반응형 LLM13 200. 대형 언어 원숭이(Large Language Monkeys) 접근법 대형 언어 원숭이: LLM 추론 성능을 극대화하는 새로운 접근법 01. 서론: 대형 언어 모델의 한계와 새로운 접근법의 필요성1) 대형 언어 모델(LLM)의 현재 활용 상황과 문제점대형 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년 동안 AI 연구와 실제 응용 분야에서 큰 주목을 받아왔습니다. 이 모델들은 대규모 데이터셋을 바탕으로 훈련되며, 자연어 처리, 코딩, 번역, 창의적 글쓰기 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. GPT-3, GPT-4와 같은 모델들은 특히 언어 이해와 생성 능력에서 높은 평가를 받고 있으며, 기업들은 이러한 모델을 활용해 고객 서비스, 자동화 도구, 콘텐츠 생성 등 다양한 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 그러나 LLM의 성능에도 불구하고, 여전히 여러 한계와 문제점이 존재.. 2024. 8. 17. 180. 효율적 데이터 처리와 비용 절감을 위한 새로운 아키텍처: TTT (Test Time Training) 효율적 데이터 처리와 비용 절감을 위한 새로운 아키텍처: TTT (Test Time Training) 01. 서론1) TTT 아키텍처 소개TTT(Test Time Training) 아키텍처는 스탠포드대학교, UC 샌디에이고, UC 버클리, 메타 연구진이 공동으로 개발한 혁신적인 아키텍처입니다. TTT는 기존 트랜스포머 아키텍처의 한계를 극복하고, 대규모 데이터 처리의 효율성을 크게 향상시키기 위해 설계되었습니다. 이 아키텍처는 데이터 처리 과정에서 메모리 사용량을 줄이고, 더 적은 비용으로 더 많은 데이터를 처리할 수 있도록 돕습니다. TTT의 핵심 개념은 히든 스테이트를 머신러닝 모델로 대체하여 데이터 양에 상관없이 메모리 효율성을 극대화하는 것입니다.2) 연구 배경과 중요성트랜스포머 아키텍처는 자연어.. 2024. 7. 27. 176. 오픈AI 스트로베리 프로젝트: 인간 추론 능력에 근접한 AI 기술 오픈AI 스트로베리 프로젝트: 인간 추론 능력에 근접한 AI 기술의 혁신오픈AI의 스트로베리 프로젝트는 AI의 추론 능력을 인간 수준으로 끌어올리기 위한 혁신적인 연구입니다. 이 블로그에서는 스트로베리 프로젝트의 기술적 특징, 주요 성과, 활용 사례 및 시장 전망을 다룹니다. 01. 서론오픈AI와 스트로베리 프로젝트 소개오픈AI(OpenAI)는 인공지능(AI) 연구 및 개발에 선도적인 역할을 하고 있는 조직으로, AI 기술의 혁신과 사회적 기여를 목표로 다양한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 그 중에서도 최근 큰 주목을 받고 있는 프로젝트가 바로 '스트로베리(Strawberry)'입니다. 스트로베리 프로젝트는 AI의 추론 능력을 인간 수준으로 끌어올리는 것을 목표로 하는 혁신적인 연구입니다. 이 프로젝트는.. 2024. 7. 23. 165. SLM: 차세대 언어 모델의 가능성과 도전 과제 SLM: 소형 언어 모델의 발전과 적용 사례 1. 서론1.1 SLM의 등장 배경최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 다양한 분야에서 혁신을 이끌어내고 있습니다. 그 중에서도 언어 모델의 발전은 특히 주목할 만합니다. 기존의 대형 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터와 고성능 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 이를 통해 높은 수준의 언어 이해와 생성 능력을 보여주었습니다. 하지만 이러한 대형 모델은 높은 비용과 긴 처리 시간이 요구되는 단점이 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 SLM(소형 언어 모델)입니다. SLM은 대형 모델의 효율성을 유지하면서도 비용과 자원을 절감할 수 있도록 설계된 작은 규모의 모델입니다. SLM은 특정 용도와 목적에 맞춰 최적화된 성능을 제공하며, 보다 적은 데이.. 2024. 7. 12. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
