꿈 많은 사람의 이야기

포스팅 개요본 포스팅은 거대 언어 모델(LLM)의 예측 불가능한 '성격(특징) 변화'라는 중대한 안전성 문제를 해결하기 위한 새로운 프레임워크를 제시한 논문, "Persona vectors: Monitoring and controlling character traits in language models"를 리뷰합니다. 본 논문은 Anthropic과 UT Austin 등 유수 기관의 공동 연구로, LLM 내부에서 '악의(evil)', '아첨(sycophancy)'과 같은 추상적인 성격(특징) 특성이 어떻게 표현되는지를 '페르소나 벡터(Persona Vector)'라는 개념을 통해 정량적으로 분석하고 제어하는 방법을 제안합니다. 특히, 파인튜닝 과정에서 발생하는 의도치 않은 성격 변질, 즉 '창발적 비정렬(..

포스팅 개요이번 포스팅에서는 이전 글에서 다루었던 LangGraph의 기본 개념을 넘어, 한층 더 지능적이고 유연한 LLM 에이전트를 구축하는 방법을 알아봅니다. LangGraph의 강력한 기능인 도구(Tool) 사용, 조건부 엣지(Conditional Edge), 그리고 사용자의 개입을 허용하는 사람의 개입(Human-in-the-Loop) 메커니즘을 집중적으로 다룹니다.LangGraph를 사용하여 에이전트가 상황에 따라 동적으로 행동을 결정하고, 스스로 해결할 수 없는 문제에 대해서는 사람에게 도움을 요청하여 작업을 일시 중단했다가 피드백을 받아 재개하는 전체 과정을 상세한 코드 예제와 함께 살펴보겠습니다. 본 포스팅을 작성하면서 참고한 자료는 다음과 같습니다.https://github.com/lan..