llm 57
- Chain-of-Thought(CoT) “고급” 프롬프트 최적화: 기준, 성능·비용·안정성을 동시에 잡는 설계 패턴
- 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 30~80% 줄이기: OpenAI vs Anthropic 실전 설계/히트율 튜닝
- MMLU·HumanEval 점수, 이제 그대로 믿으면 안 된다: LLM 벤치마크 해석 실전 가이드
- 긴 컨텍스트(200k~1M+)가 ‘쓸 수 있게’ 되는 법: 2026년식 LLM compaction/summary 설계와 lost-in-the-middle 대응
- Chain of Thought(CoT) “고급 기법”은 이제 프롬프트가 아니라 **추론 예산 + 구조 + 검증 루프**로 설계한다
- LLM 비용을 “반으로” 줄이는 Prompt Caching 실전 설계 (Anthropic Claude + OpenAI)
- LLM Structured Output의 진짜 난관: “JSON은 맞는데 스키마는 왜 안 맞지?”를 끝내는 Schema 제약 실전 가이드
- MMLU·HumanEval 점수, 이제 그대로 믿으면 안 된다: LLM 벤치마크 해석과 실무 적용 가이드
- LoRA vs QLoRA: “내 GPU(16~24GB)로 LLM 파인튜닝을 끝내는” 실전 튜토리얼
- LLM API 비용을 “반으로” 줄이는 2026년식 Routing: Prompt Caching + Semantic Cache + Cascade로 토큰을 아껴라
- 컨텍스트 1M 시대에도 “기억”은 부족하다: LLM Long Context Compaction 설계 가이드 (Lost-in-the-Middle 대응 포함)
- MMLU·HumanEval 점수에 속지 않는 법: LLM 벤치마크 해석과 “내 서비스에 맞는 평가” 설계
- LLM Structured Output: JSON mode만으론 부족한 “Schema 강제”의 현실적 제약과 함수 호출 설계법
- 24GB GPU 한 장으로 “내 도메인 전용 LLM” 만들기: LoRA/QLoRA Fine-tuning 실전 튜토리얼
- 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 10배 줄이기: OpenAI·Anthropic “캐시 히트율” 실전 최적화
- Chain-of-Thought(고급 프롬프트 최적화): “생각을 길게 쓰게”가 아니라 “추론을 설계”하는 2026 실전 패턴
- 컨텍스트 윈도우가 길어질수록 더 위험해진다: LLM Long Context Compaction/Summary 설계 가이드
- LoRA/QLoRA 파인튜닝 실전 튜토리얼: “내 GPU로 어디까지 가능할까?”
- Chain-of-Thought(CoT) 2026 고급 프롬프트 엔지니어링: “생각을 시키는” 시대는 끝났고, “생각을 설계하는” 시대로 갔다
- 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 70~90% 깎는 법: OpenAI/Anthropic 2026년 6월 기준 실전 설계
- LLM Structured Output “JSON mode + Schema 강제”의 진짜 제약들 (그리고 함수 호출까지 안전하게 붙이는 법)
- LLM API 비용 70% 줄이는 2026년식 Routing 설계: Prompt Caching + Budget-Aware Model Router
- Chain-of-Thought(CoT) 2026 고급 프롬프팅: “생각을 더 쓰게”가 아니라 “생각을 제품화”하는 프롬프트 최적화 전략
- 컨텍스트가 길어질수록 성능이 나빠진다: 2026년 LLM Long Context에서 “Compaction”으로 이기는 법
- 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 50~90% 줄이기: OpenAI·Anthropic 실전 설계와 히트율 최적화
- MMLU·HumanEval 점수에 속지 않는 법: LLM 평가를 “프로덕션 의사결정”으로 바꾸는 해석 프레임
- LoRA vs QLoRA, “내 GPU/데이터/품질 목표”에 맞춰 고르는 실전 파인튜닝 튜토리얼
- 토큰을 70% 줄이는 2026년식 LLM 비용 최적화: **Prompt Caching + 모델 Routing** 실전 설계
- LLM Structured Output에서 “JSON mode + JSON Schema 강제”를 제대로 쓰려면 알아야 할 제약들
- 컨텍스트가 1M 토큰이어도 망한다: 2026년식 LLM Long Context Compaction으로 “Lost in the Middle” 잡는 법
- Chain of Thought를 “드러내지 않고” 성능만 끌어올리기: 고급 프롬프트 최적화 실전 패턴
- 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 30~80% 줄이기: OpenAI vs Anthropic (2026년 5월 실전 최적화)
- 토큰을 “덜 쓰는” 게 아니라 “비싼 토큰을 안 쓰는” 법: LLM API 비용 최적화 Routing 심층 가이드
- MMLU·HumanEval 점수에 속지 마라: LLM 벤치마크를 “내 프로젝트 관점”으로 해석하는 법
- 컨텍스트는 길어졌는데 정답은 왜 가운데서 사라질까? — 2026년 LLM Long Context Compaction 실전 설계서
- 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 70~90% 줄이는 법 (2026년 5월 기준: Anthropic vs OpenAI 실전 설계)
- MMLU·HumanEval 점수, 그대로 믿으면 망합니다: LLM 벤치마크 “해석법” 심층 가이드
- LoRA/QLoRA 파인튜닝: “VRAM 한계”를 설계로 이기는 실전 튜토리얼
- Chain of Thought(CoT) “강제”는 끝났다: 고급 프롬프트 최적화(숨은 추론·Self-Consistency·ReAct까지)
- 토큰을 “덜 쓰고, 더 싸게” 쓰는 LLM Routing 설계 (비용 최적화 심층 가이드)
- MMLU·HumanEval 점수, 이제 그대로 믿으면 위험한 이유 — 2026년 4월 기준 LLM 벤치마크 해석법
- LoRA·QLoRA로 LLM 파인튜닝을 “가볍게” 끝내는 법 (원리부터 TRL/PEFT 코드까지)
- Chain-of-Thought(CoT) 프롬프트, 2026년식으로 다시 쓰기: “생각을 시키는” 대신 “생각이 잘 나오게” 설계하는 고급 프롬프트 최적화
- MMLU·HumanEval 점수, 이제 그대로 믿으면 안 되는 이유: LLM 평가 벤치마크 심층 해부
- LoRA/QLoRA로 LLM Fine-tuning을 “싸고 빠르게” 끝내는 실전 튜토리얼 (원리까지)
- Chain of Thought(CoT)를 “잘 쓰는” 법이 바뀌었다: 숨겨진 추론 시대의 프롬프트 최적화
- MMLU와 HumanEval, 점수 하나로 모델을 뽑으면 망하는 이유: LLM 벤치마크 해석법
- LoRA/QLoRA 파인튜닝 실전 튜토리얼: 4-bit NF4 + PEFT + TRL로 “효율”을 끝까지 뽑아내기
- Chain-of-Thought(CoT) 2026 심층 가이드: “생각을 쓰게”가 아니라 “비용/정확도”를 최적화하라
- LLM 성능평가의 함정: MMLU·HumanEval 벤치마크를 “숫자”가 아니라 “방법”으로 읽는 법
- LoRA/QLoRA로 LLM Fine-tuning을 “현실적으로” 끝내는 방법 (원리+실전)
- 생각을 “보이게” 만들지 말고 “결과를 강하게” 만들자: Chain of Thought 고급 프롬프트 최적화
- MMLU 점수 90점의 함정: LLM 벤치마크(MMLU·HumanEval) 해석 가이드
- LoRA vs QLoRA, “진짜 효율”로 LLM Fine-tuning 하는 법 (원리+실전코드)
- Chain of Thought, 2026년식으로 다시 쓰기: “생각을 길게”가 아니라 “검증 가능한 추론 파이프라인”을 설계하라
- AI로 빠르게 프로토타이핑하는 나만의 방법 🤖
- LangChain으로 RAG 시스템 구축하기 📚