AI › 언어 모델 › 응용 — 거꾸로 바라본 세상

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기술AI › 언어 모델 › 응용

WhisperX 음성 인식 품질 개선과 모델 파인튜닝

WhisperX 음성 인식 파이프라인의 코드 옵션 조정과 Whisper 모델 파인튜닝 흐름을 원본 백업의 예시로 정리합니다.

2026.08.04 이전 · 6분 읽기

#WhisperX#음성 인식#파인튜닝

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15. LLM 에이전트

도구 호출 루프와 상태 관리, 권한 검증, 프롬프트 인젝션 방어를 환불 문의 처리 예제로 설명합니다.

2026.01.22 · 5분 읽기

#LLM#AI 에이전트

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14. 멀티모달 LLM

이미지·오디오·비디오 입력의 처리 흐름과 영수증 추출 예제, 모달리티별 평가 항목을 살펴봅니다.

2026.01.22 · 5분 읽기

#LLM#멀티모달

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13. LLM 운영하기

LLM 서비스의 모델·색인 버전 관리, 품질 평가, 추적 지표와 안전한 배포 절차를 정리합니다.

2026.01.22 · 5분 읽기

#LLM#대규모 언어 모델#LLM 운영

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12. 벡터 데이터베이스로 확장하기 : RAG 구현하기

pgvector 예제로 벡터 저장과 색인, 권한 필터, 근거 기반 답변까지 RAG 흐름을 구현합니다.

2026.01.22 · 5분 읽기

#LLM#RAG#벡터 데이터베이스

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11. 자신의 데이터에 맞춘 임베딩 모델 만들기 : RAG 개선하기

질문·문서 쌍으로 임베딩 모델을 미세 튜닝하고 RAG 검색과 답변 품질을 평가하는 방법을 정리합니다.

2026.01.22 · 5분 읽기

#LLM#RAG#임베딩

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10. 임베딩 모델로 데이터 의미 압축하기

문장 임베딩과 코사인 유사도로 의미 검색을 구현하고, 청크 설계와 검색 평가 기준을 정리합니다.

2026.01.22 · 5분 읽기

#LLM#임베딩

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9. LLM 애플리케이션 개발하기

검색 증강 생성으로 근거를 연결하고 권한, 출력 검증, 프롬프트 인젝션과 평가를 다루는 애플리케이션 구성법을 정리한다.

2026.01.22 · 5분 읽기

#LLM#대규모 언어 모델#AI 애플리케이션

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8. sLLM 서빙하기

sLLM을 API로 서빙할 때 필요한 모델 구성, 로컬 호출 예시, 지연 시간과 장애 점검 방법을 설명한다.

2026.01.22 · 4분 읽기

#LLM#모델 서빙#sLLM

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7. 모델 가볍게 만들기

양자화, 지식 증류, 가지치기가 줄이는 자원을 비교하고 품질과 추론 속도를 함께 측정하는 방법을 정리한다.

2026.01.22 · 5분 읽기

#LLM#대규모 언어 모델#모델 경량화

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6. sLLM 학습하기

작은 언어 모델의 과제를 정의하고 데이터를 분리한 뒤 LoRA로 미세 조정하고 평가하는 흐름을 설명한다.

2026.01.22 · 4분 읽기

#LLM#sLLM#소형 언어 모델

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5. GPU 효율적인 학습

GPU 학습 메모리의 사용처를 살펴보고 기울기 누적, 혼합 정밀도, 체크포인팅, LoRA의 선택 기준을 정리한다.

2026.01.22 · 5분 읽기

#LLM#GPU#GPU 학습

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