반응형 -332 [나는 리뷰어다] 바이브 코딩 너머 개발자 생존법 한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다.코딩의 종말인가, 진화인가? NLP 엔지니어가 분석한 '바이브 코딩 너머 개발자 생존법'들어가며: 프롬프트가 코드가 되는 시대2025년 현재, 개발자 커뮤니티의 공기는 미묘합니다. 한쪽에서는 "이제 개발자는 끝났다"라는 비관론이, 다른 한쪽에서는 "생산성이 10배가 되었다"라는 낙관론이 팽팽하게 맞서고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정(Fine-tuning)하고 서빙하는 NLP 엔지니어로서, 저는 이 현상을 '프로그래밍 언어의 추상화 레벨이 자연어(Natural Language)까지 도달한 순간'이라고 정의합니다.오늘 심층 리뷰할 책 은 이 혼란스러운 과도기에 명확한 이정표를 제시합니다. 저자는 단순히 AI 툴 사용법을 나.. 2025. 11. 30. 밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM ※ 도서 협찬: 본 글은 길벗 출판사로부터 '밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM' 도서를 제공받아 제작되었습니다. 밑바닥부터 완성하는 나만의 LLM: 데이터 준비부터 분류기, 챗봇 구현까지최근 AI 기술의 발전으로 누구나 쉽게 거대 언어 모델(LLM)을 접할 수 있게 되었습니다. 하지만 API 사용을 넘어 보안, 커스터마이징, 온디바이스 구동 등의 요구사항을 충족하기 위해서는 LLM을 직접 구축하고 이해하는 것이 필수적입니다.도서 은 이러한 요구에 맞춰 LLM 구축의 전 과정을 상세히 안내합니다. 이 글에서는 책에서 제시하는 LLM 구축의 전체 파이프라인을 제공된 이미지의 상세 흐름도와 함께 깊이 있게 분석해 보겠습니다.전체 과정은 크게 세 단계로 나뉩니다.1단계: 기반 마련 (LLM 만들기)2단계: 지식.. 2025. 11. 23. ORAK: A FOUNDATIONAL BENCHMARK FOR TRAINING AND EVALUATING LLM AGENTS ON DIVERSE VIDEO GAMES 원문: https://arxiv.org/pdf/2506.03610코드: https://github.com/krafton-ai/OrakTL;DR문제: 기존 게임 LLM 벤치마크는 간단한 텍스트 게임 위주로, 실제 복잡한 의사결정 능력을 제대로 평가하지 못함해결: 12개 인기 비디오 게임(스트리트 파이터, 마인크래프트, 포켓몬 등)으로 LLM의 다양한 능력을 종합 평가핵심 발견:상용 AI(GPT-4o, Gemini)가 오픈소스 대비 압도적 우위작은 모델은 복잡한 전략이 오히려 독이미지 입력이 항상 도움되는 건 아님게임 학습이 수학·쇼핑 같은 다른 영역도 향상시킴 ABSTRACT ORAK: 게임 캐릭터를 똑똑하게 만드는 AI(LLM) 벤치마크기존 벤치마크 문제점- 다양한 게임 장르에서 AI 성능을 제대로 평가.. 2025. 11. 16. [나는 리뷰어다] AI 프로덕트 기획과 운영 한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다.AI 엔지니어 겸 PM이 읽는 'AI 프로덕트 기획과 운영': 두 세계를 연결하는 법오전에는 모델 아키텍처를 설계하고, 오후에는 PRD(Product Requirements Document)를 작성합니다. 코드를 짜다가 사용자 인터뷰 일정을 확인하고, 모델 성능을 측정하다가 비즈니스 지표를 고민하죠. AI 엔지니어이면서 동시에 PM인 저는, 매일 두 개의 뇌를 번갈아 쓰는 것 같은 피로함을 느끼곤 합니다."이 모델의 정확도를 95%까지 올렸는데, 사용자는 왜 여전히 불만족할까?""사용자가 원하는 기능을 정확히 알겠는데, 기술적으로 어떻게 구현할지 막막하다."혹시 이런 고민, 여러분도 해보셨나요? 'AI 프로덕트 기획과 운영'은 바로 이 두.. 2025. 10. 26. 이전 1 2 3 4 ··· 83 다음 반응형
