분석 기간: 2026-07-26 ~ 2026-08-01 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 8/1 이번 핵심은 새 모델보다 agent 평가와 데이터 보안 운영 경계 검증이다 요구사항 우선 렌즈최신 사용자 요구사항을 우선 적용했습니다: Python/LLM 서비스 개발자가 1~4주 안에 실험할 수 있는 SDK/runtime/eval/RAG/tooling · MCP/tool calling/workflow automation/agent framework 변화 · RAG/vector DB/inference/runtime/observability/deployment 변화 · 주요 provider 모델/API/pricing/rate limit/SDK/platform 변경 오늘의 핫 뉴스202..

최근 인공지능 분야에서 언어 모델의 발전은 눈부십니다. 이러한 모델들은 텍스트를 처리하기 위해 고유한 방식으로 단어를 토큰화하는 토크나이저를 사용합니다. 본 글에서는 Python의 인기 라이브러리인 Streamlit을 사용하여 여러 LLM 토크나이저를 비교하는 웹 애플리케이션을 만들어서 배포했습니다.이 앱은 Hugging Face의 transformers 라이브러리를 통해 다양한 토크나이저를 로드하고, 사용자가 입력한 텍스트에 대해 토큰화를 수행합니다. 사용자는 웹 인터페이스를 통해 원하는 토크나이저를 선택하고, 토크나이저의 세부 정보 및 토큰화된 결과를 비교할 수 있습니다. Streamlit 앱 (링크)- 아래에 임베디된 앱이 보이지 않으면 위의 링크를 클릭해서 활성화 부탁드립니다 :)Toggle St..

양자화 기술은 모델을 압축하여 빠르고 효율적으로 만드는 기술입니다. 모델의 가중치와 활성화 값을 줄여 메모리를 절약하고 연산 속도를 높입니다. 이 글은 여러 양자화 기술을 단계별로 설명하고, 코드를 제공하여 사용자가 직접 모델 압축을 수행할 수 있도록 합니다. 이를 통해 머신 러닝 모델을 최적화하고 더 효율적으로 활용할 수 있습니다. 크게 요즘 많이 나오는 방법론은 다음과 같습니다QuantizationGPTQGGUF/GGMLQATAWQPTQ  (Post-training Quantization) - 훈련 후 양자화GPTQGGUF/GGML QLORA’s 4 bits QAT (Quantization-Aware Training) - 훈련하면서 양자화 TensorflowPytorchHuggingface AWQQA..

LLM 학습 방법을 찾는 중에, SFT, DPO, RLHF는 알고 있었는데, ORPO라는 것을 찾게 되었고, 잠깐 봤을 때, 방법론이 효율적인 것 같아서 정리해보고자 한다. 최근에 LLM 모델에서 좀 더 사람의 선호에 맞게 학습하는 방법들이 등장하고 있습니다. 기존에 RLHF, DPO, IPO, KTO 같은 방식이 생기고 있고, 기존에 RLHF방식보다는 저렴하게 할 수 있게 있습니다. DPO, IPO 역시 기존에 RLHF 방식보다는 저렴하지만, 결국 이것도 2개의 모델이 필요합니다. 1개의 모델은 Supervised Fine-Tuning(SFT) 단계를 위한 모델 즉, 우리가 원하는 TASK에 대답을 할 수 있도록 훈련하는 것 다른 모델은 SFT 모델을 참고하여 사람이 좀 더 선호하는 모델을 만드는 것이..