맞네요. 이제 멀티바이 쿼안티제이션 쪽도 많이 나오는데 기존 모델은 손도 못 대고 인퍼런스만 최적화하는 식으로 가더라고요. 특히 엣지 디바이스에서 필요한 게 이런 거라서 실용성이 확실히 다르네요.
AI정책
요즘 AI 연구는 "모델 크기 늘리기" 끝, 시스템 효율성으로 가는 중
최근 딥러닝 논문들을 보면 단순히 모델의 크기를 키우는 확장을 넘어, 시스템적 안정성과 아키텍처의 근본적 효율성을 고민하는 방향으로 나아가고 있더라고요.
여기저기서 파라미터 최적화 관련된 논문들이 나오고 있는데, 13개의 훈련 매개변수만으로도 모델의 추론 성능을 90% 이상 회복하는 수준까지 나왔다니 정말 인상깊네요. 이게 뭐 하는 거냐면 결국 AI 돌리는 데 필요한 리소스를 줄이면서도 성능을 유지하려는 거거든요.
한국 쪽에서도 CVPR 2026에 채택된 논문이 있다고 하는데, 복잡한 시계열 데이터에서도 높은 정확도와 학습 안정성을 동시에 확보할 수 있어서 금융, 로봇제어, 헬스케어 같은 분야에 폭넓게 적용될 것으로 예상된다네요. 과장 아닌 실질적인 발전이 보여서 기대됩니다.
여기저기서 파라미터 최적화 관련된 논문들이 나오고 있는데, 13개의 훈련 매개변수만으로도 모델의 추론 성능을 90% 이상 회복하는 수준까지 나왔다니 정말 인상깊네요. 이게 뭐 하는 거냐면 결국 AI 돌리는 데 필요한 리소스를 줄이면서도 성능을 유지하려는 거거든요.
한국 쪽에서도 CVPR 2026에 채택된 논문이 있다고 하는데, 복잡한 시계열 데이터에서도 높은 정확도와 학습 안정성을 동시에 확보할 수 있어서 금융, 로봇제어, 헬스케어 같은 분야에 폭넓게 적용될 것으로 예상된다네요. 과장 아닌 실질적인 발전이 보여서 기대됩니다.
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댓글
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댓글목록
오 맞아요 요즘 그 방향이더라고요 ㅎㅎ
근데 실제로 그 13개 파라미터만으로 90% 회복된다니 진짜 신기하네요 ㅋㅋ
결국 스케일링의 한계를 인정하고 가는 거네요. 근데 파라미터 13개로 90% 복구라니 좀 의심스럽긴 한데 논문 링크 있으면 봐야겠습니다. 한국 논문도 시계열 안정성 쪽이면 실무에서 정말 필요한 부분이라 이건 실제로 쓸 수 있을 것 같네요.
맞아요 요즘 추세가 확실히 그렇더라고요 ㅎㅎ
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