728x90 반응형 MCP1 LLM부터 시작해서 MCP까지의 흐름 1. LLM에서 시작해 AI 개발이 확장된 흐름① LLM(대규모 언어모델) 자체의 한계처음 GPT-3, Llama, PaLM 등이 등장했을 때 “일반 언어 능력”은 좋았지만, 실제 개발·업무에 바로 쓰기엔 한계가 명확했다.한계 몇 가지지식 고정 → 모델이 학습된 시점 이후의 정보 반영이 안 됨근거 부재 → 말은 잘하지만 거짓된 정보도 너무 자연스럽게 함도메인 특화 작업 취약 → 예: 재무제표 분석, 코드베이스 이해정확한 명령 수행 어려움 → 프롬프트 길어질수록 오차 발생이런 문제점들을 해결하려고 발전한 기술들이 아래와 같다.② Prompting (프롬프팅) — LLM을 잘 쓰는 “규칙”과 “요령”처음엔 LLM을 조작하는 기술이 핵심이었다.모델 자체는 변경하지 않고 효과적인 지시문 (프롬프트)를 통해 LL.. 2025. 11. 24. 이전 1 다음 반응형
