NewAI / ML10편 시리즈
Structured Output과 AI 데이터 파이프라인
LLM 비정형 출력의 한계를 분석하고, 구조화된 출력의 3가지 접근 방식과 제약 디코딩의 원리를 살펴봅니다.
기술, 튜토리얼, 회고 등 개발과 관련된 글을 기록합니다.
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LLM 비정형 출력의 한계를 분석하고, 구조화된 출력의 3가지 접근 방식과 제약 디코딩의 원리를 살펴봅니다.
합성 데이터의 정의와 유형, 2026년 합성 데이터가 필수가 된 배경, 데이터 순환 문제와 생태계 전체 지도를 살펴봅니다.
트랜스포머 기반 LLM의 추론 과정을 Prefill과 Decode 단계로 나누어 분석하고, 메모리 바운드와 컴퓨트 바운드의 개념, 핵심 지연시간 지표를 정리합니다.
지식 그래프의 정의와 역사, 벡터 검색의 한계를 그래프가 어떻게 보완하는지, GraphRAG의 35% 정확도 향상 사례까지 Knowledge Graph와 AI 결합의 전체 그림을 소개합니다.
AI 에이전트에서 모델을 감싸는 모든 것, 하네스 엔지니어링의 정의와 등장 배경, 그리고 5가지 핵심 역할을 살펴봅니다.
프롬프트 중심 사고에서 컨텍스트 설계로의 패러다임 전환을 살펴보고, 컨텍스트 엔지니어링의 정의와 5가지 핵심 전략을 개괄합니다.
전통 정적 분석의 한계를 넘어 LLM이 코드를 이해하고 분석하는 새로운 패러다임을 소개합니다. 2026년 도구 생태계와 자동화 파이프라인의 가능성을 탐구합니다.
전통적인 테스트 자동화에서 AI 기반 테스트로의 전환을 살펴봅니다. Agentic QA의 등장, 2026년 도구 생태계, 그리고 70% 이상 기업이 도입한 AI 테스트의 현황과 30-45% 효율 개선 사례를 분석합니다.
300개 이상의 모델과 50개 이상의 벤치마크가 공존하는 시대, AI 평가 하네스가 왜 필요한지 그 정의와 핵심 구성요소, 평가 생태계 전체 지도를 살펴봅니다.
"AI / ML" 26개 시리즈