소개
삼성전자 MX사업부 Language AI 팀에서 Bixby의 LLM 모델 개발과 에이전틱 플랫폼 개발을 하고 있습니다. 모델 튜닝부터 에이전트가 도구를 쓰고 실행하는 구조까지, LLM이 실제 제품 안에서 동작하게 만드는 일이 주된 관심사입니다.
그 전에는 산학 연계 인턴으로 AI 학습용 데이터 진단·개선 과제를 연구 개발했고, KAIST에서 metric learning과 준지도 학습을 연구하며 한국어 오픈도메인 QA와 안드로이드 온디바이스 추론 프로젝트를 진행했습니다.
경력
Bixby LLM 모델 개발 및 에이전틱 플랫폼 개발. 모델 튜닝, 프롬프트·하네스 설계, 에이전트의 도구 호출·실행 구조 구축.
AI 학습용 데이터를 진단·개선하는 '데이터 클리닉' 과제에 참여해, metric learning 기반 생성 모델 MVM+를 설계했습니다.
Metric learning과 준지도 학습 연구. 네이버 검색 스니펫 기반 오픈도메인 QA, 안드로이드 온디바이스 추론 프로젝트 수행.
프로젝트
LLM 에이전트 하네스 프롬프트·전략·세팅 모음.
불완전한 검색 스니펫에서 답을 찾는 QA 모델. 학습 데이터의 90%가 unanswerable인 불균형을 KorQuAD 6만 pair 증강으로 보완하고, KoELECTRA 앙상블로 마무리했습니다.
GAN 기반 매니폴드 매칭 생성 모델. 중심·크기만 맞추던 기존 손실을 Average Hausdorff loss로 바꾸고, triplet loss를 cosine similarity loss로 교체했습니다.
흔들리고 잘린 실사용자 사진을 레이블 없이 학습. RandAugment와 변형 MixMatch로 top-1 56 → 69%, top-5 78 → 86%.
안드로이드 온디바이스 객체·오디오 인식 (MediaPipe).
글
Transformer의 인코더·디코더 구조를 그림과 코드로 따라가며 정리했습니다.
Self-Attention과 Multi-Head Attention을 병렬성 관점에서 뜯어봤습니다.
위치 정보를 인코딩하는 방식과 FFN의 역할을 정리했습니다.
학력
학부 과정 중 metric learning·준지도 학습 연구 참여.