LLM8 LLM부터 할루시네이션까지, AI 핵심 용어 쉽게 정리하기 AI 관련 뉴스를 읽다 보면 LLM, 할루시네이션, 트랜스포머 같은 용어가 쏟아진다. 전문가가 아니더라도 이 용어들을 이해하면 AI 기술의 흐름을 훨씬 명확하게 파악할 수 있다. 이 글에서는 실무와 일상에서 자주 등장하는 AI 용어들을 간결하게 정리한다.핵심 요약LLM(대규모 언어 모델): ChatGPT, Claude 등의 기반 기술로, 대량의 텍스트 데이터를 학습해 언어를 생성하는 모델할루시네이션: AI가 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상트랜스포머: 현재 대부분의 생성형 AI를 가능하게 한 핵심 신경망 아키텍처파인튜닝 vs. RAG: 모델을 특정 목적에 맞추는 두 가지 대표적 접근법AGI: 인간 수준의 범용 지능을 목표로 하는 개념으로, 아직 실현되지 않음무슨 일이 있었나출처: Unsplas.. 2026. 4. 13. 단일 GPU로 1000억 개 파라미터 LLM을 풀프리시전으로 학습한다 — MegaTrain 대형 언어 모델 학습은 오랫동안 수백~수천 장의 GPU를 보유한 소수 조직의 전유물이었다.그런데 최근 arXiv에 올라온 MegaTrain 논문은 이 전제를 정면으로 흔든다.단 하나의 GPU에서 100B(1000억) 파라미터 이상의 LLM을 풀프리시전(FP32/BF16)으로 학습할 수 있다는 것이다.양자화나 저정밀도에 기대지 않고 수치 정밀도를 유지한 채 이를 달성했다는 점에서 연구·산업계 모두에 의미 있는 시도다.핵심 요약단일 GPU에서 100B+ 파라미터 모델을 풀프리시전으로 학습 가능CPU 메모리와 스토리지를 계층적으로 활용하는 메모리 오프로딩 아키텍처 제안기존 ZeRO-Infinity 등 대비 학습 처리량(throughput) 개선연구자·스타트업도 단일 고사양 워크스테이션으로 초대형 모델 실험 가.. 2026. 4. 9. LLM으로 코딩하면 마이크로서비스가 늘어날까? LLM 기반 코딩 도구가 보편화되면서 흥미로운 질문이 등장했다. AI 어시스턴트와 함께 작업하면 아키텍처 선택에도 영향을 줄까? 특히 마이크로서비스가 더 자연스러운 선택지가 되는 걸까? 이 질문은 단순한 호기심을 넘어, 팀의 설계 결정이 도구의 특성에 의해 무의식적으로 유도될 수 있다는 점에서 실용적으로 중요하다.핵심 요약LLM은 컨텍스트 윈도우 안에 들어오는 작고 응집된 코드베이스에서 훨씬 잘 동작한다마이크로서비스는 각 서비스가 독립적이고 범위가 좁아 LLM이 이해하기 쉽다반면 대형 모놀리스는 LLM이 전체 맥락을 파악하기 어렵다아키텍처를 도구 친화성으로 선택하면 운영 복잡성이라는 대가가 따른다의식적인 설계 결정 없이 LLM 사용 패턴이 구조를 암묵적으로 형성할 수 있다무슨 일이 있었나출처: Unspl.. 2026. 4. 6. LLM 위키, "아이디어 파일" 하나가 던진 개인 지식관리의 다음 질문 안드레이 카파시가 2026년 4월 4일 공개한 **LLM Wiki**는 제품 발표라기보다, LLM을 이용해 개인용 위키를 계속 자라게 만드는 작업 방식을 정리한 "idea file"에 가깝다. 핵심은 단순 검색형 RAG를 넘어서, 모델이 새 자료를 읽을 때마다 요약과 교차참조, 모순 표시, 문서 갱신까지 수행하는 지속형 지식베이스를 만들자는 제안이다.이 시도가 중요한 이유는 분명하다. 지금까지 많은 AI 도구가 "질문할 때마다 다시 찾아 답하는" 흐름에 머물렀다면, 이번 구상은 "한 번 정리한 지식을 계속 누적·수정하는" 운영 레이어를 전면에 올려놨기 때문이다. 즉, 답변 품질 경쟁을 넘어 지식 관리 방식 자체를 바꾸려는 문제제기다.핵심 요약이번 문서는 완성된 서비스가 아니라 LLM 기반 개인 위키 운영.. 2026. 4. 5. 개발자끼리 GPU를 나눠 쓰는 LLM 서비스, sllm이 던진 질문 최근 Hacker News에 소개된 sllm은 비싼 GPU 인프라를 한 사람이 전부 감당하는 대신, 여러 개발자가 같은 모델 접근권을 함께 구독하는 방식으로 비용을 낮추겠다는 시도다. 핵심은 단순하다. 전통적인 토큰 종량제가 아니라, 특정 모델용 GPU 자원을 작은 그룹이 함께 나눠 쓰고 API 키를 받아 사용하는 구조다.이 시도가 눈길을 끄는 이유는 분명하다. 요즘 AI 개발에서 병목은 모델 성능 자체보다도 추론 비용, GPU 확보, 그리고 예측하기 어려운 사용량 관리에 더 자주 걸리기 때문이다. 이런 상황에서 “무제한 토큰”과 “공동 부담”을 묶은 모델은 개인 개발자와 작은 팀에게 꽤 현실적인 대안으로 읽힌다.핵심 요약sllm은 여러 사용자가 하나의 모델 구독 단위를 함께 나누는 cohort 구조를 .. 2026. 4. 5. AMD의 레모네이드, GPU와 NPU를 묶는 오픈소스 로컬 LLM 서버 AMD가 지원하는 오픈소스 프로젝트 Lemonade는 PC 안에서 텍스트, 이미지, 음성 모델을 한 번에 다루기 쉽게 만든 로컬 AI 서버다. 특히 GPU뿐 아니라 NPU까지 활용할 수 있도록 설계했고, OpenAI 호환 API를 제공해 기존 앱을 크게 고치지 않고 붙일 수 있다는 점이 눈에 띈다.이 사안이 중요한 이유는 분명하다. 로컬 AI의 장점인 프라이버시, 지연 시간, 비용 통제를 유지하면서도, 개발자가 하드웨어별 백엔드 차이를 직접 감당해야 하는 부담을 줄이려 하기 때문이다.핵심 요약AMD가 커뮤니티와 함께 만드는 오픈소스 로컬 AI 서버다.LLM뿐 아니라 이미지 생성, 음성 합성, 음성 인식까지 하나의 로컬 서비스로 묶는다.OpenAI 호환 API를 제공해 기존 앱 연동 장벽을 낮춘다.GPU와.. 2026. 4. 3. LiteLLM, 논란의 컴플라이언스 스타트업 Delve와 결별한 이유 AI 게이트웨이 스타트업 LiteLLM이 보안·컴플라이언스 파트너였던 Delve를 정리하고, 다른 업체를 통해 인증을 다시 받겠다고 밝혔다. 단순한 협력사 교체로 끝나는 이야기가 아니라, 오픈소스 보안 사고와 컴플라이언스 신뢰성 논란이 한 번에 겹친 사건이라는 점에서 업계 관심이 크다.특히 LiteLLM은 여러 생성형 AI 모델을 하나의 인터페이스로 묶어 쓰는 팀들이 많이 쓰는 인프라다. 그래서 이번 이슈는 “인증을 받았는데도 왜 이런 사고가 났나”를 넘어, 빠르게 성장한 AI 인프라 회사들이 보안과 감사 체계를 얼마나 검증해야 하는지 다시 묻는 계기가 되고 있다.핵심 요약출처: Unsplash · 원본 링크: 바로가기LiteLLM은 2026년 3월 30일, Delve 대신 다른 업체로 보안 인증을 다시.. 2026. 4. 2. OpenAI GPT-5 출시: AI의 새로운 기준을 세우다 OpenAI가 마침내 GPT-5를 공개했다. 전작인 GPT-4o를 훌쩍 뛰어넘는 성능과 함께, 인공지능이 실제 업무와 일상에 얼마나 깊숙이 들어올 수 있는지를 다시 한번 증명해 보였다. GPT-5는 단순한 업그레이드가 아니라, AI 패러다임 자체의 전환점으로 평가받고 있다.GPT-5란 무엇인가GPT-5(Generative Pre-trained Transformer 5)는 OpenAI가 개발한 5세대 대형 언어 모델(LLM)이다. 방대한 텍스트·멀티모달 데이터를 사전 학습한 뒤 인간 피드백 강화학습(RLHF)으로 미세 조정되었으며, 텍스트·이미지·오디오·코드 등 다양한 입력을 이해하고 생성할 수 있다. GPT-4 시리즈 대비 추론 능력, 지식 정확도, 맥락 이해 깊이가 전반적으로 크게 향상되었다.주요 특징.. 2026. 3. 30. 이전 1 다음
