LLM - ProB AI 연구소

DSPy, 프롬프트 엔지니어링의 종말? ‘컴파일’ 시대의 시작

지루한 프롬프트 엔지니어링에 지치셨나요? 스탠포드의 DSPy는 ‘LLM계 PyTorch’로, 프롬프트를 수동 튜닝이 아닌 ‘컴파일’합니다. DSPy의 프롬프트 자동화 원리를 확인하세요.

AI 영상이 ‘움짤’에 머무는 이유는 ‘영상 일관성’ 부족 때문입니다. VideoDirectorGPT는 LLM이 감독 역할을 맡아 이 문제를 해결, 진정한 AI 스토리텔링을 가능하게 합니다. 핵심 원리를 확인하세요.

LLM의 치명적 약점인 AI 환각 문제. ‘정형 기법’이라는 수학적 접근법이 어떻게 AI의 오류를 잡고 ‘AI 신뢰성’을 100% 검증할 수 있는지 2가지 방향을 제시합니다.

정교한 피싱, 소셜 엔지니어링 공격이 걱정되시나요? LLM의 힘을 극대화하는 ‘프롬프트 엔지니어링’ 핵심 기법과 사이버 보안 적용 사례를 확인해 보세요.

최신 AI 기술 ImpRAG 심층 분석. 기존 RAG의 한계를 넘는 ‘쿼리 없는 RAG’는 LLM이 ‘암시적 쿼리’로 스스로 정보를 찾게 합니다. ImpRAG의 핵심 원리, 2단계 훈련법, 압도적인 성능 향상 이유를 확인하세요.

LLM의 추론 능력을 극대화하는 Chain-of-Thought, Tree-of-Thoughts, Graph-of-Thoughts의 핵심 원리부터 성능, 비용, 실용적 적용 사례까지 완벽하게 분석합니다.

LLM 탈옥(Jailbreak) 공격이 더 정교해지고 있습니다. 모델 재훈련 없이 프롬프트 패치 하나로 AI 보안을 획기적으로 높이는 ‘방어적 프롬프트 패치(DPP)’의 원리, 성능, 미래를 최신 논문 기반으로 완벽 해설합니다.

LLM 성능 한계를 해결할 혁신적인 방법, 언어 자기-대련(LSP)을 소개합니다. 데이터 없이 AI가 스스로를 훈련하며 더 강력해지는 원리와 실제 실험 결과를 확인하세요.