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Naive Bayes

개요Naive Bayes(나이브 베이즈)는 베이즈 정리를 기반으로 한 확률적 분류 알고리즘으로, 각 특징(feature)이 서로 독립이라는 ‘나이브(naive)’ 가정을 전제로 한다. 이 단순한 가정에도 불구하고 텍스트 분류, 스팸 필터링, 감정 분석 등 다양한 분야에서 높은 성능과 빠른 처리 속도를 제공하여 널리 활용되고 있다. 특히 데이터가 적거나 실시간 처리가 필요한 환경에서 강력한 장점을 가진다.1. 개념 및 정의Naive Bayes는 입력 데이터의 특징들이 서로 독립이라고 가정하고, 각 클래스에 속할 확률을 계산하여 가장 높은 확률을 가진 클래스로 분류하는 알고리즘이다.2. 특징구분설명비교/차별점확률 기반베이즈 정리 활용규칙 기반 대비 유연성 높음독립 가정특징 간 독립성 가정실제 데이터와 차이 ..

개요Attention Mechanism은 딥러닝 모델이 입력 데이터 중 중요한 부분에 선택적으로 집중하여 더 정확한 결과를 도출하도록 하는 기술이다. 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 분야에서 핵심 역할을 하며, Transformer 아키텍처의 기반 기술로 활용된다. 기존 RNN, CNN 기반 모델의 한계를 극복하며 GPT, BERT와 같은 최신 LLM의 성능 향상을 가능하게 한 핵심 요소이다.1. 개념 및 정의Attention Mechanism은 입력 데이터 전체를 동일하게 처리하는 것이 아니라, 각 요소의 중요도를 계산하여 가중치를 부여하고 중요한 정보에 더 집중하는 방식의 알고리즘이다.2. 특징구분설명비교/차별점중요도 기반 처리핵심 정보에 집중균등 처리 대비 효율성 증가병렬 처리..

개요AI Companion(AI 동반자)은 단순한 질의응답 시스템을 넘어, 사용자와 지속적인 관계를 형성하고 개인화된 상호작용을 제공하는 인공지능 시스템을 의미한다. 최근 LLM, 음성 AI, 멀티모달 기술의 발전으로 AI는 개인 비서, 감정 지원, 학습 파트너 등 다양한 역할을 수행하며 인간의 일상에 깊이 통합되고 있다. 특히 스마트폰, 웨어러블, 휴머노이드 로봇과 결합되면서 AI Companion은 차세대 인간-기계 인터페이스로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의AI Companion은 사용자의 행동, 선호, 감정 등을 이해하고 장기적인 관계를 기반으로 상호작용하는 개인화된 인공지능 시스템이다.2. 특징구분설명비교/차별점지속적 관계 형성장기 기억 기반 상호작용단발성 챗봇 대비 차별화개인화사용자 맞춤 응..

개요AI Supercomputing Platform은 대규모 인공지능 모델의 학습과 추론을 위해 설계된 초고성능 컴퓨팅 인프라를 의미한다. 기존 슈퍼컴퓨터가 과학 계산 중심이었다면, AI 슈퍼컴퓨팅은 LLM, 멀티모달 AI, 자율 시스템 등 AI 워크로드에 최적화된 구조를 갖는다. NVIDIA DGX, Microsoft Azure AI Supercomputer, OpenAI 인프라 등이 대표 사례로, 수천~수만 개의 GPU를 활용한 초병렬 처리 구조가 특징이다.1. 개념 및 정의AI Supercomputing Platform은 대규모 AI 모델의 학습 및 실행을 위해 GPU/TPU 기반의 초고성능 연산과 고속 네트워크, 분산 시스템을 결합한 컴퓨팅 플랫폼이다.2. 특징구분설명비교/차별점초대규모 병렬 처리..

개요Shadow AI Governance는 조직 내에서 공식 승인 없이 사용되는 AI 도구 및 서비스(Shadow AI)를 식별하고 통제하기 위한 정책 및 관리 체계를 의미한다. ChatGPT, Copilot, 생성형 AI 도구의 급속한 확산으로 직원들이 IT 부서 승인 없이 AI를 사용하는 사례가 증가하면서, 데이터 유출, 보안 위협, 규제 위반 등의 리스크가 커지고 있다. 이에 따라 기업은 Shadow IT를 넘어 Shadow AI까지 포함하는 새로운 거버넌스 전략을 구축해야 한다.1. 개념 및 정의Shadow AI Governance는 조직 내 비인가 AI 사용을 탐지하고 관리하며, 안전한 AI 활용을 위한 정책, 기술, 프로세스를 통합한 관리 체계이다.2. 특징구분설명비교/차별점비인가 사용 탐지승..

개요LLM Fine-Tuning은 사전 학습된 대규모 언어모델(LLM)을 특정 도메인이나 목적에 맞게 추가 학습시켜 성능을 향상시키는 기술이다. 기본 모델은 범용적인 지식을 갖고 있지만, 실제 서비스에서는 특정 산업(금융, 의료, 법률 등)에 맞는 정밀한 응답이 요구되므로 Fine-Tuning이 필수적으로 활용된다. 최근에는 비용과 효율을 고려한 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 방식이 주목받고 있다.1. 개념 및 정의LLM Fine-Tuning은 사전 학습된 언어모델을 특정 데이터셋으로 추가 학습시켜, 원하는 작업이나 도메인에 최적화하는 과정이다.2. 특징구분설명비교/차별점도메인 특화특정 분야 최적화범용 모델 대비 정확도 향상성능 개선응답 품질 향상프롬프트만 활용 대비..

개요Tokenization은 데이터나 자산을 작은 단위의 ‘토큰(Token)’으로 변환하여 저장, 전송, 처리하는 기술을 의미한다. AI에서는 텍스트를 토큰 단위로 분해해 모델이 이해하도록 하며, 보안에서는 민감 정보를 대체 토큰으로 보호하고, 블록체인에서는 실물 자산을 디지털 토큰으로 표현한다. 생성형 AI와 Web3의 확산으로 Tokenization은 데이터 처리와 가치 교환의 공통 기반으로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의Tokenization은 원본 데이터를 의미 있는 최소 단위로 분할하거나, 민감 정보를 대체 값으로 치환하여 처리·보호·거래를 용이하게 하는 기술이다.2. 특징구분설명비교/차별점단위 분할데이터를 토큰 단위로 분해문자열 전체 처리 대비 효율성 향상의미 보존문맥/의미 유지단순 분리 대..

개요AI Alignment(AI 정렬)은 인공지능 시스템이 인간의 의도, 가치, 윤리 기준에 부합하도록 설계하고 조정하는 기술 및 연구 분야이다. 생성형 AI와 자율형 에이전트가 발전하면서, 단순 성능 향상을 넘어 ‘올바르게 행동하는 AI’를 만드는 것이 핵심 과제로 부상하였다. 특히 LLM, AGI, Agentic AI 시대에서는 AI의 의사결정이 사회 전반에 영향을 미치기 때문에 Alignment는 기술적·윤리적 측면에서 매우 중요한 영역으로 평가된다.1. 개념 및 정의AI Alignment는 인공지능이 인간의 의도와 일치하도록 학습·설계하여, 안전하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성하도록 만드는 기술 및 방법론이다.2. 특징구분설명비교/차별점인간 중심 설계인간 가치 반영성능 중심 AI 대비 윤리성 강화..

개요LLM Evaluation은 대규모 언어모델(LLM)의 성능, 정확성, 안정성, 안전성 등을 체계적으로 측정하고 검증하는 방법론이다. 생성형 AI가 다양한 산업에 적용되면서 단순 정확도 평가를 넘어, 환각(Hallucination), 편향(Bias), 안전성(Safety), 사용자 경험(UX)까지 포함한 다차원 평가가 중요해지고 있다. 최근에는 자동화 평가와 인간 평가를 결합한 하이브리드 방식이 표준으로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의LLM Evaluation은 언어모델이 생성한 결과의 품질과 신뢰성을 다양한 지표와 테스트를 통해 정량적·정성적으로 평가하는 체계이다.2. 특징구분설명비교/차별점다차원 평가정확도, 안전성, 편향 포함단일 지표 대비 종합적자동+수동 결합모델 기반 + 인간 평가자동 평가 ..

개요AI Tokenomics는 인공지능(AI) 기술과 블록체인 기반 토큰 경제(Token Economy)를 결합하여, AI 서비스의 사용, 기여, 데이터 제공, 컴퓨팅 자원 등을 토큰으로 보상·거래하는 경제 구조를 의미한다. 생성형 AI와 분산형 AI 네트워크가 확산되면서 데이터·모델·연산 자원의 가치가 급증하고 있으며, 이를 효율적으로 교환하기 위한 메커니즘으로 AI Tokenomics가 주목받고 있다. 특히 Web3, DePIN, AI Marketplace와 결합되며 새로운 디지털 경제 모델을 형성하고 있다.1. 개념 및 정의AI Tokenomics는 AI 생태계 내에서 데이터 제공자, 모델 개발자, 인프라 제공자, 사용자 간의 가치 교환을 토큰 기반으로 설계한 경제 시스템으로, 인센티브와 거버넌스를..

개요Hybrid AI Infrastructure는 온프레미스(On-Premise) 환경과 클라우드(Cloud)를 결합하여 AI 워크로드를 유연하게 운영하는 인프라 전략이다. 기업은 데이터 보안, 비용, 성능 요구사항에 따라 AI 모델 학습과 추론을 적절히 분산시킬 수 있으며, 특히 LLM, AI Factory, Edge AI 환경 확산으로 하이브리드 구조의 중요성이 크게 증가하고 있다.1. 개념 및 정의Hybrid AI Infrastructure는 기업 내부 데이터센터와 퍼블릭/프라이빗 클라우드를 통합하여 AI 모델 개발, 학습, 배포, 운영을 수행하는 통합 인프라 아키텍처이다.2. 특징구분설명비교/차별점유연성워크로드 위치 선택 가능단일 환경 대비 최적화 가능보안 강화민감 데이터 온프레미스 처리클라우드 ..

개요AI Factory는 인공지능(AI) 모델의 학습(Training)과 추론(Inference)을 대규모로 수행하기 위해 설계된 AI 전용 데이터센터를 의미한다. 기존 데이터센터가 범용 컴퓨팅 중심이었다면, AI Factory는 GPU/TPU 기반의 고성능 연산, 초고속 네트워크, 대규모 데이터 처리에 최적화된 구조를 갖는다. 최근 생성형 AI, LLM, 멀티모달 AI의 확산으로 AI Factory는 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의AI Factory는 AI 모델 개발 및 운영을 위한 데이터, 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지 자원을 통합하여 대규모 AI 워크로드를 효율적으로 처리하는 전용 인프라 시스템이다.2. 특징구분설명비교/차별점AI 특화 인프라GPU/TPU 중심 ..

개요AI Agent Design Pattern은 AI 에이전트를 효율적으로 설계·구현하기 위한 재사용 가능한 아키텍처 및 설계 방식이다. LLM과 Agentic AI의 발전으로 단순 챗봇을 넘어 계획, 실행, 협업, 학습을 수행하는 에이전트 시스템이 확산되면서, 구조화된 설계 패턴의 중요성이 크게 증가하고 있다. 이러한 패턴은 개발 복잡도를 줄이고, 확장성과 유지보수성을 높이며, 멀티 에이전트 환경에서도 안정적인 시스템 구축을 가능하게 한다.1. 개념 및 정의AI Agent Design Pattern은 에이전트의 행동 흐름, 역할 분리, 상태 관리, 협업 구조 등을 체계적으로 정의한 설계 방법론으로, 반복적으로 검증된 구조를 재사용할 수 있도록 한다.2. 특징구분설명비교/차별점재사용성검증된 구조 활용ad..

개요AI-Native Development는 소프트웨어 개발 전 과정에 인공지능(AI)을 내재화하여 설계, 구현, 테스트, 배포, 운영까지 자동화·지능화를 구현하는 개발 방식이다. 기존 DevOps가 자동화 중심이었다면, AI-Native Development는 코드 생성, 아키텍처 설계, 품질 개선, 운영 의사결정까지 AI가 주도적으로 참여하는 것이 특징이다. 특히 LLM, Agentic AI, Copilot 등의 발전으로 개발 생산성과 품질이 동시에 향상되며 새로운 개발 패러다임으로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의AI-Native Development는 개발 생명주기(SDLC) 전반에 AI를 통합하여, 개발자의 생산성을 극대화하고 자동화된 지능형 개발 환경을 구축하는 접근 방식이다.2. 특징구분설명..

개요GPU-as-a-Service(GPUaaS)는 고성능 GPU(Graphics Processing Unit)를 클라우드 기반으로 제공하여, 사용자가 직접 하드웨어를 구축하지 않고도 AI 학습, 추론, 데이터 처리 등을 수행할 수 있도록 하는 서비스 모델이다. AI 및 딥러닝 수요 증가로 인해 GPU 자원의 중요성이 급격히 커지면서, GPUaaS는 스타트업부터 대기업까지 필수 인프라로 자리잡고 있다. 특히 NVIDIA, AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 사업자들이 다양한 GPU 서비스를 제공하며 시장 경쟁이 가속화되고 있다.1. 개념 및 정의GPUaaS는 클라우드 환경에서 GPU 연산 자원을 온디맨드 방식으로 제공하는 서비스로, 사용자는 필요한 만큼 GPU를 할당받아 AI 모..

개요AI Bill of Materials(AI BOM)은 AI 시스템을 구성하는 데이터, 모델, 라이브러리, 인프라 등 모든 요소를 체계적으로 기록하고 관리하는 문서 및 프레임워크이다. 소프트웨어 공급망 보안에서 사용되는 SBOM(Software Bill of Materials)의 개념을 AI 영역으로 확장한 것으로, AI 시스템의 투명성, 신뢰성, 규제 준수를 확보하는 핵심 도구로 주목받고 있다. 특히 생성형 AI와 LLM이 확산되면서 데이터 출처, 모델 변경 이력, 의존성 관리의 중요성이 급격히 증가하고 있다.1. 개념 및 정의AI BOM은 AI 시스템을 구성하는 모든 요소(데이터셋, 모델, 알고리즘, 코드, 인프라 등)의 목록과 관계를 정의한 문서로, AI의 개발부터 배포, 운영까지 전 과정의 추적..

개요AI Watermarking은 생성형 AI가 만든 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등에 보이지 않거나 변조에 강한 ‘표식’을 삽입하여 출처와 생성 주체를 식별하는 기술이다. 딥페이크, 허위 정보 확산, 저작권 분쟁이 증가하면서 콘텐츠의 진위 여부와 출처 검증이 중요한 과제가 되었고, 이에 따라 모델 수준·출력 수준·전송 수준에서 다양한 워터마킹 기법이 연구·상용화되고 있다. 최근 주요 기업과 표준화 기구는 상호운용 가능한 워터마킹 및 검증 체계를 추진하고 있다.1. 개념 및 정의AI Watermarking은 생성 결과물에 통계적·신호적 패턴을 삽입하거나 메타데이터를 부착하여, 이후 검증 알고리즘을 통해 ‘AI 생성 여부’와 ‘출처’를 판별할 수 있게 하는 기술을 의미한다.2. 특징구분설명비교/차별점..

개요Reasoning Model은 단순한 패턴 생성이나 통계적 예측을 넘어, 논리적 사고와 단계적 추론을 수행할 수 있도록 설계된 인공지능 모델을 의미한다. 특히 최근 LLM(Large Language Model)의 발전과 함께 Chain-of-Thought(CoT), Tree-of-Thought(ToT), Tool-augmented Reasoning 등의 기법이 결합되면서 AI는 복잡한 문제 해결, 수학적 계산, 의사결정 지원 등 고차원 영역으로 확장되고 있다. 이러한 모델은 Agentic AI, Test-Time Compute(TTC), Multi-Agent System과 밀접하게 연결되며 차세대 AI 핵심 기술로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의Reasoning Model은 입력된 정보를 기반으로 ..

개요Test-Time Compute(TTC)는 학습이 아닌 추론(inference) 단계에서 추가적인 계산 자원을 투입하여 모델의 성능을 향상시키는 기법을 의미한다. 최근 LLM과 추론 중심 AI의 발전으로, 동일한 모델이라도 더 많은 계산(샘플링, 반복 추론, 체인 오브 쏘트 등)을 통해 정확도와 안정성을 높일 수 있다는 점이 주목받고 있다. TTC는 비용과 성능 사이의 트레이드오프를 동적으로 조절할 수 있는 핵심 전략으로, 고정 모델 성능 한계를 보완하는 중요한 접근 방식이다.1. 개념 및 정의TTC는 모델 파라미터를 변경하지 않고, 추론 시점에 계산량을 증가시켜 더 나은 결과를 도출하는 기술이다. 이는 샘플링 횟수 증가, 반복 추론, 다중 경로 탐색 등을 통해 구현된다.2. 특징구분설명비교/차별점동..

개요AGENTS.md는 AI 에이전트의 동작 방식, 역할, 규칙, 협업 절차 등을 정의하는 문서로, 소프트웨어 프로젝트의 README.md와 유사하지만 에이전트 중심 환경에 특화된 운영 가이드이다. 특히 멀티 에이전트 시스템, Agentic AI, A2A 환경에서 에이전트 간 일관된 행동과 협업을 보장하기 위해 활용된다. 최근 GitHub 기반 AI 협업, AutoGen, LangGraph 등 프레임워크에서 AGENTS.md와 같은 명세 문서의 중요성이 증가하고 있다.1. 개념 및 정의AGENTS.md는 특정 시스템 내에서 동작하는 AI 에이전트의 역할, 책임, 상호작용 규칙, 정책 등을 정의하는 문서로, 에이전트의 행동을 표준화하고 예측 가능성을 높이는 것을 목표로 한다.2. 특징구분설명비교/차별점에이..

개요Agent Card는 AI 에이전트의 역할, 능력, 인터페이스, 제약사항 등을 구조화된 형태로 정의하는 메타데이터 명세이다. 멀티 에이전트 환경에서 에이전트 간 상호운용성과 신뢰성을 확보하기 위해 등장했으며, A2A(Agent-to-Agent) 및 Agentic AI 아키텍처에서 핵심 구성 요소로 활용된다. 최근 OpenAI, Anthropic, Google 등 주요 AI 기업들이 에이전트 표준화와 상호작용 모델을 강화하면서 Agent Card 개념이 중요하게 부각되고 있다.1. 개념 및 정의Agent Card는 특정 AI 에이전트의 능력(capabilities), 입력/출력 스키마, 인증 방식, 정책, 사용 제한 등을 기술한 선언적 문서이다. 이는 API 문서의 확장 개념으로, ‘에이전트가 무엇을 ..

개요AAIF(Agentic AI Foundation)는 자율적으로 사고하고 행동하는 AI(Agentic AI)를 체계적으로 설계·개발·운영하기 위한 기반 아키텍처 및 프레임워크 개념이다. 생성형 AI와 LLM이 단순 응답을 넘어 ‘행동 주체(Agent)’로 진화하면서, 계획·추론·실행·협업을 포함하는 통합 구조가 요구되고 있다. AAIF는 이러한 요구를 반영하여 에이전트 설계 원칙, 실행 환경, 도구 연계, 거버넌스까지 포함하는 통합 기반으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의AAIF는 자율형 AI 에이전트의 생성, 실행, 협업, 통제 전 과정을 지원하는 기반 프레임워크로, 단순 모델 활용을 넘어 ‘행동 중심 AI 시스템’을 구축하기 위한 설계 철학과 기술 집합을 의미한다.2. 특징구분설명비교/차별점Age..

개요AI 환각(Hallucination)은 인공지능 모델이 실제 사실과 다른 정보나 존재하지 않는 내용을 그럴듯하게 생성하는 현상을 의미한다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI의 발전과 함께 중요한 이슈로 부각되고 있으며, 신뢰성과 안전성 측면에서 핵심적인 연구 주제로 다뤄지고 있다. 기업과 공공기관에서 AI 도입이 확대됨에 따라 환각 문제는 실질적인 리스크로 인식되고 있다.1. 개념 및 정의AI 환각은 모델이 학습 데이터의 패턴을 기반으로 확률적으로 텍스트를 생성하는 과정에서 사실 검증 없이 잘못된 정보를 생성하는 현상이다. 이는 모델이 "이해"가 아닌 "확률적 생성"을 수행하기 때문에 발생한다.환각은 완전히 허구의 정보를 만들어내는 경우뿐 아니라, 실제 정보를 왜곡하거나 부분적으로 틀린 ..

개요Grammar 기반 생성은 대규모 언어모델(LLM)의 출력이 특정 형식 언어(Formal Language) 규칙을 따르도록 강제하는 제약 디코딩(Constrained Decoding) 기법이다. 단순한 프롬프트 지시를 넘어, 토큰 생성 단계에서 문맥 자유 문법(CFG), 정규식(Regex), PEG(Parser Expression Grammar) 등 형식 문법을 적용하여 출력 구조를 통제한다.최근 생성형 AI가 API 응답, 코드 생성, 데이터 추출, 에이전트 툴 호출 등 구조화된 출력을 요구하는 환경에 통합되면서 Grammar 기반 제어는 JSON-Constrained Decoding, Structured Output, Function Calling과 함께 핵심 기술로 부상하고 있다.1. 개념 및 ..

개요JSON-Constrained Decoding은 대규모 언어모델(LLM)이 자유 텍스트 대신 사전에 정의된 JSON 스키마 구조에 맞춰 출력을 생성하도록 강제하는 디코딩 기법이다. 기존 프롬프트 기반 JSON 출력은 형식 오류, 중괄호 누락, 타입 불일치 등의 문제가 빈번했으며, 이는 프로덕션 환경에서 파싱 오류와 시스템 장애로 이어질 수 있다.이에 따라 Structured Output, Function Calling, Grammar-based Decoding, Schema-aware Decoding 등 다양한 방식이 등장했으며, JSON-Constrained Decoding은 토큰 생성 단계에서 문법·스키마 제약을 적용하여 구조적 유효성을 보장하는 접근 방식이다.1. 개념 및 정의JSON-Const..

개요EvalOps는 생성형 AI 및 LLM 기반 서비스의 성능, 품질, 안정성을 지속적으로 평가하고 개선하기 위한 운영 프레임워크이다. 기존 MLOps가 모델 학습·배포 중심이라면, EvalOps는 ‘출력 품질(Output Quality)’과 ‘사용자 경험(UX)’을 지속적으로 측정하고 최적화하는 데 초점을 둔다.대규모 언어모델이 기업 서비스에 통합되면서, 단순 정확도(Accuracy) 지표만으로는 품질을 판단하기 어려워졌다. 환각(Hallucination), 편향(Bias), 응답 일관성, 안전성(Safety) 문제를 정량·정성적으로 평가하는 체계가 필요해졌으며, 이에 따라 EvalOps는 AI 운영의 핵심 영역으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의EvalOps는 LLM 및 AI 애플리케이션의 응답 품..

개요AI Gateway는 다양한 생성형 AI 모델(OpenAI, Claude, Gemini, 사내 LLM 등)을 단일 진입점(Single Entry Point)으로 통합 관리하는 AI 전용 API 게이트웨이이다. 멀티 모델 환경이 확산되면서 기업은 비용 통제, 보안 통제, 사용량 모니터링, 데이터 유출 방지, 정책 기반 라우팅을 중앙에서 관리할 필요가 커지고 있다.Gartner는 2025년까지 기업 애플리케이션의 70% 이상이 생성형 AI를 통합할 것으로 전망하고 있으며, 이에 따라 AI 트래픽 제어 및 거버넌스 플랫폼의 수요가 급증하고 있다. AI Gateway는 단순 프록시를 넘어 정책 기반 제어(Policy Enforcement), 모델 라우팅, 토큰 비용 최적화, 프롬프트 로깅, 보안 필터링 기능..

개요MT-Bench는 대형 언어 모델(LLM)의 실제 사용 시나리오에 가까운 멀티턴(Multi-turn) 대화를 기반으로 모델의 응답 품질을 평가하는 벤치마크입니다. LMSYS(Large Model Systems Organization)에서 개발되었으며, 단일 질문-응답이 아닌 연속된 질의와 응답 흐름에서 모델의 일관성, 이해력, 창의성 등을 측정하는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM의 실용적 대화 성능을 측정하기 위한 멀티턴 대화형 평가 벤치마크목적단일 문항 기준의 한계를 넘어 실제 사용자 경험에 가까운 평가 구현필요성LLM이 실제 사용에서 보여주는 흐름, 맥락 유지 능력 등을 정량적으로 평가할 수단 부족2. 주요 특징특징설명장점멀티턴 구성80개의 다양한 주제 대화 시나리오 ..

개요생성형 AI 모델은 방대한 사전 학습 데이터를 바탕으로 새로운 응답을 생성하지만, 실시간 문맥 이해나 동적인 외부 지식 반영에는 한계가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**이며, 이를 더욱 정교하게 만든 구조가 바로 **Contextual RAG Memory(CRAG-Mem)**입니다. CRAG-Mem은 문맥에 따라 검색과 생성, 메모리 갱신을 통합적으로 수행하는 지능형 메모리 프레임워크로, 사용자 맞춤형 AI 시스템 구현에 핵심적 역할을 합니다.1. 개념 및 정의**CRAG-Mem(Contextual RAG Memory)**는 문맥 기반 정보 검색, 생성, 기억 보존 기능을 결합한 하이브리드 메모리 아키텍처로, ..

개요생성형 AI(Generative AI)의 확산에 따라 AI 모델의 안전성(Safety) 및 **보안성(Security)**에 대한 요구가 점점 커지고 있습니다. 이에 대응하기 위해 Meta가 주도하여 공개한 오픈소스 프로젝트가 Purple Llama입니다. Purple Llama는 LLM과 멀티모달 AI 시스템의 위험성 평가, 오용 탐지, 출력 검증, 방어 전략을 위한 실용적인 리소스를 제공하는 프레임워크로, AI 모델의 책임 있는 사용과 배포를 돕기 위해 설계되었습니다.1. 개념 및 정의Purple Llama는 생성형 AI 시스템의 안전성과 보안성을 보장하기 위해 설계된 오픈소스 평가/방어 툴킷입니다. Meta는 이 프로젝트를 통해 기본 모델 및 응용 시스템의 취약점 평가, 위험 감지 정책 테스트,..