기술노트 — AI·풀스택·인프라 실전 개발 지식 | 영삼넷

본문 바로가기

DeepSeek V4 아키텍처 완전 분석 — 1조 파라미터 MoE의 비밀

DeepSeek V4의 1조 파라미터 MoE 아키텍처, Engram Memory, Lightning Indexer 기술을 상세 분석합니다. GPT-5.4, Gemini 3과의 비교와 실전 활용법까지.

#DeepSeek#MoE#LLM

LLM 구조화된 출력 — JSON Mode와 Schema 제약

LLM에서 JSON, 구조화된 데이터를 안정적으로 추출하는 기법과 패턴.

#LLM#Structured Output#JSON

GPT-5 Turbo — 빠르고 저렴한 고성능 모델

GPT-5 Turbo의 성능 벤치마크, 기존 모델 대비 개선점, 마이그레이션 가이드.

#GPT-5#OpenAI#LLM

RAG 심화 — 청킹과 리랭킹 전략

RAG 파이프라인의 핵심인 문서 청킹 전략과 검색 결과 리랭킹 기법을 비교 분석하고 최적 조합을 찾는 방법을 다룹니다.

#RAG#청킹#리랭킹

AI 파인튜닝 실전 — LoRA, QLoRA로 커스텀 모델 만들기

LoRA와 QLoRA 기법으로 LLM을 효율적으로 파인튜닝하는 실전 가이드.

#Fine-tuning#LoRA#LLM

LoRA vs QLoRA vs Full Fine-tuning 비교 분석

대규모 언어 모델의 파인튜닝 기법인 LoRA, QLoRA, Full Fine-tuning의 원리와 성능, 비용을 비교하여 최적의 방법을 선택합니다.

#LoRA#QLoRA#파인튜닝

AI 프롬프트 캐싱 — 비용 절감과 성능 최적화

LLM API의 프롬프트 캐싱 기법으로 비용을 90%까지 절감하는 방법.

#LLM#Caching#Optimization

프롬프트 체이닝 — 복잡한 작업을 단계별로 분해하기

하나의 복잡한 프롬프트 대신 여러 단계로 분해하는 프롬프트 체이닝 기법으로 LLM의 정확도와 신뢰성을 크게 향상시키는 전략을 실전 예제로 소개합니다.

#프롬프트#체이닝#LLM

LLM 평가 방법론 — 모델 성능을 올바르게 측정하는 법

LLM 평가를 위한 벤치마크, 메트릭, 자동 평가 파이프라인 구축 방법.

#LLM#Evaluation#AI

AI 챗봇 구축 — Streaming 응답과 SSE 구현

LLM 기반 AI 챗봇에서 Server-Sent Events(SSE)를 활용한 스트리밍 응답 구현 방법을 프론트엔드와 백엔드 코드로 완전히 설명합니다.

#챗봇#Streaming#SSE

Claude 3.5 Sonnet 활용법 — 코드 생성과 분석의 새 기준

Claude 3.5 Sonnet의 코딩 능력과 실전 프롬프트 패턴, GPT-4o 대비 장점 분석.

#Claude#Anthropic#LLM

AI 파인튜닝 입문 — LoRA로 나만의 모델 만들기

LoRA를 활용한 경량 파인튜닝으로 도메인 특화 AI 모델을 만드는 방법.

#Fine-tuning#LoRA#LLM