피지컬 AI는 학습된 인식, 추론, 제어를 현실 세계에서 작동하는 기계에 적용합니다. 이때 불확실성, 물리 법칙, 안전 제약을 무시할 수 없습니다. 이 가이드에서는 실제 적용에서 중요한 작동...
GraphRAG는 생성형 검색에 엔터티, 관계, 커뮤니티 또는 그래프 탐색을 결합해, 연결된 사실과 전반적인 구조에 의존하는 질문에 답합니다. 이 가이드에서는 실제 적용에서 중요한 작동 원리, 장단점, 평가...
클래스 불균형은 한 표적 클래스가 다른 클래스보다 훨씬 드물어 발생하며, 이로 인해 전체 지표와 표준 학습 과정에서 가장 중요할 수 있는 사례가 간과될 수 있습니다. 이...
AI 레드팀 테스트는 모델이나 AI 시스템이 실패하거나 오용되거나 의도된 경계를 벗어날 수 있는 방법을 적극적으로 찾아내는 적대적 테스트입니다. 이 안내서에서는 실무에서 중요한 작동 원리, 절충점, 평가...
모델 증류는 교사 모델의 출력, 내부 신호 또는 평활화된 확률 목표를 사용해 더 크거나 성능이 뛰어난 교사 모델의 동작을 더 작은 학생 모델로 이전하는 기법이다. 이...
콘텐츠 출처 이력은 자산의 출처와 편집 이력에 관한 검증 가능한 정보를 기록해 사람과 시스템이 해당 자산의 생성 또는 변경 과정을 살펴볼 수 있게 한다. 이 가이드에서는...
직접 선호도 최적화는 참조 모델을 기준으로 삼는 분류 방식의 목적 함수를 사용해 선호 응답과 비선호 응답 쌍으로 정책을 학습합니다. 이 가이드에서는 실제 적용에 중요한 작동 원리와...
AI 에이전트를 평가할 때는 최종 답변을 확인하는 것만으로는 부족합니다. 효과적인 평가는 결과를 측정하고, 실행 과정을 살피며, 여러 차례 반복 실행하고, 안전 경계를 테스트하며, 신뢰할 수 있는...
지시 튜닝은 지시 사항과 원하는 응답의 예시를 활용해 사전 학습된 모델을 대화형 작업에서 더 유용하고, 제어하기 쉽고, 일관성 있게 만든다. 이 안내서에서는 실제 적용에서 중요한 작동...
AI 지연 시간은 요청이나 토큰 하나를 처리하는 데 걸리는 시간을 뜻하고, 처리량은 서빙 시스템이 단위 시간당 완료하는 작업량을 뜻합니다. 이 가이드에서는 실제 적용에 중요한 작동 방식과...
청킹은 원본 자료를 검색 가능한 단위로 나누는 작업이다. 이 단위의 경계와 메타데이터는 RAG 시스템이 어떤 근거를 찾고 함께 제시할 수 있는지에 큰 영향을 준다. 이 가이드에서는...
플로 매칭은 정의된 확률 경로를 따라 단순한 분포의 샘플을 데이터 분포로 옮기는 연속 속도장을 학습합니다. 이 가이드에서는 실제 적용에서 중요한 작동 원리와 절충점, 평가 방법 및...
코파일럿은 사람을 돕고, 워크플로는 미리 정해진 경로를 따르며, 에이전트는 목표를 달성할 방법을 결정한다. 이들 사이의 경계가 모호해질 수 있지만, 그 차이는 제품 설계와 거버넌스, 비용, 안정성...
시각-언어-행동 모델은 체화된 시스템에서 시각적 인식과 언어 지시를 일련의 물리적 행동으로 연결합니다. 이 가이드는 실제 적용에서 중요한 작동 원리, 장단점, 평가 및 제어 방식을 설명합니다.
대규모 언어 모델 사전 학습은 방대한 토큰 시퀀스를 사용해 신경망을 최적화함으로써, 특정 작업에 맞게 조정하기 전에 언어적·사실적·절차적 패턴을 다양한 작업에 재사용할 수 있도록 학습하는 과정입니다. 이...
