OpenAI GPT-4.1: 퇴보한 정렬?
OpenAI의 GPT-4.1은 지침 준수에 '뛰어났다'고 주장했지만, 초기 평가는 이전 모델보다 신뢰성이 떨어질 수 있음을 시사합니다. AI 개발 방향과 윤리적 정렬 간의 균형에 대한 의문이 제기됩니다.
Tag: Fine-Tuning
OpenAI GPT-4.1: 우려가 커지는 이유?
OpenAI의 GPT-4.1이 이전 모델보다 지시를 더 잘 따르는 것으로 알려졌지만, 일부 테스트에서는 이전 버전보다 일관성이 떨어지는 것으로 나타났습니다. 이러한 문제점과 독립적인 검증, 그리고 OpenAI의 대응에 대해 자세히 알아봅니다.
소형 AI 모델, 엔터프라이즈 견인력 확보
가트너 분석에 따르면 기업들은 범용 LLM보다 작고 특화된 AI 모델을 선호할 것입니다. 이는 컴퓨팅 자원 최적화와 운영 비용 절감 때문입니다. 이러한 추세와 비즈니스에 미치는 영향을 살펴봅니다.
생물학적 비밀 해제: 단일 세포 분석용 언어 모델 확장
단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터를 이해하기 위한 대규모 언어 모델 C2S-Scale 소개. 유전자 발현을 '읽고 쓰는' 혁신적인 오픈소스 도구입니다.
Mac에서 DeepSeek 등 LLM 로컬 실행하기
AI의 힘을 활용하세요: Mac에서 DeepSeek 및 다른 LLM을 로컬로 실행하는 방법에 대한 종합 안내서입니다. 개인 정보 보호, 성능 향상 및 비용 절감 효과를 누리세요.
개척지 탐험: AI 모델 발견과 이해를 위한 Hugging Face 활용
Hugging Face는 AI 연구자와 개발자를 위한 필수 플랫폼입니다. 방대한 모델, 데이터셋, 'transformers' 같은 도구, 최신 연구 논문을 제공하며, 오픈 소스 협업을 촉진하고 AI 민주화에 기여하여 모델 발견, 이해, 배포를 간소화합니다.
LLM 도메인 전문성 확보: 파인튜닝, 병합, 능력 발현
대형 언어 모델(LLM)을 재료 과학 같은 전문 분야에 적용하기 위한 파인튜닝(CPT, SFT, DPO/ORPO) 및 모델 병합(SLERP) 전략 탐구. 특히 SLERP 병합이 어떻게 LLM의 성능을 향상시키고 부모 모델에는 없던 새로운 능력을 발현시키는지 Llama, Mistral 실험을 통해 분석. 모델 규모의 영향도 고찰.
Gemini 자체 도구를 이용한 우수한 AI 공격 기법
연구원들이 Google Gemini의 미세 조정(fine-tuning) 기능을 악용하여 훈련 손실(training loss)과 같은 유출된 정보를 이용, 효과적인 프롬프트 주입(prompt injection) 공격을 자동으로 생성하는 새로운 방법을 발견했습니다. 이 'Fun-Tuning' 기법은 Gemini 자체 도구를 사용하여 공격을 최적화합니다.
Mistral AI의 반격: AI 판도를 뒤흔들 새로운 오픈소스 강자
파리 기반 Mistral AI가 새로운 오픈소스 모델 Mistral Small 3.1을 출시하며 AI 업계에 도전장을 내밀었습니다. 이 모델은 Google의 Gemma 3, OpenAI의 GPT-4o Mini 등 기존 강자들과 경쟁하며 뛰어난 성능과 접근성을 제공합니다.
Gemma 3 미세 조정: 실제 고려 사항 및 적용
대규모 언어 모델 (LLM) 미세 조정은 특정 작업에 맞게 조정하는 강력한 방법입니다. RAG의 한계를 넘어, 사내 코드베이스 및 문서에 대한 심층적인 이해를 제공하며, 다양한 산업 분야에서 활용됩니다.