들어가며나는 보통 전화로 통화하는 고객센터를 통해 뭔가를 해결하기보다는 인터넷이나 앱으로 직접 해결할 수 있는 방법을 선호한다.(여기서 말하는 ‘일’이란 등본 발급, 공인인증서 발급, 민생지원금 신청 같은 다소 공적인 성격의 업무를 의미한다.) 내가 인터넷·앱을 선호하는 이유1. 나의 속도에 맞출 수 있다. 중간에 멈출 수도 있고, 이미 아는 건 건너뛰면서 빠르게 진행할 수 있다. 2. 시간 제약이 없다. 밤이나 주말에도 가능하다. 그래서 생각났을 때, 시간이 생겼을 때 바로 진행할 수 있다. 3. 참고자료가 풍부하다. 블로그 같은 곳에 화면 단위로 따라 할 수 있는 자료가 많아 진행이 편하다. 그런데 최근 전화로만 해결해야 하는 일이 있었는데,상담원은 친절했고 문제도 해결되었지만, 돌이켜보니 아쉽게 느..

서론ChatGPT로 시작된 LLM이 직장인들의 생산성을 크게 높였다. 처음에는 개인의 직장인이 각자 LLM을 사용해 맡은 업무를 빠르고 정교하게 처리하는 도구로 활용됐다. 대부분 유용성을 느낀 개인들이 자연스럽게 써오면서, 이제는 기업 차원에서의 도입 움직임도 시작되었다. 일부 회사들이 도입해 효과를 본 사례는 있었지만, 아직 기업 특성에 맞게 제대로 적용해 큰 효과를 본 곳은 드물다. 그래서 기업이 어떤 관점에서 LLM을 도입하면 좋을지 고민해보았다. 회사에서 도입하면 생기는 장점1. 비용 효율성개인 단위로 결제할 경우 비용이 분산되고 예측이 어렵다. 기업 단위로 라이선스를 관리하면 비용을 통제하기 쉽고, 규모의 경제를 활용할 수 있다. 2. 맞춤 커스텀모든 기업은 고유한 업무 방식, 전문 용어, 내부..

벤치마크는 편하지만, 그대로 받아들이기는 어렵다.LLM은 전례 없는 속도로 발전하며 인공지능 분야의 혁신을 주도하고 있다. ChatGPT, Gemini, Llama, 딥시크 등 LLM 개발 경쟁은 날로 치열해지고 있다. 이러한 경쟁 환경 속에서 새로운 모델과 업데이트 버전이 끊임없이 출시되고 있다. 사용자들은 가장 좋은 LLM을 찾기위해 노력하고 있고, 개발사들은 자사 모델의 우수성을 입증하고 싶어한다.이처럼 치열한 경쟁 속에서 LLM의 성능을 객관적으로 측정하고 비교하는 기준의 중요성은 더욱 커지고 있다. 현재 LLM의 능력을 정량화하고 비교하는 사실상의 표준은 바로 '벤치마크(benchmark)'다. 벤치마크는 모델의 추론, 코딩, 언어 이해, 수학 문제 해결 등 다양한 능력을 평가하기 위한 표준화된..

새로운 모델 GPT-4o의 도입 (DALL·E 3에서 업그레이드)OpenAI는 2025년 3월 말 ChatGPT의 이미지 생성 엔진을 대폭 개선하며, 기존에 사용되던 DALL·E 3 모델을 GPT-4o로 교체했습니다. GPT-4o는 원래 GPT-4 기반의 멀티모달(multimodal) 모델로, 텍스트뿐만 아니라 이미지를 직접 생성 및 편집할 수 있도록 훈련되었습니다. 이번 업그레이드를 통해 ChatGPT는 내장 모델로 이미지를 만들어내므로, DALL·E 3를 별도로 호출하던 이전보다 일관되고 자연스러운 이미지 생성 경험을 제공하게 되었습니다. 다만 GPT-4o 모델은 DALL·E 3보다 생성 속도가 약간 느리지만, 그만큼 더 정확하고 세밀한 이미지를 생성하는 것이 특징입니다. 또한 GPT-4o는 기존 이..

ChatGPT Deep Research 사용 후기 최근 ChatGPT Pro를 구독하며 새로 추가된 Deep Research 기능을 직접 사용해보았습니다. 예상보다 훨씬 유용한 기능이어서, 일종의 ‘개인 연구 비서’를 두는 듯한 인상을 받았는데요. 본 포스트에서는 해당 기능을 사용해본 과정과 소감을 간단히 정리해 공유하고자 합니다. 특징 : 빠른 자료 수집과 명확한 출처 표기새로운 주제를 조사할 때, 보통은 구글 검색을 여러 번 반복해야 합니다. 그러나 Deep Research를 활용하면 ChatGPT가 방대한 자료를 한 번에 모아 요약해주므로 정보 수집 시간이 크게 단축됩니다. 직접 검색해 정리하는 데 몇 시간이 걸렸을 작업을 단 몇 분 만에 개요 수준으로 파악할 수 있었죠. 또한 가장 인상적이었..

들어가며ChatGPT가 하나의 모델이 아닌 여러 가지 특성을 지닌 모델 제품군으로 확장됨에 따라, 사용자는 목적에 맞게 최적의 모델을 선택하거나 조합하는 것이 중요해졌습니다. 모델들의 특징과 성능을 비교 분석하였고, 창의적 활용 환경에서의 유의점도 살펴보았습니다. GPT-4o 및 4o Mini멀티모달 대응, 빠른 응답, 저렴한 비용이 장점이며, 창의적 표현력도 좋아 일반용도 및 크리에이티브 작업에 적합합니다. 4o Mini는 대량 처리 업무에 효율적이지만 복잡한 추론이나 고품질 창작에는 한계가 있습니다.o1 (Mini/Pro 포함)심층 논리 추론과 고난도 문제 해결에 특화되어 있습니다. CoT 기반 강화학습으로 추론 정확도는 뛰어나나, 응답 지연과 비용 부담이 크고 창의적 용도에는 부적합합니다. Pro ..

안녕하세요! 오늘은 제가 챗지피티 프로를 처음 사용해본 후기를 공유해드리려고 합니다. ‘프로’라는 단어에서 알 수 있듯, 일반 버전보다 한 단계 업그레이드된 기능들이 제공되어서 상당히 흥미롭고 유용하게 느껴졌어요. 혹시 사용을 고민하시는 분들을 위해, 제가 첫날 사용하면서 느낀 점과 함께 챗지피티 프로에 포함된 것들, 그리고 그중 핵심 기능인 o1 Pro 모델과 Deep Research가 무엇인지 정리해보았습니다.주요 기능Deep Research(심층 리서치) 기능프로 버전에서는 더욱 전문적인 자료조사가 가능하도록, 대화형 서치 및 분석 기능을 한층 강화한 Deep Research 모드가 지원됩니다.일반 대화 모드와 달리, ‘Deep Research’ 모드를 활성화하면, 질문에 대한 보다 폭넓고 심층적인..

들어가며ChatGPT, Gemini 등 상용 서비스로 이용하기 좋은 LLM(대규모 언어 모델)도 있지만, 오픈소스로 제공되는 LLM은 바로 활용하기가 어려운 경우가 많습니다. 그러나 오픈소스 LLM은 자유도가 높아 사용자의 필요에 맞게 맞춤형으로 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 최근에는 이런 오픈소스 LLM을 더욱 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 도구들이 다수 출시되었으며, 오늘은 그중 하나인 LMStudio를 소개하려고 합니다.LMstudio의 장점간편성처음 시작하기 매우 간편하다. https://lmstudio.ai/ ChatGPT, Gemini 등 상용 서비스로 이용하기 좋은 LLM(대규모 언어 모델)도 있지만, 오픈소스로 제공되는 LLM은 바로 활용하기가 어려운 경우가 많습니다. 그러나 오픈소스 ..

큐원(Qwen) 2.5는 알리바바 클라우드가 개발한 최신 대규모 언어 모델로, 다양한 기능과 성능 향상을 통해 인공지능 분야에서 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 큐원 2.5의 새로운 기능과 개선 사항, 활용 사례 및 응용 분야, 그리고 모델의 한계와 향후 발전 방향에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 큐원 2 및 2.5와의 차이점다국어 지원 강화: 큐원 2.5는 영어, 중국어, 한국어, 일본어 등 주요 언어를 포함한 29개 이상의 언어를 지원하며, 이를 통해 다양한 언어 환경에서의 활용도가 높아졌습니다.코딩 및 수학 성능 향상: 큐원 2.5는 코딩 및 수학 분야에서의 성능을 강화하였으며, 별도의 모델을 제작하여 특정 도메인에 더 강한 모델을 출시하였습니다. 큐원 2.5의 모델 출시 현황모델 크기 및 성능: ..

인공지능 언어 모델의 발전은 현대 기술 혁신의 핵심 동력 중 하나로 자리매김하고 있습니다. 그중에서도 메타(Meta)의 라마(Llama) 시리즈는 오픈 소스 커뮤니티와 연구자들에게 큰 주목을 받아왔습니다. 최근 발표된 라마 3.3은 이전 버전들과 비교하여 성능과 효율성 면에서 획기적인 개선을 이루어냈습니다. 이번 글에서는 라마 3.3의 출시일과 함께, 라마 3.1 및 3.2와의 주요 차이점, 그리고 새롭게 출시된 모델의 크기와 성능에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 1. Llama 3.1 및 3.2와의 차이점모델 구조 개선: Llama 3.3은 이전 버전인 Llama 3.1 및 3.2와 비교하여 성능과 효율성 면에서 상당한 발전을 이루었습니다. Llama 3.1은 기존 Transformer 아키텍처를 사용하..