📮 AI 팀원이 채널 맥락을 스스로 학습한다?

함께 공유하고 성장하는 연구 문화를 전파해요

2026년 6월 29일 모두레터

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님, AI가 도구에서 팀원으로 바뀌고 있어요. 앤트로픽은 Slack 채널 안에서 Claude가 맥락을 학습하고 업무를 수행하는 Claude Tag를 내놨고, NVIDIA는 LLM 파인튜닝의 부담을 줄여주는 NeMo AutoModel을 공개했어요. AI 활용의 층위가 넓어지는 이번 주 소식, 함께 살펴볼까요?

이번 주 AI 소식:

앤트로픽, Slack 팀 협업 기능 Claude Tag 공개
NVIDIA, LLM 파인튜닝 라이브러리 NeMo AutoModel 공개

앤트로픽, Slack 팀 협업 기능 Claude Tag 공개

©Anthropic

앤트로픽이 팀 협업을 위한 기능 Claude Tag를 공개했어요. Claude Enterprise와 Team 사용자를 대상으로 베타 버전으로 제공되며, 우선 Slack을 통해 출시된다고 합니다.

Claude Tag를 사용하면 Slack 채널에 Claude를 팀원으로 초대할 수 있는데요. 원하는 도구, 데이터, 코드베이스를 연결할 수 있고, 채널에 있는 누구든 @Claude를 태그해 작업을 위임할 수 있어요. Claude Code와 사용법이 비슷하지만, Slack 채널의 여러 사용자와 상호작용하고 채널 맥락을 학습할 수 있다는 점이 달라요. 자신이 접근할 수 있는 채널과 데이터에서 필요한 정보를 선별하고, 해결되지 않은 작업을 추적하는 것도 가능합니다.

Introducing Claude Tag

NVIDIA, LLM 파인튜닝 라이브러리 NeMo AutoModel 공개

©Hugging Face

NVIDIA가 LLM 학습과 파인튜닝을 위한 오픈소스 라이브러리 NeMo AutoModel을 개발 중이에요. 허깅페이스 Transformers v5를 기반으로 구축되었고, 사용 방법이 허깅페이스 블로그에 소개됐습니다.

NeMo AutoModel은 Transformers v5가 지원하는 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처에 Expert Parallelism, TransformerEngine 커널 등을 추가해 MoE 학습 최적화 기능을 제공해요. MoE 모델 파인튜닝 기준으로 네이티브 Transformers v5에 비해 처리량이 3.4~3.7배 향상되고, GPU 메모리 사용량이 29~32% 감소했다고 합니다.

Accelerating Transformers Fine-Tuning with NVIDIA NeMo AutoModel

필진 I 하자혜, 신승연

🪵 첫걸음 용어집

파인튜닝(Fine-tuning): 이미 학습된 AI 모델을 특정 목적에 맞게 추가로 조정하는 과정
MoE(Mixture of Experts): AI 모델이 입력에 따라 여러 '전문가' 모듈 중 필요한 것만 골라 쓰는 구조
코드베이스(Codebase): 하나의 프로젝트나 서비스를 구성하는 전체 소스 코드 묶음
처리량(Throughput): 같은 시간 안에 얼마나 많은 데이터를 처리할 수 있는지를 나타내는 지표

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