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할루시네이션2

[IT-LLM] LLM 완전 정리: 개념·유형·RAG·파인튜닝(SFT·PEFT·LoRA·QLoRA·RLHF)·리스크까지 LLM 완전 정리: 개념·모델유형/패밀리·RAG·파인튜닝·운영 리스크까지 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 검색·요약·문서작성·코드 보조 등 “언어 기반 업무” 전반에 빠르게 도입되고 있습니다.하지만 실무에서 체감 성능은 모델 이름만으로 결정되지 않습니다. 근거가 없으면 그럴듯한 오답을 만들어내는 할루시네이션(Hallucination, 환각)이 발생할 수 있고, 내부 정책/업무 규칙이 반영되지 않으면 결과가 들쭉날쭉해집니다.그래서 운영 환경에서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)로 “근거 기반 응답”을 만들고, 파인튜닝(Fine-tuning)으로 “형식·문체·규칙”을 고정하는 전략을 함께 고려합니다.이 글에서 얻을 수 있는.. 2026. 1. 20.
[IT-인공지능] 생성형 AI의 모든 것: 기술, 활용, 한계와 극복방안, 그리고 미래 전망 목 차혁신적인 콘텐츠 창작의 미래, 생성형 AI(Generative AI) 개요생성형 AI(Generative AI)의 기본 동작 원리 및 주요 알고리즘생성형 AI(Generative AI)의 주요 활용 분야 및 환경 변화 전망생성형 AI(Generative AI)의 한계와 극복 방안마무리 최근 가장 많은 주목을 받고 있는 생성형 AI(Generative AI)는 주어진 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다. 이 기술은 자연어 처리, 이미지 생성, 음악 작곡 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다.이번 포스팅에서는 생성형 AI의 개요, 기본 원리, 주요 사례, 한계와 극복 방안, 그리고 미래 전망에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. 혁신적인 콘텐츠 창작의 미래, 생성형 AI(.. 2024. 7. 16.

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