -> Service -> Repository3Tier에서 Service는 비즈니스 로직과 데이터 접근 로직을 모두 담당합니다.상대적으로 간단하고 빠르게 구.. 2026. 11. 5. [Network] - WireGuard란? WireGuard1. WireGuard란WireGuard는 가장 최근에 가상 사설망(VPN) 프로토콜 제품군에 추가된 프로토콜입니다.속도가 빠르고 최신식이며 고급 암호화 기술을 사용하지만, 실제로는 이전에 출시된 IPSec과 OpenVPN보다 더 간단하고 다양한 기능을 제공합니다.WireGuard란 무엇인가WireGuard는 사용이 간편하고 보안이 뛰어나며 효율적으로 알려진 최신 VPN 프로토콜입니다.WireGuard는 어떻게 작동하나요?WireGuard는 고성능과 최소한의 오버헤드를 목표로 최첨단 암호화를 사용하여 안전한 지점 간 연결을 생성하는 방식으로 작동합니다.WireGuard를 수동을 구성하려면 어떻게 해야 하나요?개인/공개 키, 피어, 허용된 IP(인터넷 프로토콜)와 같은 필요한 매개변수를 포.. 2026. 11. 4. [AI] - LLMOps란? LLMOps란 무엇인가LLMOps1. LLMOps 개념소프트웨어 서비스에 대규모 언어 모델(LLM)을 도입하는 팀이 늘고 있습니다.챗봇, 문서 요약, 코드 생성 등 LLM이 처리할 수 있는 작업은 다양합니다.그런데 실제 시비스에 LLM을 적용하면, 모델 자체의 성능과는 다른 차원의 문제가 나타납니다.프롬프트를 조금만 수정해도 응답 품질이 크게 흔들리고, 같은 질문에 대해 매번 다른 답이 나오기도 합니다.모델 호출 한 건에 드는 비용이 기존 API 호출보다 수십 배 높아 예산 통제가 어렵고, 응답 지연이 수 초에 달해 사용자 경험을 해치기도 합니다.모델이 사실과 다른 내용을 자신 있게 생성하는 환각(Hallucination) 문제도 있습니다.이런 문제들은 모델을 개발하는 단계가 아니라 운영하는 단계에서 드.. 2026. 11. 3. [AI] - 머신러닝 학습 방식 머신러닝 학습 방식 3가지 (지도학습, 비지도 학습, 강화 학습)머신 러닝에서 학습 방식은 크게 3가지로 구분할 수 있습니다.지도 학습 (Supervised Learning)비지도 학습 (Unsupervised Learning)강화 학습 (Reinforcement Learning)\1. 지도 학습지도 학습은 정답을 알려주고 학습시키는 방식입니다.머신러닝 모델에게 입력 값과 타깃을 제공하면서 훈련시키는 방식을 의미합니다.예를 들어 강수여부 예측하는 머신러닝 모델을 만들려고 합니다.머신러닝을 위한 훈련 데이터를 구하기 위해 기상청에 접속하여 지난 1년간의 온도, 습도, 구름 양 데이터와 그 날의 강수 여부 데이터를 다운받습니다.온도습도구름 양강수여부20˚c50%적다비가 온다23˚c30%많다비가 오지 않는다1.. 2026. 11. 2. [AI] - 모델 학습에서 가중치(Weight)란? 모델 학습에서 가중치란?가중치란?가중치(Weight)는 AI 모델이 어떤 입력 값을 계산에 얼마나 반영할지 정하는 학습된 숫자입니다.Google의 머신러닝 용어집은 가중치를 모델이 다른 값에 곱하는 값으로 설명합니다.학습 단계에서는 더 적절한 가중치를 찾고, 추론 단계에서는 이미 학습된 가중치를 사용해 예측을 만듭니다.쉽게 말하면 AI가 입력 정보를 똑같이 보지 않도록 만드는 내부의 조절값입니다.다만 사람의 언어처럼 "이 단어가 중요하다"라고 직접 적힌 메모가 아닙니다.숫자 계산 안에서 입력과 다음 계산을 연결하는 값이며, 큰 모델에는 이런 값이 수백만 개에서 수십억 개 이상 들어갈 수 있습니다.예시로 가중치 이해하기아주 단순한 집값 예측 모델을 생각해 보겠습니다.이 모델은 방 개수와 면적을 보고 예상 .. 2026. 10. 30. [AI] - RAG란? RAG(Retrieval Augmented Generation)란?RAG란RAG는 '검색 증강 생성'이라고 번역할 수 있으며, 기존의 언어 모델에 외부 지식을 결합하여 더욱 정확하고 최신의 정보를 제공하는 혁신적인 접근 방식입니다.RAG는 자연어 이해와 생성 분야에서 획기적인 성능을 보여주고 있으며, 다양한 응용 가능성으로 인해 많은 관심을 받고 있습니다.RAG 기술은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 한계를 극복하기 위해 개발되었습니다.1. RAG가 등장하게 된 배경1-1. 지식의 한계기존의 LLMs는 학습 시점의 데이터에 기반하여 지식을 습득합니다.이는 모델이 최신 정보나 학습 이후에 발생한 사건들에 대해 알지 못한다는 것을 의미합니다.예를 들어 2025년까지의 .. 2026. 10. 29. 이전 1 2 3 4 ··· 63 다음