본문 바로가기

분류 전체보기43

Prompt Engineering vs Prompt Tuning – 프롬프트 기술의 진화 AI 언어모델과 상호작용할 때 가장 중요한 요소 중 하나가 ‘프롬프트(Prompt)’다. 하지만 이제 단순히 문장을 잘 짓는 것을 넘어서, 프롬프트 자체를 학습시키는 단계에 이르렀다. 바로 Prompt Engineering과 Prompt Tuning의 차이다. 전자는 사람이 문장을 설계하는 기술이라면, 후자는 AI가 ‘프롬프트 역할’을 학습하도록 만드는 구조적 접근이다. 이 글에서는 두 기술의 개념과 차이점, 실제 사용 사례, 그리고 내가 각 방식으로 실험하며 느낀 효율성과 방향성에 대해 구체적으로 비교해본다. 단순한 프롬프트 작성 팁이 아니라, 지금 AI 모델과 사람이 어떻게 ‘의도를 공유’하고 있는지를 탐색하는 글이다.Prompt Engineering – 인간의 언어로 설계하는 창의적 기술Prompt.. 2025. 5. 23.
에이전트 AI(Agentic AI) – 스스로 행동하는 AI의 구조 에이전트 AI(Agentic AI)는 단순히 주어진 질문에 답하거나 입력에 반응하는 AI를 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 계획을 세우며, 일련의 작업을 수행할 수 있는 AI 구조를 의미한다. 우리가 흔히 사용하는 GPT나 Claude가 '대화형 도우미'였다면, 에이전트 AI는 스스로 움직이고 결정하는 '디지털 행위자'에 가깝다. 이 글에서는 Agentic AI의 개념과 기술적 구조, 기존 AI 시스템과의 차이점, 그리고 내가 직접 에이전트 프레임워크를 활용해본 경험을 바탕으로, 이 기술이 실생활과 비즈니스에 어떤 파장을 가져올지를 구체적으로 풀어본다. 단순한 기능 설명이 아니라, 우리가 곧 마주하게 될 ‘능동형 AI’의 시대에 대한 사유이기도 하다.에이전트 AI란 무엇인가 – 반응형을 넘어, 능동형으로.. 2025. 5. 22.
LoRA(Fine-tuning) – 소형 데이터로 AI를 재학습시키는 방법 LoRA(Low-Rank Adaptation)는 거대한 언어모델(LLM)을 빠르고 경제적으로 재학습시키는 파인튜닝 기법 중 하나로, 최근 AI 커뮤니티에서 폭발적인 관심을 받고 있다. 전체 모델을 재학습하는 대신, 핵심 파라미터에만 미세 조정을 가함으로써 적은 데이터, 적은 비용, 적은 연산으로도 높은 효과를 낼 수 있기 때문이다. 이 글에서는 LoRA의 개념과 원리, 기존 파인튜닝 방식과의 차이, 그리고 내가 직접 LoRA를 실험하며 느낀 가능성과 한계를 중심으로 설명한다. 복잡한 수식보다도, 왜 이 기술이 ‘현실적인 대안’으로 떠오르고 있는지를 사람의 눈으로 정리한 글이다.LoRA란 무엇인가 – ‘덧붙이는 학습’의 개념LoRA(Low-Rank Adaptation)는 대형 언어모델의 일부 파라미터에만 .. 2025. 5. 22.
온디바이스 AI vs 클라우드 AI – 실행 환경에 따른 기술 차이 AI 기술이 일상 곳곳에 스며들며, 이제는 '어디서' 실행되는지가 중요한 화두가 되었다. 이때 핵심적으로 나뉘는 개념이 바로 '온디바이스 AI(On-Device AI)'와 '클라우드 AI(Cloud AI)'다. 두 기술 모두 인공지능을 실행하는 방식이지만, 처리 위치에 따라 성능, 보안, 반응속도, 전력소모 등 전혀 다른 특성과 함정을 가진다. 이 글에서는 온디바이스 AI와 클라우드 AI의 구조적 차이, 사용 환경별 장단점, 그리고 개인적으로 다양한 기기와 서비스에서 두 기술을 체감한 경험을 바탕으로 이들을 비교해본다. 단순 기술 비교가 아니라, ‘내가 선택할 수 있는 AI 실행 환경’이라는 관점에서 지금 어떤 변화가 벌어지고 있는지를 짚어본다.온디바이스 AI – 내 손 안에서 작동하는 AI의 매력온디바.. 2025. 5. 22.
RISC-V란 무엇인가? – 오픈소스 칩 설계의 부상 RISC-V는 최근 반도체와 인공지능 산업에서 뜨거운 주목을 받고 있는 오픈소스 기반의 명령어 집합 아키텍처(Instruction Set Architecture, ISA)다. 기존에는 인텔의 x86, ARM의 아키텍처가 시장을 지배했지만, RISC-V는 라이선스 비용이 없고 자유롭게 커스터마이징할 수 있다는 장점으로 점점 세력을 확장하고 있다. 이 글에서는 RISC-V가 무엇인지, 왜 갑자기 급부상하게 되었는지, 그리고 이 기술이 AI, 엣지 컴퓨팅, 디지털 주권 등과 어떤 관련이 있는지를 살펴본다. 특히 기술 설명에만 머무르지 않고, 내가 직접 RISC-V 관련 프로젝트나 기술 데모를 접하며 느꼈던 인상과 해석도 함께 담아 ‘사람이 쓴 글’로 구성했다.RISC-V란 무엇인가 – 칩 설계의 오픈소스를 꿈.. 2025. 5. 21.
파운데이션 모델(Foundation Model)의 의미 – AI는 왜 거대화되는가 파운데이션 모델(Foundation Model)은 단순한 하나의 AI 모델을 넘어, 다양한 분야에 적응할 수 있도록 사전 학습된 대규모 모델을 말합니다. GPT, Claude, Gemini, LLaMA 같은 거대 언어모델들이 대표적이며, 이들은 텍스트, 이미지, 코드 등 다양한 입력을 이해하고 생성할 수 있는 범용성을 갖추고 있죠. 이 글에서는 파운데이션 모델의 정의, 기술적 기반, 그리고 '왜 이토록 AI가 거대해지고 있는가'라는 질문에 대해, 기술적 분석과 함께 내가 직접 체감한 변화를 바탕으로 서술했습니다. 단순히 성능 향상 이상의 의미를 담고 있는 이 구조가 어떤 변화를 만들고 있는지, 지금 그 현장을 함께 들여다봅니다.파운데이션 모델이란? – ‘범용성’을 위해 설계된 AI의 바닥 구조파운데이션 .. 2025. 5. 21.

티스토리툴바