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10. AI 모델 비교 (GPT vs Claude vs Gemini 차이 이해하기)
AI 모델인 GPT, Claude, Gemini는 각각 특성과 장점이 다릅니다. GPT는 일반 대화와 글 작성에 적합하고, Claude는…
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9. LLM 비용 구조 이해하기 (AI 사용 비용 줄이는 방법)
LLM 비용 구조는 AI 서비스에서 중요한 요소로, 주로 텍스트 처리량에 따라 결정된다. 입력과 출력 토큰의 합으로…
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8. Context Limit이란 무엇인가? (AI 입력 길이 제한 이해하기)
Context Limit은 AI가 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 길이의 제한을 의미합니다. 이는 입력과 출력 모두를…
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7. LLM 한계 이해하기 (Hallucination과 Context Limit 문제)
대형 언어 모델(LLM)은 많은 용도로 활용되지만, Hallucination과 Context Limit 등의 한계를 가지고 있다. Hallucination은 잘못된 정보를…
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6. Chain of Thought란 무엇인가? (AI 사고 과정을 활용하는 방법)
Chain of Thought는 AI가 단계적으로 사고하도록 유도하는 기법으로, 복잡한 문제 해결에 효과적입니다. 문제를 단계별로 나누면 오류를…
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5. Zero-shot과 Few-shot 차이 이해하기 (AI 학습 없이도 답하는 방법) Few-shot
Zero-shot과 Few-shot은 AI 질문 응답 방법으로, 각각 예시의 유무에 따라 차별화됩니다. Zero-shot은 예시 없이 질문을 입력해…
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4. Prompt Engineering이란 무엇인가? (AI 성능을 높이는 질문 설계 방법)
Prompt Engineering은 AI의 성능을 높이기 위한 질문 설계 기술로, 질문의 구조와 표현 방식이 결과의 품질을 결정합니다.…
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3. OpenAI Chat API 구조 이해하기
OpenAI Chat API 구조는 사용자가 AI와 상호작용하는 방법을 이해하는 데 중요한 요소입니다. 이 API는 메시지를 기반으로…
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2. AI는 어떻게 답변을 생성하는가? (LLM 작동 원리 쉽게 이해하기)
AI는 입력된 문장을 분석하고 다음 올 단어를 확률적으로 예측하여 답변을 생성합니다. 이는 방대한 데이터 학습을 통해…
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1. LLM이란 무엇인가? (대형 언어 모델 개념 쉽게 이해하기)
LLM(대형 언어 모델)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 자연스러운 문장을 생성하는 AI입니다. 챗봇, 번역, 자동 글 작성…