메모리허브

안녕하세요! ✨ 오늘은 Ollama Modelfile 설정의 핵심인 num_ctx 파라미터를 자유자재로 조절하는 방법과, Hugging Face 모델 다운로드부터 Ollama 등록까지 클릭 몇 번으로 끝내는 마법 같은 스크립트를 소개해 드릴게요. 복잡한 과정은 이제 안녕! 👋 나만의 강력한 로컬 LLM 환경, 더 쉽고 스마트하게 구축해 볼까요? 🚀등장 배경예전에는 강력한 AI 모델을 사용하려면 비싼 클라우드 서비스나 복잡한 설정이 필수였죠. 😥 하지만 Ollama 같은 도구가 등장하면서 내 컴퓨터에서도 다양한 LLM을 비교적 쉽게 실행할 수 있게 되었어요! 특히 Hugging Face Hub에는 정말 방대한 종류의 모델들이 공개되어 있어서, 이 둘을 조합하면 가능성이 무궁무진해진답니다. 마치 레고 ..

Google DeepMind가 발표한 Gemini 2.5 Pro는 응답하기 전에 사고 과정을 거치는 "생각하는 모델"입니다. 추론 능력, 코딩 성능, 멀티모달 처리에서 뛰어난 성능을 보이며, 현재 Google AI Studio와 Gemini Advanced에서 사용 가능합니다.소개인공지능이 어떻게 "생각"할까요? 🤔 Google DeepMind가 2025년 3월 25일(한국 3월26일)에 발표한 Gemini 2.5 Pro는 이 질문에 대한 흥미로운 답변을 제시합니다. 이 모델은 단순히 정보를 분류하고 예측하는 것을 넘어 실제로 사고 과정을 통해 복잡한 문제를 해결할 수 있는 "생각하는 모델(Thinking Model)"입니다.여러분이 복잡한 수학 문제를 풀 때를 상상해보세요. 바로 답을 내리기보다 문제..

여러분은 AI 챗봇과 대화할 때 이전 대화를 얼마나 잘 기억하는지 의문을 가져본 적이 있나요? 혹은 긴 문서를 AI에게 분석해달라고 했는데 "너무 길어서 처리할 수 없어요"라는 답변을 받은 적은 없으신가요? 이것은 모두 AI 모델의 '컨텍스트 길이(Context Length)'와 관련이 있습니다. 📏인간의 기억력에 비유하자면:일반 사람이 한 번에 기억할 수 있는 정보의 양은 제한되어 있습니다 (전화번호 7자리 정도)AI 모델의 컨텍스트 길이는 한 번에 '기억'하고 처리할 수 있는 텍스트의 양입니다이 '기억 용량'이 클수록 더 복잡한 작업과 긴 대화가 가능해집니다왜 필요한가? 🤔컨텍스트 길이가 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:정보 단절 문제: 긴 대화에서 초반 내용을 잊어버리는 문제 해결대규모 문서 ..

안녕하세요! 오늘은 인공지능의 핵심 모델들이 어떻게 진화해왔는지, RNN부터 트랜스포머, 그리고 현재의 LLM까지 그 역사를 알기 쉽게 설명해 드리려고 합니다.RNN(Recurrent Neural Network)이란? 🔄RNN은 마치 여러분이 책을 읽을 때와 비슷합니다.문장을 읽을 때 이전 단어들을 기억하며 의미를 이해하죠?RNN도 이전 데이터를 '기억'하면서 현재 데이터를 처리합니다!RNN의 핵심 개념정보가 순환한다 → 이전 정보를 기억한다 → 시퀀스 데이터를 처리할 수 있다 RNN은 간단히 말해 '순환하는 신경망'입니다. 일반 신경망과 달리 자기 자신에게 정보를 전달하는 특별한 구조를 가지고 있어요.작동 방식 💻입력 데이터(x)가 들어옵니다.이전 상태(h_t-1)와 현재 입력(x_t)을 결합합니다..

1. Ollama 소개Ollama는 자체 하드웨어에서 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬로 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프레임워크입니다. Llama 3, DeepSeek-R1, Phi-4, Gemma 2 등의 모델을 복잡한 인프라 설정 없이 다운로드, 설정 및 상호작용할 수 있는 과정을 단순화합니다.Ollama의 주요 기능:로컬 머신에서 완전히 오프라인으로 LLM 실행간단한 명령줄 인터페이스애플리케이션과의 통합을 위한 RESTful APICPU 및 GPU 가속 지원모델 관리(다운로드, 실행, 생성, 삭제)2. 시스템 요구 사항Ollama를 설치하기 전에 시스템이 다음 최소 요구 사항을 충족하는지 확인하세요:최소 요구 사항:운영 체제: macOS, Linux 또는 WindowsRAM: 최소 8GB(대형 ..

학습이란? 🤔학습은 o1 모델이 경험을 통해 지속적으로 성능을 향상시키는 과정입니다. 검색을 통해 얻은 데이터를 활용하여 더 나은 결정을 내리는 방법을 배우죠!학습의 세 가지 핵심 방법 🌟1. 행동 복제 (Behavior Cloning)행동 복제 구조├── 초기 워밍업 단계│ ├── 전문가 데이터 수집│ │ ├── 고품질 솔루션 확보│ │ └── 최적 행동 패턴 분석│ └── 지도 학습 수행│ ├── 입력-출력 매핑│ └── 패턴 학습└── 장단점 ├── 장점 │ ├── 구현 간단 │ └── 빠른 초기 학습 └── 단점 ├── 제한된 데이터 활용 └── 일반화 한계2. 근위 정책 최적화 (PPO)class..

검색이란? 🤔검색은 o1 모델이 주어진 문제에 대한 최적의 답을 찾아가는 과정입니다. 마치 체스 선수가 다음 수를 고민하면서 여러 가능성을 검토하는 것과 같죠!검색의 두 가지 핵심 단계 🌟1. 훈련 시간 검색 (Training Time Search)훈련 시간 검색 구조├── 트리 검색 기술│ ├── Best-of-N 검색│ │ ├── 다중 후보 생성│ │ └── 최적 답변 선택│ ├── 빔 검색 (Beam Search)│ │ ├── 확률 기반 가지치기│ │ └── 병렬 처리 최적화│ └── MCTS (Monte Carlo Tree Search)│ ├── 선택 → 확장 → 시뮬레이션 → 역전파│ └── 탐색-활용 균형 조정└── 외부 지침 활..

보상 설계란? 🤔보상 설계는 AI 모델이 좋은 행동과 나쁜 행동을 구분하고, 더 나은 결정을 내리도록 유도하는 시스템입니다. 마치 학생이 공부를 잘했을 때 칭찬을 받는 것과 같은 원리죠!보상 설계의 3가지 핵심 방식 🌟1. 과정 보상 모델 (Process Reward)과정 보상 구조├── 중간 단계 평가│ ├── 추론 과정 모니터링│ │ ├── 로직 검증│ │ └── 단계별 정확성 확인│ └── 품질 측정│ ├── 완성도 평가│ └── 효율성 검토└── 피드백 시스템 ├── 실시간 피드백 │ ├── 오류 감지 │ └── 개선점 제시 └── 누적 성과 평가 ├── 학습 진도 추적 └── 성능 지표 관리2. ..

안녕하세요! 오늘은 최신 AI 모델인 Claude 3.7 Sonnet을 200% 활용하는 방법에 대해 알려드릴게요!Claude 3.7 Sonnet이 뭔가요? 🤔여러분이 모든 일을 도와주는 똑똑한 비서가 있다고 상상해보세요.복잡한 코드도 작성해주고어려운 개념도 쉽게 설명해주고창의적인 아이디어도 제안해주는 비서!Claude 3.7 Sonnet은 바로 이런 역할을 하는 AI 비서입니다!2025년 2월에 출시된 Anthropic의 최신 AI 모델이전 버전보다 더 강화된 추론 능력다양한 언어 지원(한국어 포함!)도구 활용 능력(웹 검색, 코드 실행 등)효과적인 프롬프트 작성법 📝1. 명확한 지시사항 제공하기프롬프트는 Claude에게 주는 '레시피'와 같습니다!기본 방식:"파이썬으로 웹 스크래핑 코드 작성해줘"..

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