본문 바로가기

생성형 AI8

데이터 사이언티스트에서 프롬프트 엔지니어로의 성공적인 커리어 전환 AI 시대, 데이터 사이언티스트는 어떻게 프롬프트 엔지니어로 전환할 수 있을까?데이터 사이언티스트에서 프롬프트 엔지니어로 전환하는 것은AI 기술의 빠른 발전과 함께 새로운 커리어 기회를 열어줍니다.이 글에서는 두 직무의 핵심 차이, 필요한 역량, 전환 과정,그리고 실질적인 성장 전략을 체계적으로 정리해AI 기반 경력 설계에 도움을 드립니다.데이터 사이언티스트와 프롬프트 엔지니어의 역할 차이데이터 사이언티스트는 데이터 수집, 전처리, 모델링,시각화와 같은 데이터 중심의 분석 업무를 수행합니다.반면 프롬프트 엔지니어는 LLM과 같은 생성형 AI 모델을 위해최적화된 프롬프트를 설계하고, 모델 출력 결과를 조율하며AI 활용도를 극대화합니다.필수 역량 비교 표두 직무에 요구되는 역량과 기술의 차이는 다음과 같이 .. 2025. 10. 5.
AI 기반 EDA 기술이 칩 성능·전력·면적(PPA) 자동화 혁신을 이끈다 반도체 설계에서 AI는 어떻게 PPA 최적화를 실현하고 있을까?전자설계자동화(EDA)는 반도체 설계의 핵심 도구이며, 최근 AI 기술이 통합되면서 성능(P), 전력(P), 면적(A), 즉 PPA 최적화에 있어 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 이 글에서는 AI 기반 EDA가 칩 설계 자동화를 어떻게 발전시키고 있는지, 최신 연구 동향과 실제 활용 사례를 중심으로 살펴봅니다.AI 기반 EDA란 무엇인가?AI 기반 EDA란 머신러닝, 강화학습, 생성형 AI와 같은 인공지능 기법을 기존의 반도체 설계 도구에 통합하여 논리합성부터 배치, 배선, 시뮬레이션에 이르는 전체 설계 흐름을 자동화하고 최적화하는 기술을 의미합니다.PPA(Power, Performance, Area)란 무엇인가?PPA는 반도체 설계 품질.. 2025. 8. 16.
생성형 AI 생태계 비교 : GPT 스토어 vs 메타 AI 스튜디오 오픈AI vs 메타 : 주도권은 누구에게?AI 생태계 경쟁이 점점 치열해지고 있습니다. 오픈AI는 GPT 스토어를 통해 생성형 AI를 확장하고 있으며, 메타는 AI 스튜디오를 기반으로 새로운 AI 플랫폼 생태계를 구축 중입니다. 전략과 방향은 서로 다르지만, 궁극적으로는 가장 많은 사용자 기반을 확보하고 창작 도구의 활용성을 극대화하는 것이 핵심입니다. 이번 글에서는 두 기업 간 생태계 경쟁 구도를 분석하고, 향후 시장의 흐름을 예측해보겠습니다.GPT 스토어: 개인 맞춤형 GPT 시대의 시작GPT 스토어는 누구나 자신만의 GPT를 만들고 배포할 수 있게 하여AI 대중화의 길을 열었습니다. 사용자 맞춤형 GPT를 제작할 수 있다는 점에서강력한 참여형 플랫폼 구조를 만들어낸 것이 핵심입니다.2024년 말 기.. 2025. 8. 15.
LlamaIndex로 구현하는 데이터 기반 RAG 파이프라인 구축기 문서 기반 RAG 시스템은 어떻게 설계하고 적용할 수 있을까요?LlamaIndex는 텍스트 문서를 효율적으로 구조화하고, 이를 기반으로 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템을 구축할 수 있도록 돕는 프레임워크입니다. 이 글에서는 LlamaIndex를 활용해 사내 데이터, PDF, 웹 문서 등을 AI 모델과 연결하는 RAG 파이프라인을 설계하고 구현하는 전 과정을 안내합니다.LlamaIndex란? RAG 인덱싱을 위한 핵심 도구LlamaIndex는 GPT 모델과 결합해외부 데이터를 검색하고 활용하는 RAG 아키텍처에 적합한문서 인덱싱 프레임워크입니다.텍스트 파일, 데이터베이스, Notion, Google Docs, PDF 등다양한 소스로부터 데이터를 불러와검색 가능한 인덱.. 2025. 7. 31.
멀티모달 LLM의 진화: 텍스트, 음성, 비전 통합의 다음 단계는? 인간처럼 인식하고 표현하는 AI, 어디까지 왔을까?멀티모달 LLM은 텍스트뿐만 아니라 음성, 이미지, 비디오까지처리할 수 있는 인공지능의 핵심 기술로 떠오르고 있습니다.이 글에서는 멀티모달 LLM의 핵심 개념과 최신 기술 동향,활용 사례, 앞으로의 진화 방향을 종합적으로 살펴봅니다.텍스트 기반 LLM에서 멀티모달로의 전환기존의 LLM은 텍스트만을 활용해 언어 이해와 생성에 뛰어났습니다.하지만 인간의 인식은 언어에만 국한되지 않기 때문에,이미지나 음성과 같은 비언어적 데이터를 포괄하는멀티모달 방식이 등장하게 되었습니다.그 결과, AI는 점점 더 사람처럼 맥락을 인식하고표현할 수 있게 되었으며, 표현력과 이해도가 크게 향상되었습니다.멀티모달 LLM의 핵심 구조와 원리멀티모달 LLM은 다양한 입력 형식을 처리.. 2025. 7. 28.
2025년 생성형 AI 파라미터 전쟁의 승자는 누구인가? 생성형 AI의 지배력, 여전히 파라미터 수가 핵심일까?2025년 하반기, 생성형 AI 시장은 여전히 빠르게 진화하고 있습니다. 다양한 기술 기업들이 초거대 언어 모델을 출시하면서, 파라미터 수는 다시 한번 주요 이슈로 부상했습니다. 본 글에서는 주요 AI 기업들의 모델 파라미터 수 변화와 그 흐름을 분석하고, 단순한 숫자 경쟁을 넘어서 성능과 효율성 중심으로 변화하는 흐름을 살펴봅니다.GPT-5와 Claude 3: 파라미터 비공개의 의미는?GPT-5는 공식적으로 파라미터 수를 공개하지 않았지만, 업계에서는 1.5조 이상으로 추정하고 있습니다. 이는 GPT-4 대비 소폭 증가한 수준으로, 파라미터 확대보다는 최적화 기술에 초점을 맞췄다는 의미로 해석됩니다.Anthropic의 Claude 3 Opus도 정확.. 2025. 7. 22.

티스토리툴바