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머신러닝

2026년 AI 산업을 구원하는 비밀 무기, 합성 데이터(Synthetic Data)를 주목해야 하는 이유

2026년 AI 산업을 구원하는 비밀 무기, 합성 데이터(Synthetic Data)를 주목해야 하는 이유

최근 발표되는 최신 연구 논문들과 업계의 동향을 깊이 파고들다 보니, 현재 테크 업계 전반에 꽤나 무서운 현실이 다가오고 있다는 것을 깨달았습니다. 바로 우리 AI 모델들을 훈련시킬 '인터넷 데이터'가 말 그대로 바닥나고 있다는 사실입니다. 2020년대 초반의 AI 붐이 놀라웠다면, 2026년 현재 벌어지고 있는 상황은 완전히 차원이 다른 게임입니다. 그

소형 언어 모델(SLM)의 부상: 기업의 미래 AI 전략은 '작고 똑똑하게'

소형 언어 모델(SLM)의 부상: 기업의 미래 AI 전략은 '작고 똑똑하게'

서론: AI 세계에서 '거대한 것'만이 정답은 아니다 지난 몇 년간 인공지능(AI) 시장의 내러티브는 GPT-4, 제미나이(Gemini), 클로드(Claude)와 같은 초거대 언어 모델(LLM)이 독점해 왔습니다. 인터넷상의 방대한 데이터를 학습하고 수조 개의 파라미터(매개변수)를 갖춘 이 모델들은 시를 쓰고, 코딩을 하며, 의사 면허 시험을 통과

멀티모달 AI(Multimodal AI): 기계에게 '보고 듣고 이해하는 법'을 가르치다

멀티모달 AI(Multimodal AI): 기계에게 '보고 듣고 이해하는 법'을 가르치다

서론: 텍스트라는 좁은 창문을 넘어서 생성형 AI 붐의 초기 단계에서 GPT-3와 같은 모델들은 철저히 '단일 모달(Unimodal)'이었습니다. 오직 텍스트로만 묻고 텍스트로만 답할 수 있었습니다. 이들이 에세이를 쓰거나 코드를 작성하는 능력은 경이로웠지만, 세상을 이해하는 방식에는 근본적인 한계가 있었습니다. 아름다운 저녁 노을의 색감이나, 복

OpenAI o1 모델과 함께한 일주일: 진짜 '생각'하는 AI의 등장

OpenAI o1 모델과 함께한 일주일: 진짜 '생각'하는 AI의 등장

다들 이런 경험 한 번쯤 있으실 겁니다. 챗GPT에 복잡한 코드 뭉치를 복사해 넣고 미묘한 버그를 고쳐달라고 하면, 아주 자신만만하게 그럴싸한 해결책을 뱉어내죠. 하지만 막상 그 코드를 실행해 보면 여지없이 에러가 터집니다. "이거 틀렸잖아"라고 말하면 AI는 넙죽 사과를 하고는, 아까 줬던 그 망가진 코드를 토씨 하나 안 틀리고 다시 건네주곤 합니다.