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Tech.4

LLM 추론 성능 개선을 위한 Chain of Thoughts(CoT) 프롬프팅의 개념과 이해 **Chain of Thoughts (CoT)**는 복잡한 문제를 해결하기 위해 단계별 추론 과정을 도입하는 방법론으로, 특히 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. 이 접근법은 문제를 단순히 최종 답변만 구하는 것이 아니라, 중간 단계의 논리적 추론 과정을 포함하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출하도록 설계되었습니다. 주요 개념과 원리단계별 추론 (Step-by-Step Reasoning):CoT는 복잡한 문제를 여러 단계로 나누어 처리합니다. 예를 들어, 수학 문제나 상식 추론 문제에서 각 단계의 논리적 과정을 명시적으로 거쳐 최종 답을 도출합니다.추론 연결 (Linking Thoughts):각 단계의 추론이 자연스럽게 다음 단.. 2025. 2. 14.
ASIC 시장에서 브로드컴(AVGO)이 주목받는 이유: SerDes 기술 1. 요약브로드컴(Broadcom)이 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 시장에서 50% 이상의 점유율을 차지할 수 있었던 핵심 이유는 SerDes(Serializer/Deserializer) 기술 IP(Intellectual Property)의 강력한 경쟁력에 있습니다. SerDes는 고속 데이터 전송과 신호 무결성을 보장하며, ASIC 설계와 AI 데이터센터 구축에서 필수적인 역할을 합니다. 아래 글을 통해 SerDes 기술의 원리와 중요성, ASIC 및 AI 데이터센터 시장의 성장 전망, 브로드컴의 경쟁 우위와 성과, 그리고 엔비디아(NVIDIA)와의 경쟁 구도를 종합적으로 분석합니다. 2. SerDes란 무엇인가?2.1 SerDes의 정의 SerDes.. 2025. 1. 3.
신약 개발을 위한 AI 활용 현황 훑어보기 (AlphaFold, RoseTTAFold, Diffusion, MPNN) (급하신 분들은 노란색 하이라이트만 읽으셔도 됩니다.) 2024년, AI가 '단백질 구조 예측'의 혁신 공로를 인정받아 노벨상을 휩쓸면서, 세간의 주목을 받음. 2024년 10월 9일, 노벨위원회는 노벨 화학상 수상자로 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수, 알파고 개발으로 유명한 구글 딥마인드(Deepmind)의 데미스 허사비스 CEO, 존 점퍼 디렉터를 선정베이커 교수는 AI를 활용한 단백질 설계 모델 'RoseTTAFold'를 만든 공로를, 구글 딥마인드 팀은 AI로 수년이 걸리던 단백질 구조 예측을 몇 시간으로 줄여 지각변동을 일으킨 ‘AlphaFold’ 개발 공로를 인정 받음위원회는 “베이커는 완전히 새로운 종류의 단백질을 설계하는 거의 불가능한 일에 성공했고, 허사비스와 점퍼는 단백질의 복잡한.. 2024. 11. 29.
HER2, EGFR 개요 및 TKI를 통한 항암제 개발 현황 HER2와 EGFR은 모두 세포 성장과 분열을 조절하는 데 중요한 역할을 하는 수용체인 티로신 키나제(Tyrosine Kinase) 계열의 단백질로, 암 발생 및 진행과 밀접한 관련이 있습니다. (티로신 키나아제가 비정상적으로 활성화되면 세포가 지속적으로 분열하고, 세포 사멸(Programmed Cell Death)을 회피하며, 전이를 촉진하는 등 암의 주요 특징을 나타냅니다.) 이러한 HER2, EGFR 등에 작용하는 티로신 키나아제 억제제(Tyrosine Kinase Inhibitor, TKI) 는 여러 암종에서 효과적인 치료제로 자리 잡고 있으며, 현재 바이오 제약 산업에서 TKI를 바탕으로 하는 약물이 활발히 개발되고 있습니다.  HER2, EGFR에 대해 이해하기 위해 먼저 티로신 키나아제(TK.. 2024. 11. 24.

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