요약
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다양한 AI 모델의 활용
- 상황에 따라 여러 모델을 병행 사용 가능.
- 채팅·자동완성 등 다양한 용도에 맞춰 모델을 자유롭게 교체하는 것이 일반적.
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모델 선택 기준
- 최신성: 모델이 학습한 데이터의 최신성을 확인. 새로운 언어나 라이브러리 버전 제안 여부 등을 점검.
- 속도 및 반응성: 자동완성(Autocomplete)은 빠른 응답이 중요. 채팅(Chat)은 약간 느려도 수용 가능.
- 정확성: 코드 구조, 패턴, 주석, 베스트 프랙티스 준수 등을 기준으로 코드 품질을 평가.
- 가독성/유지보수성: 네이밍 컨벤션, 모듈화, 유익한 주석 등이 포함되는지 확인.
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특정 작업에 적합한 모델
- Reasoning(추론형) 모델(예: OpenAI o1): 복잡한 프로젝트 시작이나 대규모 코드 리팩토링 시 효과적. 응답이 느릴 수 있으나, 더 체계적이고 구조적인 코드 생성에 강점.
- 작업에 따라 GPT-4o, Claude Sonnet 3.5 등 다양한 모델을 혼합해 사용 가능.
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새로운 모델을 평가하는 방법
- 간단한 프로젝트로 시작: 예를 들어, To-Do 앱(자바스크립트), 웹소켓 서버(파이썬) 등 익숙한 프로젝트로 코드 구조와 완성도를 검토.
- 단순한 기능 요청 테스트: 예를 들어 Go 함수, HTML 파일 등을 요청해 품질 파악.
- 일상적인 “데일리 드라이버”로 사용: 일정 기간 일상 업무에 적용해 실제 개발 흐름에서 효과를 체감.
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실제 사용이 최고의 평가법
- 벤치마크, 테스트도 참고하되, 직접 실제 개발에 사용하여 체험하는 것이 가장 중요.
- 일정 기간 사용 후, 계속 쓸지 기존 모델로 돌아갈지 결정.
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지속적인 학습과 최신 동향 파악
- 모델을 자주 바꿀 필요는 없지만 기술 발전이 빠른 만큼 동향 파악은 필수.
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추가 자료
- AI 모델 비교 예시, 작업별 모델 선택 가이드, 공식 문서 참고.