LLM 19

• MMLU·HumanEval 점수, 그대로 믿으면 망합니다: 2026년 4월 LLM 벤치마크 “해석법” 심층 가이드 2026/04/27
• 2026년 4월 기준 LoRA/QLoRA 파인튜닝: “VRAM 한계”를 설계로 이기는 실전 튜토리얼 2026/04/26
• Chain of Thought(CoT) “강제”는 끝났다: 2026년형 고급 프롬프트 최적화(숨은 추론·Self-Consistency·ReAct까지) 2026/04/25
• 2026년 4월 기준: 토큰을 “덜 쓰고, 더 싸게” 쓰는 LLM Routing 설계 (비용 최적화 심층 가이드) 2026/04/19
• MMLU·HumanEval 점수, 이제 그대로 믿으면 위험한 이유 — 2026년 4월 기준 LLM 벤치마크 해석법 2026/04/11
• 2026년 4월 기준 LoRA·QLoRA로 LLM 파인튜닝을 “가볍게” 끝내는 법 (원리부터 TRL/PEFT 코드까지) 2026/04/06
• Chain-of-Thought(CoT) 프롬프트, 2026년식으로 다시 쓰기: “생각을 시키는” 대신 “생각이 잘 나오게” 설계하는 고급 프롬프트 최적화 2026/04/01
• MMLU·HumanEval 점수, 이제 그대로 믿으면 안 되는 이유: 2026년 3월 LLM 평가 벤치마크 심층 해부 2026/03/25
• 2026년 3월 기준: LoRA/QLoRA로 LLM Fine-tuning을 “싸고 빠르게” 끝내는 실전 튜토리얼 (원리까지) 2026/03/20
• 2026년 3월 기준, Chain of Thought(CoT)를 “잘 쓰는” 법이 바뀌었다: 숨겨진 추론 시대의 프롬프트 최적화 2026/03/15
• MMLU와 HumanEval, 점수 하나로 모델을 뽑으면 망하는 이유: 2026년 3월 기준 LLM 벤치마크 해석법 2026/03/08
• 2026년 3월 기준 LoRA/QLoRA 파인튜닝 실전 튜토리얼: 4-bit NF4 + PEFT + TRL로 “효율”을 끝까지 뽑아내기 2026/03/03
• Chain-of-Thought(CoT) 2026 심층 가이드: “생각을 쓰게”가 아니라 “비용/정확도”를 최적화하라 2026/02/26
• LLM 성능평가의 함정: 2026년 2월 기준 MMLU·HumanEval 벤치마크를 “숫자”가 아니라 “방법”으로 읽는 법 2026/02/19
• 2026년 2월 기준: LoRA/QLoRA로 LLM Fine-tuning을 “현실적으로” 끝내는 방법 (원리+실전) 2026/02/14
• 생각을 “보이게” 만들지 말고 “결과를 강하게” 만들자: 2026년형 Chain of Thought 고급 프롬프트 최적화 2026/02/09
• MMLU 점수 90점의 함정: 2026년 2월 기준 LLM 벤치마크(MMLU·HumanEval) 해석 가이드 2026/02/02
• LoRA vs QLoRA, 2026년 1월 기준 “진짜 효율”로 LLM Fine-tuning 하는 법 (원리+실전코드) 2026/01/28
• Chain of Thought, 2026년식으로 다시 쓰기: “생각을 길게”가 아니라 “검증 가능한 추론 파이프라인”을 설계하라 2026/01/23