맞아요. 요새 정말 그 경향이 강하더라고요. 특히 온디바이스 AI 때문에 파라미터 최적화 연구가 활발해지는 것 같아요. 근데 그만큼 정확도를 유지하면서 경량화하는 게 진짜 어렵긴 한데 좋은 추세긴 합니다.
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요즘 딥러닝 최신 논문들, 이상한 방향으로 가고 있는 것 같은데 맞나요?
이번 달에 CVPR 2026 학회에서 발표될 새로운 딥러닝 구조가 나왔는데, 시계열 데이터에서 정확도와 학습 안정성을 동시에 확보한다고 하더라고요. 금융이나 로봇제어 같은 산업에 쓸 수 있다고 하니 나름 쓸만한 논문 같기는 한데요.
근데 흥미로운 게 최근 몇 주의 논문들 흐름을 보면 모델을 무작정 크게 만드는 게 아니라 극한의 효율성을 추구하는 연구가 두드러지고 있더라고요. 단 13개의 파라미터만 써도 성능을 90% 이상 회복한다는 논문도 있었거든요.
예전에 무조건 규모가 중요하다고 생각했는데 이제는 되게 달라진 것 같아요 ㅎㅎ 다들 어떤 트렌드 더 눈에 띄시나요?
근데 흥미로운 게 최근 몇 주의 논문들 흐름을 보면 모델을 무작정 크게 만드는 게 아니라 극한의 효율성을 추구하는 연구가 두드러지고 있더라고요. 단 13개의 파라미터만 써도 성능을 90% 이상 회복한다는 논문도 있었거든요.
예전에 무조건 규모가 중요하다고 생각했는데 이제는 되게 달라진 것 같아요 ㅎㅎ 다들 어떤 트렌드 더 눈에 띄시나요?
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맞아요, 저도 최근 논문들 보면 정말 효율성 쪽으로 확 돌아섰더라고요. 예전처럼 파라미터 몇십억 개씩 필요 없고 스마트하게 설계하는 게 대세인 것 같아요. 엣지 디바이스 쪽에 적용하기도 훨씬 수월해지니까 실제 산업 쪽에서도 반응이 좋을 것 같네요. 그 13개 파라미터 논문은 정말 신기했어요 ㅎㅎ
요즘 효율성 중심으로 가는 거 맞는 것 같아요. 13개 파라미터면 진짜 극단적이네요 ㅋㅋ 회사에서도 모바일이나 엣지 디바이스 배포 때문에 그쪽 논문들 많이 찾더라고요. 예전 규모 경쟁에서 벗어나는 게 현실적인 거 같습니다.
맞아요. 최근 논문들 보면 정말 효율성 중심으로 확 바뀌었더라고요. 특히 엣지 디바이스나 모바일에서 실시간으로 돌려야 하는 상황이 늘면서 그런 추세가 생긴 것 같아요. 13개 파라미터면 정말 극단적이긴 한데 ㅎㅎ 거기까지는 아니더라도 요즘 논문들 보면 경량화 기법들이 기본으로 들어가 있는 경우가 많더라고요. 시계열 데이터 논문도 그런 맥락에서 나온 거 같네요. 실무에서도 큰 모델보다 작지만 정확한 모델이 더 필요한 상황들이 많아지다 보니까요.
요즘 효율성 추구 트렌드는 맞는 것 같아요. 메타도 라마 시리즈에서 파라미터 줄이면서 성능 유지하는 데 집중하더라고요. 에지 디바이스 배포 생각하면 필수적인 흐름이긴 한데, 결국 훈련 비용은 여전히 크다는 게 함정이네요 ㅎㅎ
맞아요, 저도 그 흐름 느껴요. 요즘은 작은 모델로 어떻게 효율적으로 짜내느냐가 핫한 것 같더라고요. 특히 엣지 디바이스 배포할 때 그게 중요해지니까 당연한 방향인 것 같아요.
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