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Llama 4 기술적 특징 (아키텍처 및 성능 개선)아키텍처 변화: Llama 4에서는 Mixture-of-Experts (MoE) 구조를 도입하였다. 이는 여러 개의 전문가(Network)를 두고 토큰마다 일부만 활성화하여 거대한 모델을 효과적으로 운용하는 기법이다. 이를 통해 17B 규모의 활성 파라미터만으로도 총 400B 규모(128개 전문가)의 거대 모델을 구현하였다.모델 규모 및 성능: 공개된 Llama 4 모델은 Scout (17B×16)와 Maverick (17B×128) 두 가지이다. 총 파라미터 수는 각각 1090억(Scout), 4000억(Maverick)에 달하지만 활성 파라미터는 170억으로 동일하다. 이전 세대 Llama 3.1의 4050억 파라미터 밀집 모델과 비교하여 Llama 4는 동등 규..
휴넷 러닝메이커: 2025년 서비스 기능, 특징과 아쉬운 점 분석 1. 러닝메이커의 핵심 기능 (2025년 기준)손쉬운 콘텐츠 제작 도구 및 커스터마이징: 직관적인 드래그앤드롭 방식의 ‘러닝 빌더’를 통해 누구나 쉽게 교육 과정을 설계할 수 있습니다. 일/월/년 단위의 타임라인으로 학습 일정과 필수/선택 학습 여부, 수료 조건 등을 한눈에 조정할 수 있어 구체적인 학습 설계를 간편하게 수행합니다. 또한 기업별 자체 콘텐츠(예: 사내 자료, 동영상 등)를 플랫폼에 업로드하여 활용할 수 있어 폭넓은 커스터마이징이 가능합니다.풍부한 직무교육 콘텐츠와 자료 활용: 휴넷이 보유한 다양한 이러닝 콘텐츠가 기본으로 제공되어 별도의 콘텐츠 수급 없이도 활용할 수 있습니다. 뿐만 아니라 유튜브 영상, 아티클(기사/글), 소셜러닝 콘텐츠, 라이브 방송 등 다양한 형식의 학습 자료를 과정..
미국의 상호 관세 발표에 따른 시장 전망 미국의 상호 관세 발표에 따른 시장 전망 보고서1. 요약2025년 4월 2일, 도널드 트럼프 미국 대통령은 "해방의 날(Liberation Day)"로 명명하며 수입품에 대한 광범위한 관세 부과 계획을 발표했습니다. 이 발표의 핵심 내용은 모든 미국 교역국에 대한 10%의 기준 관세와 미국의 상품에 더 높은 관세를 부과하는 국가들에 대한 추가적인 상호 관세입니다. 이번 조치는 미국 시장에 단기적으로는 주가 하락과 소비자 물가 상승을 야기할 것으로 예상되며, 장기적으로는 경제 성장 둔화와 무역 전쟁의 위험을 증대시킬 수 있습니다. 특히 기술, 자동차, 농업 등 수입 의존도가 높거나 수출 비중이 큰 산업에 상당한 영향을 미칠 것으로 보입니다. 글로벌 시장 역시 무역 불확실성 증가와 보호무역주의 심화로 인해 ..
바이브 코딩 1. 서론: "바이브 코딩"의 이해"바이브 코딩"의 정의: "바이브 코딩"이라는 용어는 인공지능(AI)에 크게 의존하는 새로운 소프트웨어 개발 접근 방식을 설명하기 위해 등장했습니다. 이는 코딩에 특화된 대규모 언어 모델(LLM)에 자연어 프롬프트로 프로그래밍 문제나 원하는 애플리케이션 기능을 설명하는 것을 포함합니다. 그러면 AI가 필요한 코드 생성을 주요 역할을 수행하여 개발자의 참여를 전통적인 수동 코딩 방식에서 AI가 생성한 소스 코드를 안내, 테스트 및 개선하는 역할로 전환합니다.저명한 AI 연구원인 안드레이 카르파티가 2025년 2월에 만든 "바이브 코딩"은 단순한 새로운 기술 이상의 의미를 지닙니다. 이는 소프트웨어 생성 방식의 잠재적인 패러다임 전환을 시사합니다. 카르파티의 초기 설명은 심..
현재 원/달러 환율 분석 및 향후 전망 현재 원/달러 환율 분석 및 향후 전망1. 요약최근 원화 대비 달러화의 강세가 뚜렷하게 나타나고 있으며, 이는 미국 경제의 상대적인 강세, 미국 연방준비제도(Fed)의 통화 정책, 그리고 지속적인 글로벌 불확실성 등 복합적인 요인에 기인합니다. 본 보고서는 현재 원/달러 환율을 분석하고, 한국과 미국의 주요 경제 지표 비교, 양국 중앙은행의 통화 정책, 전문가 전망, 그리고 글로벌 거시 경제 요인들을 종합적으로 고려하여 향후 원/달러 환율 추세에 대한 다양한 시나리오와 전망을 제시합니다. 분석 결과, 단기적으로 달러 강세가 지속될 가능성이 높으나, 국내 요인 및 미국 통화 정책 변화에 따라 중장기적으로는 다양한 변동성을 보일 수 있습니다. 이러한 환율 변동성은 국내 경제, 기업, 그리고 투자자들에게 중요..
OpenAI, 첫 ‘오픈’ 언어 모델 몇 달 내 공개 예정 출처: https://techcrunch.com/2025/03/31/openai-plans-to-release-a-new-open-language-model-in-the-coming-months/OpenAI, 첫 ‘오픈’ 언어 모델 몇 달 내 공개 예정기사 요약: 핵심 발표 내용과 타임라인OpenAI는 2025년 3월 31일 발표를 통해, GPT-2 이후 처음으로 ‘오픈’ 언어 모델을 향후 몇 달 내에 공개할 계획임을 밝혔다. 이번 발표는 OpenAI가 개발자와 연구자 등 커뮤니티의 의견을 수렴하기 위해 피드백 폼을 공개하면서 알리게 되었으며, 첫 개발자 행사는 샌프란시스코에서 몇 주 내로 열릴 예정이고, 이후 유럽과 아시아태평양 지역에서도 추가 세션이 계획되어 있다. 또한, OpenAI의 엔지니어는 올..
검색 증강 생성(RAG)과 지식 증강 생성(KAG)의 비교 1. 서론대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, 최신 정보 부족 및 잘못된 정보 생성(환각) 등의 한계점도 존재한다. 이를 보완하기 위해 외부 지식을 활용하는 기법들이 등장했으며, 특히 검색 증강 생성(RAG)과 지식 증강 생성(KAG)이 주목받고 있다.2. 검색 증강 생성(RAG)2.1 정의 및 기본 원리RAG는 LLM이 기존 학습 데이터 외부에서 권위 있는 정보를 검색하여 이를 참고하여 응답을 생성하는 방식으로, 동적이고 신뢰성 높은 결과를 제공한다.2.2 구조검색기(Retriever): 사용자의 질문을 벡터로 변환해 벡터 DB에서 의미적으로 유사한 정보를 검색.생성기(Generator): 검색된 정보를 추가 문맥으로 활용해 GPT 등 LLM이 답변 생성.프롬..
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 1. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 개요모델 컨텍스트 프로토콜 (Model Context Protocol, MCP)은 대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLM)이 외부 정보 소스와 상호 작용하는 방식을 표준화하기 위해 개발된 일련의 규칙, 즉 프로토콜이다 . LLM의 성능은 제공된 컨텍스트의 품질에 크게 좌우되므로, MCP는 이러한 컨텍스트 증강 과정을 체계화하여 에이전트의 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다 . 이는 마치 다양한 주변 장치를 컴퓨터에 연결하는 표준 인터페이스인 USB-C 포트와 유사하게, AI 애플리케이션이 다양한 데이터 소스 및 도구에 일관된 방식으로 접근할 수 있도록 지원한다 .    Anthropic에 의해 2024년 11월에 오픈 소스 프로토콜..

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