LLM6 뉴스 편향성, 이젠 AI가 분석? 대학생 개발 '다시 스탠드' 써봄 (LLM, 필터 버블) "내가 보는 뉴스가 전부가 아니라면?" 요즘 뉴스, 너무 한쪽으로 치우친 것 같아 걱정되셨죠? 대학생들이 개발한 AI '다시 스탠드'가 이 문제를 해결해 준대요! 편향된 정보에서 벗어나 균형 잡힌 시각을 찾는 비결을 알려드립니다. 솔직히 요즘 뉴스 보면 '이게 맞나?' 싶을 때가 많아요. 특히 댓글 창은... 말할 것도 없고요. 😅 내가 보는 뉴스만 맞다고 생각하게 되는 '확증 편향'이나 알고리즘이 만든 '필터 버블' 문제, 다들 한 번쯤 들어보셨죠?이게 점점 심해지면서 사회적인 갈등도 커지는 것 같아 걱정이었는데요. 최근에 정말 반가운 소식이 들려왔어요! 바로 한국 대학생 3명이 이 문제를 해결하기 위해 직접 AI 서비스를 개발했다는 소식입니다! 😲대학생들이 만든 AI? '다시 스탠드' 등장! 😲.. 2025. 10. 31. 프롬프트 엔지니어링 기초 1: LLM의 잠재력을 깨우는 퓨샷러닝(Few-shot Learning) 완벽 가이드 💜 LLM의 응답 품질을 200% 끌어올리는 비밀: 퓨샷 러닝! 단지 "질문"만 하시나요? 인공지능이 숨겨진 패턴을 인식하고 최고의 답변을 내놓도록 유도하는 **퓨샷 러닝(Few-shot Learning)**의 기초 개념과 성공/실패 사례를 통해 당신의 프롬프트 엔지니어링 실력을 한 단계 끌어올려 보세요.요즘 다들 ChatGPT 같은 LLM(대규모 언어 모델)을 사용하시죠? 처음엔 정말 신세계였는데, 가끔 제가 원하는 정확한 답변을 못 얻고 '이게 최선인가?' 싶을 때가 있었을 거예요. 저도 마찬가지였거든요! 😊솔직히 말해서, AI의 성능은 도구 자체가 아니라 우리가 **어떻게 요청하느냐**에 달려 있어요. 그래서 요즘 '프롬프트 엔지니어링'이라는 말이 정말 핫하잖아요. 오늘 제가 알려드릴 **퓨샷 러닝(.. 2025. 10. 4. 30년 검색의 시대는 끝났다: 구글 '답변 엔진'이 당신에게 미치는 영향 30년 검색의 종말? 구글 AI가 여는 '답변 엔진' 시대, 당신의 인터넷 생활은 어떻게 바뀔까요? 키워드를 넣고 링크를 클릭하던 시대가 저물고 있습니다. 구글 AI 모드가 가져올 혁명적인 변화와 그 속에서 우리가 준비해야 할 것들을 심도 있게 파헤쳐 봅니다.혹시 '천리안', '나우누리' 같은 PC 통신 시절을 기억하시나요? 그때만 해도 인터넷은 정보를 '찾아 헤매는' 광활한 미지의 공간이었죠. 그러다 구글이라는 강력한 등대가 나타났고, 우리는 지난 30년간 '키워드 입력 → 링크 클릭 → 정보 탐색'이라는 익숙한 항해를 해왔습니다. 그런데 말입니다, 이 익숙했던 항해의 시대가 끝나가고 있다는 사실, 알고 계셨나요? 바로 '답변 엔진'이라는 새로운 시대의 서막이 열리고 있기 때문입니다. 그 중심에 선 구.. 2025. 9. 19. AI가 내 말을 못 알아듣는 이유, '부정어'의 함정! (프롬프트 꿀팁) AI에게 '하지 마'라고 말하면 생기는 일?! AI가 '아니', '없는' 같은 부정어를 잘 이해하지 못하는 이유와 원하는 결과를 정확히 얻어내는 효과적인 프롬프트 전략을 소개합니다.오늘은 조금 충격(?)적인 이야기부터 시작해볼게요. 해외의 한 유망한 의료 AI 스타트업 CEO가 투자자 미팅에서 기절할 뻔했다고 해요. 그들의 AI에게 "종양이 없는 X-ray 사진"을 분석하라고 했더니, 오히려 "종양이 있다"고 잘못 판단했기 때문이죠. 하루아침에 투자 유치가 물거품이 될 뻔한 아찔한 순간이었습니다. 🫠그런데 이건 그 회사만의 문제가 아니었어요. 바로 AI의 치명적인 약점, 부정어 처리 능력 때문이었습니다. 이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)이 왜 부정적인 말을 잘 이해하지 못하는지, 그리고 어떻게 하.. 2025. 9. 15. 엔비디아 없이 100배 빠른 LLM, 뇌를 닮은 AI 'SpikingBrain'의 모든 것 엔비디아 없이 100배 빠른 LLM이 가능할까? 뇌를 모방해 AI의 판도를 바꾸는 'SpikingBrain'이 등장했습니다. '더 크게'가 아닌 '더 현명하게' 진화하는 AI의 미래, 그 혁명의 서막을 지금 확인해보세요.최근 AI 업계를 보면 '더 큰 모델, 더 많은 데이터'를 외치는 거대한 경주를 보는 것 같아요. 마치 성능만 좋다면 천문학적인 개발 비용이나 에너지 소비는 아무래도 좋다는 듯이 말이죠. 하지만 이런 무한 경쟁, 과연 언제까지 계속될 수 있을까요? 바로 이 근본적인 질문에 '인간의 뇌'에서 해답을 찾은 놀라운 소식이 들려왔습니다. 😊오늘은 단순히 새로운 AI 모델 하나를 소개하는 게 아니에요. AI 발전의 패러다임 자체를 뒤흔들 수 있는 'SpikingBrain'이라는 기술에 대한 이야.. 2025. 9. 13. ChatGPT는 어떻게 말을 만들어낼까요? ChatGPT는 어떻게 사람처럼 대화할까요? 다음 단어를 예측하는 놀랍도록 간단한 원리와 학습 과정을 개발자 없이 쉽게 이해해 보세요.안녕하세요! AI 이지 스타터입니다. "오늘 저녁 메뉴 추천해줘" 라고 물으면 맛있는 메뉴를 술술 알려주고, 복잡한 이메일 초안을 써달라고 하면 척척 써주는 ChatGPT. 가끔은 정말 내 말을 알아듣고 생각해서 대답하는 '작은 사람'이 들어있는 건 아닐까 하는 생각마저 들게 하죠. 하지만 ChatGPT 안에는 사람이 들어있지 않습니다. 놀랍게도, ChatGPT의 핵심 원리는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 간단한 아이디어에서 출발합니다. 바로 '다음에 올 단어 예측하기' 게임이죠.핵심 원리: 세상에서 가장 눈치 빠른 '다음 단어 맞히기' 선수 🧠우리가 스마트폰으로 "오늘 .. 2025. 8. 22. 이전 1 다음
