IT 기술 따라잡기

🧠 AI에게 ‘생각 좀 해봐’ 했더니… 스스로 추론 전략을 만들었다고?

이번 시간에는 오랜 만에 추론 방법론에 대해 배웁니다.
AI 추론 방법론은 누구나 이해할 수 있을 정도로 쉽습니다.
그 이유는 AI 가 인간의 생각처럼 작동하도록 만들졌기 때문입니다.

우리가 자식이나 학생들을 교육시키듯이 AI 에게 교육 시키면 됩니다.

이 논문에서는 AI 가 인간처럼 자신의 경험과 지식을 통해 전략을 세우고 문제를 해결하게 만드는 방법에 대해 다룹니다.

🧩 영상에서 다루는 핵심 내용
✔️ AI가 스스로 추론 전략(Reasoning Structure)을 어떻게 만드는가
✔️ GPT-4의 정확도를 최대 30% 높인 비결
✔️ Chain-of-Thought, Plan-and-Solve를 넘어선 새로운 패러다임
✔️ 계산은 줄이고, 정확도는 올리는 추론 방식

이런 추론 방법론을 배워 둔다면 AI Application 개발 뿐만 아니라 평상시 AI 를 더 효율적으로 사용하는 방법도 배우게 될 겁니다.
AI 유료 버전을 사용하시는 분들 혹은 무료 버전을 사용하시더라도
AI 를 좀 더 효율적으로 사용하는 나만의 방법을 찾는데 이런 추론 방법론을 활용해 보세요.

https://youtu.be/RS-kZ_ZQHJ0?si=d5NvFcPpSftJUQqG

오늘은 Reflexion 추론 방법론에 대한 논문을 알기 쉽게 설명합니다.

어려울 게 하나도 없습니다.
AI 는 사람 다루듯이 하면 됩니다.
(기계라고 생각하지 마세요.)

사람들도 일이 잘 안되면 지금까지 한 일을 차근 차근 되짚어 보고 잘 된 부분과 잘 못된 부분을 생각한 다음 개선해 나갑니다.

AI 에게도 일 할 때 그렇게 자기가 한 일을 잘 성찰(Reflixion) 하라고 시키면 됩니다.

LangGraph 의 Reflexion Tutorial 소스코드를 분석하기 전에 이 튜토리얼이 참고한 Reflexion 논문을 먼저 설명해 드립니다.

성장 과정에서 어른 들로 부터 받았던 교육이 생각 나실 겁니다.
자아 성찰, 반추, 반성 뭐 그런 말들이요.

그럼 AI 의 성능을 좀 더 높일 수 있는 Reflexion 추론 방법론을 배워보시죠.

https://youtu.be/7G3ekIuU7iw

한국인이 만든 추론 방법론 LLMCompiler 마지막 시간입니다.

이 추론 방법론을 소스코드로 어떻게 구현할 수 있는지 LangGraph Tutorial 을 보면서 자세하게 분석합니다.

LangSmith 를 활용하면 복잡한 로직과 Flow를 좀 더 쉽게 파악할 수 있습니다.
AI App 개발자가 되고 싶으신 분들은 꼭 사용하실 것을 권해 드립니다.

그리고 AI 에게 일을 잘 시키는 프롬프트는 어떻게 만들어야 할까 궁금하신 분들...
모범 프롬프트들이 쌓여 있는 곳이 많이 있습니다.
이 비디오에서는 LangChain hub라는 곳을 소개합니다.

개발자는 아니지만 AI 를 잘 활용하고 싶으신 분들에게 좋은 정보가 될 겁니다.

LangSmith로 디버깅·트레이싱까지 단숨에 배우고, LangChain Hub의 풍부한 프롬프트 템플릿을 활용해 보세요.

AI의 미래가 궁금한 일반인부터, 실제로 추론 로직을 코드로 구현하고 싶은 개발자까지
누구나 한 편만 보면 감이 잡히는 LLMCompiler 강의 마지막 시간!

지금 클릭하고, AI 시대의 핵심 역량을 선점하세요.

https://youtu.be/obIAf97IsjU