LLM — 관련 콘텐츠 107건

파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링 — 언제 무엇을 쓸까

한 줄 요약: 대부분의 경우 프롬프트 엔지니어링이 정답이다. 파인튜닝은 독자적 도메인 언어나 특수한 출력 형식이 필요할 때만 고려하라. LLM을 내 용도에 맞추는 방법은 크게 두 가지: 프롬프트 엔지니어링 (입력을 잘 구성)과 파인튜닝 (모델 자체를 재학습). 2026년 현재 대부분의 경우 프롬프트로 충분하고, 파인튜닝은 매우 특수한 경우에만 필요합니다.

RAG 구현 가이드 — 검색 증강 생성의 실전 적용

한 줄 요약: RAG(검색 증강 생성)는 LLM이 외부 지식을 참조해 정확한 답변을 생성하는 아키텍처로, 할루시네이션을 줄이고 최신 정보를 반영하는 가장 실용적인 방법이다. 파인튜닝 없이 LLM에 도메인 지식을 주입하는 가장 효율적인 방법이 RAG다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 은 LLM이 답변할 때 외부 데이터를 검색해서 참조하는 패턴입니다.

2026년 LLM 모델 비교 — Claude vs GPT vs Gemini

한 줄 요약: Claude 4는 코딩/추론 최강, GPT-4.1은 대규모 컨텍스트에 강하고, Gemini 3은 멀티모달과 가격 대비 성능이 뛰어나다. 2026년 4월 기준 주요 LLM 3개 패밀리를 벤치마크, 가격, API 사양, 코딩 성능으로 비교한다. 2026년 3월 기준 주요 LLM: Claude (Anthropic) , GPT (OpenAI) , Gemini (Google).

GPT-5.4 완전 분석 — Tool Search, 컴퓨터 사용, 1M 컨텍스트의 실체

OpenAI가 2026년 3월 5일 공개한 GPT-5.4 는 1M 토큰 컨텍스트, 네이티브 컴퓨터 사용 능력, Tool Search 아키텍처를 탑재한 범용 모델이다. GPT-5.2 대비 개별 사실 오류가 33% 줄었고, GDPval에서 44개 직군 전문가의 83%를 상회한다. GPT-5.4는 Standard, Thinking, Pro 세 가지 변형으로 제공된다.

AI 에이전트란? 2026년 개발자가 알아야 할 모든 것

한 줄 요약: AI 에이전트는 LLM이 도구를 사용하고 자율적으로 판단하며 복잡한 작업을 수행하는 시스템으로, 2026년 소프트웨어 개발의 핵심 패러다임이 되었다. Claude Code가 코드베이스를 분석하고 수정하고 테스트까지 실행하며, Google ADK가 멀티 에이전트 오케스트레이션을 지원한다. 🎓 유데미 강의 추천 Claude Code 실전 강의 — AI 코딩을 지금 시작하세요 설치부터 자동화·에이전트 활용까지, 실무에서 바로 쓰는 Claude Code 활용법을 단계별로 배울 수 있습니다.

Gemini 3.1 Pro — 가격 동결에 추론 2배, 가성비 프론티어 모델의 등장

한 줄 요약: Google Gemini 3.1 Pro가 ARC-AGI-2 77.1%를 달성하며 추론 성능에서 세대 최대 도약을 기록했다. 가격은 $2/$12로 동결. Gemini 3.1 Pro는 2026년 2월 19일 프리뷰로 출시됐다. 18개 추적 벤치마크 중 12개에서 1위를 기록했으며, 특히 추론 영역에서 전작 대비 압도적인 성능 향상을 보여줬다.

OpenAI GPT-5 출시와 개발자 영향 분석

한 줄 요약: GPT-5는 추론, 코딩, 멀티모달 능력이 GPT-4o 대비 전 분야에서 향상됐고, API 가격 구조가 개편됐다. 기존 GPT-4o 코드를 GPT-5로 바꾸는 작업은 대부분 모델명 교체 수준이지만, 스트리밍과 토큰 한도 변경 사항은 별도로 확인해야 한다. GPT-5의 변화는 크게 네 가지 영역으로 나뉜다. 마케팅 표현을 걷어내고 API를 직접 쓰는 개발자 관점에서 실질적인 차이만 정리했다.