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DeNA LLM 스터디 Part 5: 에이전트 설계와 멀티 에이전트 오케스트레이션

20 min

Dec 12, 2025

#dena #llm #ai-agents

DeNA LLM 스터디 Part 5: 에이전트 설계와 멀티 에이전트 오케스트레이션

DeNA LLM 스터디 시리즈 최종회. n8n 워크플로우, 에이전트 설계 원칙, 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴, 메모리 관리 전략을 실무 관점에서 정리합니다.

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8 min

Dec 11, 2025

#rag #llm #ai

DeNA LLM 스터디 Part 4: RAG 아키텍처와 최신 트렌드

DeNA의 LLM 스터디 자료 Part 4를 통해 RAG의 핵심 개념부터 GraphRAG, Agentic RAG까지 최신 검색 증강 생성 기술을 살펴봅니다.

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DeNA LLM 스터디 Part 3: 모델 학습 방법론 - 사전학습부터 RLHF/DPO까지

9 min

Dec 10, 2025

#LLM #파인튜닝 #강화학습

DeNA LLM 스터디 Part 3: 모델 학습 방법론 - 사전학습부터 RLHF/DPO까지

DeNA LLM 스터디 자료 Part 3를 기반으로 사전학습, 파인튜닝, 강화학습의 차이와 LoRA, QLoRA, DPO 등 최신 효율적 학습 기법을 심층 분석합니다.

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DeNA LLM 스터디 Part 2: 구조화 출력과 복수 LLM 조합 패턴

10 min

Dec 9, 2025

#llm #ai #structured-output

DeNA LLM 스터디 Part 2: 구조화 출력과 복수 LLM 조합 패턴

JSON Schema, Pydantic을 활용한 구조화 출력부터 Sequential, Parallel, Cascade 등 실무에서 활용 가능한 Multi-LLM 파이프라인 설계 패턴까지

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DeNA LLM Study Part 5: Agent Design and Multi-Agent Orchestration

10 min

Dec 12, 2025

#dena #llm #ai-agents

DeNA LLM Study Part 5: Agent Design and Multi-Agent Orchestration

DeNA LLM Study Series finale. Practical guide to n8n workflows, agent design principles, multi-agent orchestration patterns, and memory management strategies.

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DeNA LLM Study Part 4: RAG Architecture and Latest Trends

7 min

Dec 11, 2025

#rag #llm #ai

DeNA LLM Study Part 4: RAG Architecture and Latest Trends

Exploring RAG from core concepts to GraphRAG and Agentic RAG through DeNA LLM Study Series Part 4, covering cutting-edge retrieval-augmented generation techniques.

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DeNA LLM Study Part 3: Model Training Methodologies - From Pre-training to RLHF/DPO

7 min

Dec 10, 2025

#LLM #Fine-tuning #Reinforcement-Learning

DeNA LLM Study Part 3: Model Training Methodologies - From Pre-training to RLHF/DPO

Deep dive into pre-training, fine-tuning, and reinforcement learning based on DeNA LLM study materials Part 3, exploring efficient techniques like LoRA, QLoRA, and DPO.

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DeNA LLM Study Part 2: Structured Output and Multi-LLM Composition Patterns

8 min

Dec 9, 2025

#llm #ai #structured-output

DeNA LLM Study Part 2: Structured Output and Multi-LLM Composition Patterns

From structured outputs using JSON Schema and Pydantic to practical Multi-LLM pipeline design patterns like Sequential, Parallel, and Cascade for production applications