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RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

개요RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 대형언어모델(LLM)의 출력을 인간의 선호(preference)에 더 잘 맞추기 위해 강화학습 기법과 인간 피드백을 결합하는 학습 방법론입니다. 주로 언어모델이 생성하는 응답의 품질, 안전성, 윤리성 등을 개선하는 데 사용되며, ChatGPT, Claude, Gemini 등 최신 LLM에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 본 글에서는 RLHF의 개념, 구성 요소, 학습 프로세스, 기술 요소 등을 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의RLHF는 인간이 제공한 피드백을 기반으로, 언어모델의 행동(policy)을 강화학습 방식으로 조정함으로써, 보다 선호도 높은 출력을 유도하는 학습 기법입니다.목적: 언어모델이 인간의 가..

Tiny-LLM

개요Tiny-LLM은 기존 대형언어모델(LLM, Large Language Model)의 장점을 유지하면서도, 리소스 제약이 있는 환경(모바일, IoT, 엣지 디바이스 등)에서도 활용 가능한 경량화된 언어모델 아키텍처를 의미합니다. 모델의 크기, 파라미터 수, 연산량 등을 최소화하는 동시에, 주요 자연어 처리 기능(NLU/NLG)의 성능을 일정 수준 이상으로 유지하도록 설계됩니다. Tiny-LLM은 비용 절감, 실시간 반응성, 개인화된 AI 기능 탑재에 최적화된 기술입니다.1. 개념 및 정의Tiny-LLM은 수억~수십억 개 파라미터 규모의 대형모델을 수백만~수천만 개 수준으로 축소하거나, 압축·지연처리 기반 기술을 통해 경량화한 모델입니다.목적: 엣지 환경에서도 LLM 기능을 실행 가능하도록 최적화필요성..

Zero-ETL Architecture (ZETLA)

개요Zero-ETL Architecture(ZETLA)는 전통적인 ETL(Extract-Transform-Load) 프로세스를 제거하고, 데이터 생성지(source)와 소비지(target) 간의 실시간 데이터 연동을 통해 지연 없는 분석과 자동화된 데이터 파이프라인을 구현하는 아키텍처입니다. 주로 클라우드 네이티브 환경에서 도입되며, 운영 시스템과 분석 시스템 간의 실시간 데이터 흐름을 기반으로 AI, BI, IoT, 마이크로서비스 환경에서 높은 민첩성과 통합 효율성을 제공합니다.1. 개념 및 정의Zero-ETL은 데이터 파이프라인에서 명시적인 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load) 단계 없이, 데이터가 생성된 곳에서 바로 목적지(분석 시스템 등)로 흐르도록 구성하는 아키텍처입..

Data Contract Registry (DCR)

개요Data Contract Registry(DCR)는 데이터 생산자와 소비자 간에 정의된 '데이터 계약(Data Contract)'을 중앙에서 관리하고 이행 상태를 추적하는 시스템입니다. 데이터 계약은 스키마, 품질, 배포 주기, SLA, 민감도 등의 항목을 포함하며, 이를 레지스트리 형태로 중앙 통제함으로써 데이터 품질과 신뢰를 유지합니다. 본 글에서는 DCR의 개념, 기술 요소, 도입 사례를 중심으로 실무 적용 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의DCR은 데이터 계약(Data Contract)을 정의, 저장, 버전 관리하고 이를 통한 생산자-소비자 간의 기대 수준을 명시적으로 관리하는 레지스트리 시스템입니다. 계약의 준수 여부를 자동화된 테스트, 데이터 품질 검사, 변경 감지 등을 통해 지속적으로 ..