부에 이르는 철학

처음에는 단순히 신기한 기술처럼 느껴졌던 LLM이 이제는 점점 일상 속으로 들어오고 있습니다. 그렇다면 앞으로는 어떻게 변하게 될까요? 조금만 시선을 넓혀보면 이미 변화의 방향은 어느 정도 보이기 시작합…

LLM은 분명 편리한 도구입니다. 하지만 아무 생각 없이 사용하면 오히려 잘못된 결과로 이어질 수 있습니다. 중요한 것은 👉 “얼마나 잘 쓰느냐”입니다. 실제로 사용하면서 꼭 알아두면 좋은 기준들을 …

어떤 기술이든 한쪽 면만 보면 제대로 이해하기 어렵습니다. LLM도 마찬가지입니다. 편리하고 강력한 도구인 것은 분명하지만, 그만큼 분명한 한계도 함께 가지고 있습니다. 그래서 더 중요한 것은 👉 “잘…

LLM을 사용하다 보면 한 번쯤 이런 경험을 하게 됩니다. 👉 “설명은 정말 자연스러운데… 뭔가 이상하다?” 겉보기에는 완벽해 보이지만, 자세히 보면 틀린 내용이 섞여 있는 경우가 있습니다. 왜 이런 일…

LLM이 다양한 일을 할 수 있다는 것은 알게 되었지만, 막상 이렇게 생각할 수 있습니다. 👉 “그래서 언제 써야 하는 거지?” 항상 사용할 필요는 없습니다. 하지만 특정 순간에는 👉 매우 강력한 도…

처음 LLM을 접하면 이런 생각이 들 수 있습니다. 👉 “이건 개발자나 전문가만 쓰는 기술 아닐까?” 하지만 실제로는 전혀 그렇지 않습니다. LLM은 특정한 사람만 사용하는 기술이 아니라, 👉 이미 다…

아침에 일어나 스마트폰을 확인하고, 메시지를 보내고, 검색을 하고, 글을 읽습니다. 이 모든 과정 속에서 우리는 “언어”를 계속 사용합니다. 그렇다면 이런 생각이 들 수 있습니다. 👉 “사람의 언어를 …

AI라는 단어는 이제 익숙합니다. 음성 인식, 번역, 추천 시스템까지 이미 우리 생활 곳곳에 들어와 있습니다. 그런데 최근에는 “LLM”이라는 이름이 따로 강조되고 있습니다. 👉 왜 굳이 구분해서 부를까요…

앞 글에서 토큰(Token)에 대해 알아보았습니다. 👉 문장을 잘게 나눈 단위 👉 LLM이 생각하는 기본 재료 그렇다면 이제 이런 질문이 자연스럽게 이어집니다. 👉 “이 AI는 도대체 무엇을 기준으로 …