AI Tools Radar 블로그
현실의 업무와 창작에 바로 적용할 수 있는 AI 도구 가이드, 방법론, 관찰을 전합니다.
AI 지식 증류란? 작은 모델을 큰 모델처럼 학습시키는 실용 가이드
AI 지식 증류는 대형 모델이 작은 모델을 가르쳐 성능을 유지하게 합니다. 효율적인 온디바이스 AI를 가능하게 하는 원리를 알아보세요.
전문가 혼합(MoE)이란? 현대 LLM의 기반 아키텍처 실용 가이드
전문가 혼합(MoE)은 입력을 전문 하위 모델로 라우팅하는 신경망 구조입니다. 토큰마다 일부 전문가만 활성화해 추론 비용을 낮춥니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란? 실용 가이드
MCP는 AI 에이전트를 다양한 도구와 데이터 소스에 연결하는 개방형 프로토콜입니다. 작동 원리와 중요한 이유를 알아보세요.
멀티모달 AI란? 작동 원리와 달라지는 것
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 영상을 함께 이해합니다. 작동 원리와 업무 및 학습 방식에 미치는 영향을 알아보세요.
멀티모달 AI란? 텍스트·이미지·오디오·영상을 함께 처리하는 법
멀티모달 AI 모델은 하나의 시스템에서 텍스트, 이미지, 오디오, 영상을 처리해 서로 다른 입력을 함께 추론합니다.
점진적 요약이란? 더 스마트하게 노트하는 실용 가이드
점진적 요약은 여러 층의 강조를 거쳐 시간이 흐르며 노트를 정제하는 방법입니다. 다섯 단계와 AI가 바꾸는 과정을 알아보세요.
프롬프트 캐싱이란? AI 앱의 비용과 지연을 줄이는 실용 가이드
프롬프트 캐싱은 반복되는 프롬프트 일부를 저장하고 재사용해 동일한 맥락을 여러 번 보낼 때 비용을 낮추고 응답을 빠르게 합니다.
프롬프트 엔지니어링이란? 쉬운 말로 설명하는 실용 가이드
프롬프트 엔지니어링은 AI 도구에서 더 나은 결과를 얻는 방법입니다. 모든 지식 근로자가 알아야 할 핵심 기법을 쉽게 설명합니다.
RAG란? 검색 증강 생성의 원리와 활용법
RAG는 문서 검색과 AI 생성을 결합해 근거 있는 답변을 만듭니다. 검색 증강 생성의 작동 원리와 적합한 활용 사례를 알아보세요.
인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)이란?: 실전 가이드
RLHF는 인간의 평가로 보상 모델을 학습한 뒤 강화학습을 적용해 언어 모델의 응답 품질과 지시 준수 능력을 높이는 방법입니다.
시맨틱 검색이란? AI가 키워드가 아닌 의미를 이해하는 방법
시맨틱 검색은 벡터 임베딩으로 키워드의 일치보다 질의 의도를 파악해 긴 꼬리 검색어와 자연어 질문의 결과를 개선합니다.
간격 반복 학습이란?: 실전 가이드
간격 반복 학습은 복습 간격을 점차 늘려 망각 곡선에 대응하고 적은 학습 시간으로 오래가는 기억을 만듭니다.