거대 모델을 넘어 실용으로: 효율적인 AI 서비스를 위한 ‘작지만 강한’ sLLM 활용 전략
1. sLLM, 왜 지금 우리가 주목해야 할까요? 2. 성능은 유지하고 크기는 줄이는 마법, 양자화(Quantization) 3. 실전 전략: 우리만의 맞춤형 sLLM 구축 프로세스 4. sLLM 도입 시 반드시 체크해야 할 주의사항 결론: ‘적정 기술’로서의 AI가 가져올 미래
딥러닝
LLM의 한계를 넘는 ‘추론 시간 확장(Inference-Time Scaling)’: 더 깊게 생각하는 AI의 시대
1. 모델이 크면 장땡? 이제는 ‘생각의 양’이 중요해요 2. AI의 뇌 구조를 바꾸는 ‘시스템 2 사고’ 3. 왜 지금 ‘추론 시간 확장’에 주목해야 할까요? 4. 실무자를 위한 ‘더 깊은 생각’ 유도 전략 마치며: AI와 함께 성장하는 법
트랜스포머의 한계를 넘다: 실시간 학습과 효율성을 잡는 ‘리퀴드 뉴럴 네트워크(LNN)’와 SSM의 시대
1. 왜 지금 ‘포스트 트랜스포머’를 말해야 할까요? 2. 살아있는 데이터의 흐름, 리퀴드 뉴럴 네트워크(LNN) 3. 선형적 효율성의 끝판왕, 상태 공간 모델(SSM)과 Mamba 4. 실무 적용: 트랜스포머를 버려야 할까요? 5. 결론: 유연한 사고가 미래의 AI 개발자를 만듭니다
AI 모델의 한계를 넘는 비결: ‘지식 증류(Knowledge Distillation)’로 가볍고 똑똑한 나만의 모델 만들기
새로운 해의 시작과 함께 AI 기술의 발전 속도는 정말 눈부시게 빠르네요. 현업에서 다양한 프로젝트를 접하다 보면, “성능은 좋지만 너무 무겁고 느린 모델을 어떻게 실무에 적용할 수 있을까?”라는 고민을 자주 듣게 됩니다. 대형 언어 모델(LLM)이 대세가 된 지금, 무조건 큰 모델을 쓰는 것이 정답일까요? 오늘은 거대한 AI의 지능을 작은 모델에 효과적으로 이식하는 마법 같은 기술, 지식 … 더 읽기