반응형 전체 글321 [나는 리뷰어다] 러닝 랭체인 "한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다." "LangChain을 제대로 이해하고 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 실전 가이드!"최근 AI 개발 분야에서 가장 주목받는 도구 중 하나가 LangChain입니다. 하지만 정작 실무에서 LangChain을 어떻게 체계적으로 배우고 적용할지 막막하던 차에, 『러닝 랭체인』을 만나 명쾌한 해답을 찾게 되었습니다.📌 책의 구성과 특징『러닝 랭체인』을 읽으면서, 크게 4개의 파트로 나누어져 있다고 느꼈습니다.파트 1: 기초 다지기 (프롬프팅과 LLM)- 0장: AI와 거대 언어모델(LLM)의 개념을 소개하고, 다양한 프롬프트 기법을 설명합니다.- 1장: 랭체인을 활용한 LLM 호출 및 동적 입력 처리 방법을 다룹니다. LangChain의 .. 2025. 6. 29. ProtoReasoning: Prototypes as the Foundation forGeneralizable Reasoning in LLMs 원문: https://arxiv.org/pdf/2506.15211 AbstractAI가 추론을 더 잘하도록 만드는 새로운 방법을 제안하는 논문 핵심 아이디어: AI가 서로 다른 분야의 문제를 잘 푸는 이유는 모든 문제 뒤에 공통된 "추론 패턴"이 있기 때문ProtoReasoning 방법문제를 간단한 형태로 변환: 복잡한 자연어 문제를 Prolog나 PDDL 같은 컴퓨터가 이해하기 쉬운 형태로 바꿉니다자동 검증: 답이 맞는지 컴퓨터가 자동으로 확인해줍니다무한 확장: 이 방식으로 새로운 문제를 계속 만들어냅니다결과논리 추론: 4.7% 향상계획 수립: 6.3% 향상일반 추론: 4.0% 향상수학: 1.0% 향상기여점: AI가 단순히 암기가 아니라 진짜 "추론 패턴"을 학습하게 되어, 새로운 종류의 문제도 더 잘.. 2025. 6. 22. Fast Inference from Transformers via Speculative Decoding 원문: https://arxiv.org/pdf/2211.17192Abstract이 논문은 큰 언어모델(LLM)의 텍스트 생성 속도를 높이는 "추측 디코딩(speculative decoding)" 기법을 소개하고 있다.기존 문제점큰 언어모델은 한 번에 하나씩만 단어를 생성할 수 있어서 느림K개의 토큰을 만들려면 모델을 K번 연속으로 실행해야 함핵심 아이디어작은 모델로 먼저 추측하기: 빠르지만 작은 모델이 여러 개의 단어를 미리 예측큰 모델로 검증하기: 큰 모델이 이 예측들을 한 번에 병렬로 검토해서 맞는지 확인맞으면 채택, 틀리면 수정: 예측이 맞으면 그대로 사용하고, 틀리면 큰 모델이 올바른 답 제시비유로 설명하면 학생(작은 모델)이 시험 문제 여러 개를 먼저 풀어보고, 선생님(큰 모델)이 한 번에 여러.. 2025. 6. 15. From Natural Language to SQL: Review ofLLM-based Text-to-SQL Systems 원문: https://arxiv.org/pdf/2410.01066 ABSTRACT이 논문은 대형 언어 모델(LLM)을 사용해서 사용자가 일상적으로 쓰는 자연어 질문(예: "올해 가장 많이 팔린 상품은?")을 SQL이라는 데이터베이스 언어로 정확히 변환하는 기술에 대한 것입니다.특히, 이 논문에서는 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술을 함께 사용했을 때 변환 성능이 더 좋아진다는 점을 강조합니다. 이 RAG 기술은 외부에서 필요한 정보를 찾아서 모델이 더 정확한 SQL을 만들 수 있게 도와주는 방식입니다.또한 논문에서는이 분야가 어떻게 발전해왔는지 초기 규칙기반 모델에서 최근 LLM과 RAG를 결합한 최신 모델까지 정리합니다.각종 평가방법과 성능 측정을 위한 기준들(벤치마.. 2025. 6. 8. [나는 리뷰어다] 윌 라슨의 엔지니어링 리더십 "한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."🖋 한줄평테크 리더로 성장하고 싶은 엔지니어에게 실무에서 바로 적용 가능한 전략과 통찰을 제공하는 필독서 ✔ 책의 구성이 책은 총 24개의 챕터와 에필로그, 그리고 다양한 부록으로 이루어져 있으며, 크게 다음과 같은 체계로 구성되어 있습니다.리더십 입문과 초기 적응 (Chapter 1~2)임원직을 향한 여정, 첫 90일 로드맵 등 새로운 리더가 조직에 빠르게 녹아들기 위한 가이드를 제시합니다.전략과 조직 운영 (Chapter 3~7)엔지니어링 전략 수립, 가치 창출, 조직 평가, 인수합병 참여 등 중장기 관점에서 조직을 운영하고 성장시키는 방법을 다룹니다.리더십 스타일 및 커뮤니케이션 (Chapter 8~11)다양한 리더십 스타일, .. 2025. 6. 1. LLaDA-V: Large Language Diffusion Models withVisual Instruction Tuning 원문: https://www.arxiv.org/pdf/2505.16933코드: https://github.com/ML-GSAI/LLaDA-V (작성 시점 아직 공개 안됨) Abstract 논문의 핵심: LLADA(https://arxiv.org/pdf/2502.09992) 팀에서 새로운 멀티모달 모델인 LLaDA-V 제안함.기존 방식 (순서대로 글자 맞추는 방식, autoregressive)과 다르게, 확산(diffusion) 방식 씀.확산 방식은 이미지나 글 전체를 한번에 채워넣듯 생성하는 방식임.모델 구조:텍스트 전용 확산 모델 LLaDA를 기반으로 만듦.이미지 정보 이해할 수 있게 비전 인코더 추가.이미지랑 텍스트 이어주는 MLP 커넥터 붙임.실험 결과:글만 놓고 보면 LLaDA-V 성능이 유명한 .. 2025. 5. 25. Learning from Peers in Reasoning Models 원문: https://arxiv.org/pdf/2505.07787 Abstract배경큰 언어 모델(LRMs)들은 스스로 reasoning(추론)을 하면서 잘못된 부분을 어느 정도 스스로 수정할 수 있는 능력이 있음.그런데 시작 부분(접두(prefix) 부분)이 너무 짧고 부실하게 시작되어 버리면, 그 뒤에 잘못된 방향으로 계속 reasoning이 이어져서 수정하기 어려운 문제가 생긴다. 이를 “Prefix Dominance Trap”이라고 부름.해결 아이디어: 친구(동료)에게 배우기 (LeaP)심리학 연구를 보면, 다른 사람들과 토론(피어(peer) 상호작용)을 하면 잘못된 아이디어를 스스로 바르게 고치게 되는 경우가 많다고 한다.그래서 연구진은 모델들끼리 “협업”하는 방식으로 이 문제를 풀고자 했고, .. 2025. 5. 18. LegoGPT: Generating Physically Stable and Buildable LEGO® Designs from Text 원문: https://arxiv.org/pdf/2505.05469데모 & 코드: https://avalovelace1.github.io/LegoGPT/ LegoGPT: Generating Physically Stable and Buildable LEGO Designs from TextAbstract We introduce LegoGPT, the first approach for generating physically stable LEGO brick models from text prompts. To achieve this, we construct a large-scale, physically stable dataset of LEGO designs, along with their associated cap.. 2025. 5. 11. 이전 1 2 3 4 5 ··· 41 다음 반응형
