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TL;DROpenAI의 최신 모델 GPT-5.2는 이론 물리학에서 새로운 공식을 제안하며, 이는 AI의 연구 및 학문적 기여 가능성을 확대하는 사례로 평가받고 있습니다. 또한 ChatGPT는 보안을 강화하기 위해 Lockdown Mode와 Elevated Risk 라벨을 도입해 기업들의 데이터 보호를 지원합니다. 이 글에서는 최신 AI 기술 동향과 관련된 주요 업데이트를 다룹니다.최신 AI 기술 동향: GPT-5.2와 ChatGPT 보안 기능GPT-5.2의 새로운 발견: 이론 물리학에서의 기여GPT-5.2는 OpenAI가 발표한 최신 AI 모델로, 이론 물리학 분야에서 새로운 공식을 제안하며 그 정확성을 검증받았습니다. 이 공식은 글루온 진폭(gluon amplitude) 계산에 사용되며, 학문적 검증 ..

TL;DROpenAI가 2025년 12월 16일 새 플래그십 이미지 생성 모델인 GPT Image 1.5를 공식 출시했다. 이 모델은 기존 대비 4배 빠른 이미지 생성 속도, 정밀한 편집 기능(조명·구성·얼굴 표정 보존), 그리고 향상된 텍스트 렌더링 성능을 특징으로 한다. 모든 ChatGPT 사용자와 API 개발자에게 즉시 제공되며, 전용 "이미지 스튜디오" 인터페이스와 함께 제공된다. 이 업데이트는 Google의 Gemini 3 Pro Image(Nano Banana Pro)와의 경쟁 심화, 그리고 창작자·기업의 AI 이미지 생성 활용 확대를 가속할 것으로 예상된다.ContextAI 이미지 생성 시장은 2025년 들어 빠르게 실무화되고 있다. Google의 Gemini 3 Pro Image, Midj..

AI 프로젝트 기획과 응용 사례 정리1. 들어가며앞선 19차시에 걸쳐 우리는 AI 기초부터 트랜스포머, 멀티모달 모델까지 학습했습니다.이제 마지막 강의에서는 실제 AI 프로젝트를 어떻게 기획하고 적용할 것인지에 대해 정리하겠습니다.2. AI 프로젝트 기획 단계AI 프로젝트는 단순히 모델을 학습하는 것에 그치지 않습니다.비즈니스 문제 정의 → 데이터 확보 → 모델 설계 및 학습 → 배포/운영으로 이어지는 전체 사이클을 고려해야 합니다.단계별 요약문제 정의 (Business Understanding)어떤 문제를 해결할 것인가?예: 고객 문의 자동 응답, 재고 수요 예측, 번역 서비스데이터 확보 및 정제 (Data Collection & Cleaning)모델의 성능은 데이터 품질에 크게 의존텍스트, 이미지, ..

1. 들어가며앞 강의에서 BERT를 다뤘습니다. BERT가 문맥 이해(인코더 기반)에 강하다면, **GPT(Generative Pretrained Transformer)**는 **텍스트 생성(디코더 기반)**에 특화된 모델입니다.GPT는 2018년 OpenAI에서 처음 제안된 이후, 현재의 ChatGPT, GPT-4까지 이어지는 계열의 시작점입니다.GPT의 강점은 자연스러운 문장 생성과 다양한 작업에 대한 범용성입니다.2. GPT의 핵심 아이디어사전학습(Pretraining)대규모 텍스트 데이터로 다음 단어 예측 학습 (Language Modeling)예:"오늘은 날씨가" → 모델은 "맑다", "좋다" 등 확률적으로 다음 단어 예측파인튜닝(Fine-tuning)특정 작업(요약, 번역, QA 등)에 맞춰 ..

트랜스포머(Transformer) 구조 이해하기1. 들어가며앞 강의에서 어텐션 메커니즘을 배웠습니다.트랜스포머(Transformer)는 이 어텐션 개념을 기반으로 만들어진 모델로, 현재의 GPT, BERT, LLaMA와 같은 최신 언어 모델의 뼈대가 됩니다.트랜스포머는 RNN이나 LSTM처럼 순차적으로 데이터를 처리하지 않고, 병렬적으로 문장을 한 번에 학습할 수 있어 속도와 성능 면에서 혁신을 가져왔습니다.2. 트랜스포머의 기본 아이디어트랜스포머는 크게 두 가지 블록으로 구성됩니다.인코더(Encoder) – 입력 문장의 의미를 추출디코더(Decoder) – 의미를 바탕으로 출력 문장을 생성하지만 번역과 같은 작업이 아니고 분류, 문서 임베딩 같은 경우에는 인코더만 사용하기도 합니다.3. 트랜스포머의 핵..

LoRA란?대형 언어모델을 가볍게 fine-tuning 할 수 있는 효율적인 기법최근 들어 LLM(대형 언어 모델)을 개인화하거나 특정 도메인에 맞게 조정하는 수요가 많아졌습니다. 그러나 기존 방식은 많은 GPU 메모리와 계산량이 요구되어 일반 사용자나 소규모 프로젝트에 부담이 되었습니다.이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 LoRA (Low-Rank Adaptation) 입니다.왜 LoRA가 필요한가요?기존의 Fine-Tuning 방식은 모델의 모든 파라미터를 업데이트합니다. 하지만:수억 개의 파라미터를 매번 학습하기엔 너무 무겁고저장 공간도 많이 필요하며전이 학습(transfer learning)의 효율도 떨어집니다.LoRA는 이 문제를 해결하면서도 성능은 유지할 수 있는 놀라운 아이디어를 제..

SFTTrainer란?Hugging Face trl 라이브러리를 활용한 LLM(대형 언어 모델) 미세 조정 방법최근 들어 ChatGPT나 LLaMA처럼 사전 학습된 언어 모델을 우리의 데이터에 맞게 미세 조정(fine-tuning) 하고자 하는 수요가 증가하고 있습니다.이때 활용할 수 있는 것이 바로 Hugging Face의 trl 라이브러리에서 제공하는 SFTTrainer입니다.SFT(Supervised Fine-Tuning)란?SFT는 정답(label) 이 있는 데이터를 가지고 모델을 학습시키는 방식입니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터가 있다고 가정해보겠습니다.{ "prompt": "고양이는 왜 낮잠을 자나요?", "response": "고양이는 야행성 동물이기 때문에 낮에 에너지를 충전하기 ..