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목차Korean LLM v4는 어떤 프로젝트인가기술 사양과 아키텍처Pretraining → SFT 학습 구조학습 데이터 공개 범위현재 바로 사용할 수 있는 모델인가성능과 1B급 모델 비교벤치마크 숫자를 해석하는 방법직접 검증한다면 무엇을 측정해야 하나라이선스와 상업적 사용보안·프라이버시·안전성어떤 용도에 적합한가현재 시점에서의 평가FAQ참고 자료Korean LLM v4는 어떤 프로젝트인가?Korean LLM v4는 약 1.09B, 즉 약 10억 9천만 개의 파라미터를 가진 Decoder-style Transformer 기반 한국어 LLM 프로젝트입니다.프로젝트 설명에서 특히 강조되는 변화는 단순히 모델 크기를 키운 것이 아니라 학습 파이프라인을 Pretraining과 SFT로 분리했다는 점입니다. 이전 ..

NVIDIA AI RESEARCH DEEP DIVE 번역 및 분석을 통해 본 AI 모델의 미래엔비디아가 최근 공개한 논문 "Nemotron Elastic: Towards Efficient Many-in-One Reasoning LLMs (arXiv:2511.16664)"를 한국어로 번역하고, 그 핵심 원리를 심층 분석한 결과물입니다. 기존의 인공지능 개발 방식은 커다란 모델(예: 12B)과 작은 모델(예: 6B)을 만들 때 각각 수조 개의 데이터를 사용해 따로 학습시켜야 했습니다. 이는 비용과 시간 면에서 엄청난 낭비를 초래합니다. 엔비디아의 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해, '단 한 번의 학습으로 여러 크기의 모델을 즉시 추출'할 수 있는 '엘라스틱(Elastic)' 아키텍처를 제안했습니다.왜 '..

개발자와 일반인 모두 즐길 수 있었던 행사가능성이 일상이 될 때, if(kakao)25에서 본 AIif(kakao)25 현장기 AI · 에이전트 · 온디바이스 · 롱컨텍스트 · 멀티모달목차지난 9월 24일, 경기도 용인시에 위치한 카카오 AI캠퍼스에서 개최된 if(kakao)25 컨퍼런스에 다녀왔습니다. 올해로 7회를 맞이한 이프카카오는 카카오 그룹의 기술 비전과 성과를 공유하는 연례행사입니다. 가능성, 일상이 되다라는 슬로건 아래 인공지능 기술의 대중화를 목표로 다양한 세션과 발표가 진행되었습니다. 개발자뿐 아니라 다양한 업계 관계자들이 한자리에 모여 카카오의 AI 신기술과 서비스를 직접 체험할 수 있었던 자리였습니다. 이번 글에서는 지방에서 참가한 저의 이동 여정부터 현장 분위기, 그리고 각 세션에서..

대형 LLM 전쟁의 현주소, 2025년 성능·코딩·멀티모달 능력 비교 정리대형 언어모델(LLM) 성능 비교: 자연어처리, 코딩, 멀티모달까지 전방위 분석2025년, 인공지능 언어모델 시장은 초거대 모델의 경쟁 구도가 본격화되며 혁신의 정점을 향해 달려가고 있습니다. OpenAI의 GPT?4o, Google의 Gemini 2.5 Pro, Anthropic의 Claude 4, xAI의 Grok 3, 그리고 Meta, Mistral, DeepSeek, Moonshot AI 등 다수의 오픈소스 모델까지, 전 세계 주요 기업들이 AI 기술력을 쏟아붓고 있습니다. 2025년 5월부터 7월 기준으로 공개된 성능 평가 및 벤치마크를 기반으로, 최신 AI 모델들을 자연어 처리, 코드 생성, 추론, 멀티모달, 컨텍스트 ..