메모리허브

여러분은 AI 코딩 도구를 사용하면서 "어? 왜 갑자기 엉뚱한 코드를 생성하지?"라고 느낀 적이 있나요? 마치 우리가 긴 회의록을 읽다가 중요한 부분을 놓치는 것처럼, AI도 너무 많은 정보 속에서 길을 잃곤 합니다. 오늘은 이런 문제를 해결하는 혁신적인 기술, Context Compression에 대해 알아보겠습니다!등장 배경과거: 단순 자동완성의 시대 🔙초기 AI 코딩 도구들은 GitHub Copilot의 초기 버전처럼 단순한 자동완성 기능에 머물렀습니다. 개발자가 코드를 작성하면 다음에 올 몇 줄을 예측하는 수준이었죠.현재: Agentic Coding의 등장 🤖2025년 현재, Cursor, Windsurf, Cline 같은 도구들은 완전히 다른 차원으로 진화했습니다. 이들은 단순히 코드를 완성..

🏆 Industry-Standard ReAct Agent Frameworks1. LangChain/LangGraph (Most Mature & Compatible)LangChain provides built-in ReAct support through the create_react_agent function, making it the most straightforward choice for ReAct implementation.Quick Implementation:from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutorfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_community.tools imp..

"아침에 일어나면 자동으로 커튼이 열리고, 커피머신이 작동하며, 오늘의 일정을 알려주는 AI 스피커... 이런 영화 같은 일상이 실제로 일어난다면 어떨까요?"바로 이것이 Ambient AI(앰비언트 AI)가 그리는 미래입니다! 우리 주변 환경 속에 자연스럽게 스며들어 있어서 존재감조차 느끼지 못하는 똑똑한 AI 기술, 오늘은 이 신비로운 기술의 세계로 여러분을 초대합니다! 🚀등장 배경 🏛️과거에는 컴퓨터를 사용하려면 키보드와 마우스로 직접 명령을 입력해야 했죠. 스마트폰이 등장하면서 터치스크린으로 조작하는 방식이 생겼고, 이후 음성 인식 기술이 발전하면서 "헤이 시리"나 "오케이 구글"처럼 말로 명령하는 시대가 왔습니다.하지만 Ambient AI는 이보다 한 발 더 나아갑니다! 🎯 기존 AI와 Am..

AI 모델이 수백 개씩 쏟아져 나오는 지금, "과연 어떤 모델이 진짜 좋을까?"라는 질문에 답하기가 점점 어려워지고 있습니다. 기존 벤치마크들은 모델 제작사들이 게임을 하기 쉬웠고, 진짜 실력을 측정하기 어려웠어요. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 SEAL LLM 리더보드입니다! 🎯등장 배경기존 AI 평가 시스템의 한계점들과거의 AI 모델 평가는 주로 공개된 데이터셋을 사용했습니다. 하지만 이런 방식에는 치명적인 문제들이 있었어요:데이터 오염 문제: 공개된 벤치마크 데이터가 모델 훈련에 포함되어 실제 성능보다 높은 점수가 나오는 문제게임하기 쉬운 구조: 모델 제작사들이 특정 벤치마크에만 맞춰 최적화하는 경우투명성 부족: 평가 기준과 과정이 명확하지 않아 신뢰도가 떨어지는 문제SEAL이 해결..

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 | Ollama란?오프라인 LLM : 인터넷 없이 개인 PC에서 대규모 언어 모델 실행간편 CLI : ollama pull·run·ps·stop 등 직관적 명령어REST API : 11434 포트 기본, /api/generate·chat 등 엔드포인트 제공CPU·GPU 자동 가속 : NVIDIA CUDA·Apple Silicon Metal 지원모델 라이프사이클 관리 : 다운로드·실행·중지·삭제 내장2 | 시스템 요구 사항구분최소권장RAM8 GB (7B 모델)16 GB+ (13B 모델)GPU선택사항NVIDIA CUDA ≥ 11 또는 Apple Silicon GPU저장공간4 GB(바이너리) + 모델 크기 ¹50 GB 이상 SSDOSmacOS 12+, Ubuntu 22.04+, Windows 10 64‑b..

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..