추론형 AI 완벽 가이드! o1 수학 83.3%, 코딩 89%, 의료 진단 87.7% 정확도. System 1 vs System 2 사고 구현. Chain-of-Thought 진화: Few-shot → Zero-shot → o1 내부 추론. DeepSeek-R1: o1 성능 유지, 비용 1/27! 투명한 추론 vs 숨겨진 추론 비교, 미래 Multi-round Thinking까지!
데이터 증강 완벽 가이드! 과적합 방지와 모델 성능 향상의 핵심 기법. 이미지 증강: Mixup vs CutMix vs AugMix 비교, AutoAugment vs RandAugment 성능/비용. NLP 증강: Back Translation, EDA 4가지 연산, LLM 활용 최신 기법. GAN 기반 증강으로 민감도 10% 향상!
강화학습 심화 완벽 가이드! ChatGPT의 비밀 RLHF 3단계 프로세스, PPO 클리핑 메커니즘 수식 분석. DPO: 보상 모델 없이 메모리 50% 절감, RLHF와 수학적 동등성. DeepSeek-R1의 GRPO: Critic 없이 그룹 상대 점수로 추론 능력 자동 발현! PPO vs DPO vs GRPO 선택 가이드까지!
LLM 양자화 완벽 가이드! INT4로 메모리 87.5% 절감, FP8로 처리량 43% 향상. GPTQ vs AWQ vs GGUF 비교, Llama 3 양자화 성능 벤치마크, Q4까지 손실 2% 미만! Pruning + Knowledge Distillation 경량화 기법, 하드웨어별 추천 전략, QLoRA Fine-tuning까지!
RAG 심화 완벽 가이드! 청킹 최적 크기 300~500 토큰, 의미 기반 청킹 정확도 15~25% 향상. 벡터 DB 비교: Pinecone vs Weaviate vs Chroma 성능/비용. RAGAS 평가 지표 4가지(Faithfulness, Context Precision). GraphRAG 포괄성 70% 향상, Agentic RAG, HyDE 기법. RAG vs Fine-tuning 선택 가이드까지!
2025년 AI 저작권 분쟁 총정리! 미국 47건 소송 진행 중. 뉴욕타임스 vs OpenAI, Getty vs Stability AI 판결 분석. AI 학습 데이터 공정이용 판단 기준 3가지. AI 생성물 저작권 4가지 시나리오. AI 환각·편향·딥페이크 윤리 이슈. EU AI Act·한국 AI 기본법·C2PA 표준까지!
Vision Transformer(ViT) 완벽 분석! 이미지를 16×16 패치로 분할, Self-Attention으로 전역 패턴 학습. ViT-H/14 ImageNet 88.55% 달성, ResNet보다 4배 효율적! CNN vs ViT 성능 비교, Inductive Bias 차이, CLIP 텍스트-이미지 연결, Segment Anything(SAM) 범용 분할까지 완벽 가이드.
LLM이 추가 학습 없이 똑똑해지는 비밀! In-Context Learning 완벽 분석. Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought(CoT), Tree-of-Thought(ToT), Self-Consistency 기법별 성능 비교. GSM8K 수학 17%→78% 향상! “Let’s think step by step” 한 줄의 마법, ICL 원리와 실전 활용 가이드.
2025년 최신! GPT-4o vs Claude 3.5 vs Llama 3.1 성능 벤치마크 완벽 비교. HumanEval 코딩 92%(Claude), MATH 수학 76.6%(GPT-4o), API 비용 \$2.50~\$10 vs 로컬 호스팅 TCO 분석. 개인정보 보안 온프레미스 vs 클라우드. Phi-4, DeepSeek V3, Qwen 3까지 실전 선택 가이드!
2025년 최신! LLM Fine-tuning 완벽 가이드. Full Fine-tuning, LoRA, QLoRA 비교부터 GPT-4o 파인튜닝 실제 비용(\$7.50~), 최소 데이터 개수(50~200개로 충분!), Google Colab 무료 실습 코드까지. 전이학습과의 차이, DoRA/QDoRA 최신 기법 포함!
