추론-시간 계산이란 무엇인가요? 왜 모두가 추론 모델 시대에 '잠시 생각하라'의 가치를 다시 계산하기 시작했을까요?
Inference-Time Compute는 훈련에 얼마나 많은 컴퓨팅 파워를 쓰는지가 아니라, 모델이 실제로 사용자 질문에 답할 때 생각하고, 시도하고, 선별하는 데 얼마나 많은 추가 컴퓨팅을 투자하느냐에 관한 것입니다. 이 용어가 최근 뜨거운 이유는 추론 모델이 오래...
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포스트 트레이닝이란 무엇인가요? 많은 모델들이 그 격차를 실제로 벌리는 이유는 훈련 이후입니다
사후 훈련이란 대규모 사전 학습을 완료한 후 추가 훈련 단계를 통해 모델이 목표 과제에 더 유용하고 안정적이며 정렬되는 과정을 의미합니다. 많은 사람들이 모델이 강한지 여부에 대해 언급하고, 처음에는 사전 학습 데이터의 양과 매개변수의 규모에 집중하지만, 이제 업계는 ...
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접지란 무엇인가요? 왜 점점 더 많은 AI 검색이 '출처 답변 가져오기'를 강조하는 이유
접지는 일반적으로 "모델의 답변을 가능한 한 검증 가능한 외부 정보에 기반하게 만드는 것"으로 이해할 수 있습니다. 가장 일반적인 형태는 모델이 검색 결과, 데이터베이스 기록, 기업 지식 베이스 또는 기타 명시적 출처와 함께 답변을 생성하고, 그 출처들을 함께 가져오는...
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프롬프트 캐싱이란 무엇인가요? 왜 긴 프롬프트와 여러 라운드의 에이전트가 캐시를 먹으려 애쓰는지
프롬프트 캐싱은 모델 요청에서 반복되는 프롬프트 접두사를 캐시한 후, 매번 처음부터 세는 대신 동일하거나 매우 일관된 접두사를 만날 때 처리 결과를 직접 재사용하는 것을 의미합니다. 지난 2년간 점점 더 인기를 얻은 이유는 고급 이름 때문이 아니라, 점점 더 많은 제품...
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에이전트 서치란 무엇인가요? 검색 제품이 "답변 제공"에서 "확인"으로 전환하기 시작한 이유
에이전트 서치는 일반적으로 "자율적으로 찾고, 작업을 분해하며, 지속적으로 검색 및 결과를 정리할 수 있는" 기능을 가진 새로운 세대의 검색 방법을 의미합니다. 전통 검색과 가장 큰 차이점은 단순히 10개의 링크를 요약으로 대체하는 것이 아니라, 시스템이 검색 단계를 ...
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보이스 에이전트란 무엇인가요? AI 음성 비서가 '말하기'에서 '행동'으로 전환하기 시작한 이유
보이스 에이전트는 "목소리를 주 출입구로 하는 에이전트"로 이해할 수 있습니다. 단순히 당신의 말을 텍스트로 변환하고 모델 답변을 읽어주는 것이 아니라, 듣기, 이해하기, 끼어들기, 질문하기, 도구 호출, 작업 수행 등의 능력을 실시간으로 하나의 상호작용 폐쇄 루프에 ...
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컨텍스트 캐싱이란 무엇인가요? 왜 장기 맥락 상품의 비용 키워드가 되어가고 있는가
컨텍스트 캐싱은 모델에 반복적으로 전송될 컨텍스트를 캐시하고, 이후 요청을 매번 재처리하는 대신 가능한 한 재사용하는 것을 의미합니다. 최근 뜨거워지는 이유는 매우 현실적입니다: 장기 문맥 제품이 점점 더 많아지고 있지만, 아무도 같은 큰 문서, 규칙, 코드베이스에 계...
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하이브리드 전문가(MoE)란 무엇인가요? 왜 많은 인기 모델들은 매개변수가 크지만 활성화량은 그리 크지 않을까요?
전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE)은 "매번 전체 모델을 조립하지 않는" 모델 아키텍처입니다. 가장 중요한 기능은 모델의 일부 계층이 여러 전문가 모듈로 나뉘고, 라우터가 현재 토큰이 어떤 전문가를 선택할지 결정한다는 점입니다. 이렇게 하면 모델의...
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