Ato(Z) { Code[ 'Story' ] }

자연어-SQL 변환 쿼리의 자동 검증: 방법론적 탐구 및 분석초록본 보고서는 자연어 질의를 SQL로 변환하는(Natural Language to SQL, NL2SQL) 과정에서 생성된 쿼리의 유효성을 사람의 개입 없이 자동으로 검증하는 방법론에 대한 포괄적인 탐구 및 심층 분석을 제공한다. 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM) 기반의 NL2SQL 시스템이 발전함에 따라, 단순히 쿼리를 생성하는 것을 넘어 그 결과물의 신뢰성, 정확성, 그리고 의미적 충실도를 보장하는 것이 핵심 과제로 부상하고 있다. 본 보고서는 먼저 기존 평가 지표인 완전 일치(Exact Match, EM)와 실행 정확도(Execution Accuracy, EA)의 한계를 심도 있게 분석하며, 특히 실행 정..

LLM 핵심 기술 심층 분석 2025년, 거대 언어 모델의 현주소와 미래 단순한 '규모의 경쟁'을 넘어 '효율성'과 '신뢰성'이 핵심이 된 LLM 기술 패러다임의 변화를 시각적으로 탐구합니다. 현대 LLM 아키텍처의 진화 LLM의 근간인 트랜스포머 아키텍처는 특정 작업에 최적화된 형태로 분화했으며, 최근에는 막대한 연산 비용 문제를 해결하기 위해 '전문가 혼합(MoE)' 구조가 대세로 자리 잡았습니다. 이는 모델의 전체 파라미터 수를 늘리면서도, 추론 시 활성화되는 파라미터를 제한하여 효율성을 극대화하는 방식입니다. ..

대규모 언어 모델의 최신 기술 동향: 아키텍처, 정렬, 그리고 미래 전망 (2025년 6월 기술 보고서)요약: 2025년 중반 현재, 대규모 언어 모델(LLM)의 지형은 근본적인 패러다임 전환을 겪고 있습니다. 여전히 중요하지만, 규모의 단일한 추구가 지배하던 시대는 계산 효율성과 실용적이고 신뢰할 수 있는 배포라는 이중의 초점을 특징으로 하는 더 성숙한 단계로 나아가고 있습니다. 이 보고서는 이러한 진화를 뒷받침하는 핵심 기술에 대한 포괄적인 기술 분석을 제공합니다. 지배적인 추세로는 밀집 네트워크(dense network) 훈련의 막대한 비용을 관리하기 위한 희소 전문가 혼합(MoE) 모델로의 아키텍처 전환과, 모델 맞춤화를 대중화하기 위한 저랭크 적응(LoRA)과 같은 매개변수 효율적 미세조정(PE..