LLM Archives - 감자나라ai

자기회귀 모델은 앞서 만든 출력을 다시 참고해 다음 토큰을 순서대로 예측하는 모델입니다. 쉬운 문장 생성 예시와 생성 모델·트랜스포머·빔 서치·확산 모델과의 차이, 실전 주의점을 설명합니다.

생성 모델은 학습 데이터의 구조와 패턴을 익혀 새로운 데이터나 콘텐츠를 만들어 내는 모델입니다. 생성형 AI·LLM·확산 모델·판별 모델과의 차이, 쉬운 예시와 주의점을 설명합니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 많은 텍스트를 학습해 다음에 올 단어와 문장을 예측하는 AI 모델입니다. 챗GPT 같은 생성형 AI와의 관계, 작은 언어 모델·추론 모델과의 차이, 안전하게 쓰는 방법을 초보자 눈높이로 정리합니다.

xAI Grok 4.5 공개가 보여주는 AI 모델 경쟁의 변화와 생성형 AI를 콘텐츠·문서·반복 업무에 안전하게 연결하는 실전 기준을 정리합니다.

시맨틱 캐시는 뜻이 비슷한 AI 질문을 찾아 기존 답변을 재사용하는 방식입니다. 일반 캐시와 프롬프트 캐싱의 차이, 쓰기 좋은 곳과 주의점을 초보자 눈높이에서 정리합니다.

트랜스포머는 입력 안의 단어, 토큰, 이미지 조각 같은 요소들이 서로 어떤 관계를 갖는지 셀프 어텐션으로 계산하는 현대 생성형 AI의 핵심 모델 구조입니다.

GPT-5.1 출시 후 ‘goblin’ 언급이 175% 급증했습니다. OpenAI가 추적한 결과, 전체 트래픽 2.5%의 Nerdy 페르소나가 전체 고블린 언급의 2/3를 생성했고, 결국 Nerdy 퇴역과 금지어 프롬프트까지 이어졌습니다.

임페리얼칼리지·스탠퍼드·인터넷아카이브 공동 연구에 따르면 신규 웹사이트의 35%가 AI 생성입니다. 긍정 감정 107% 폭증과 아이디어 다양성 감소, 그리고 예상 밖 연구 결과까지 — AI가 인터넷을 어떻게 바꾸고 있는지 정리합니다.

인터넷의 35%가 AI 생성 또는 AI 보조 콘텐츠입니다. AI가 인터넷을 인위적으로 밝게 만들고, 아이디어 다양성은 33% 감소했습니다. 하지만 예상과 달리 가짜뉴스 증가나 외부 링크 감소는 확인되지 않았습니다.

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