맞네요. 요즘 논문들 보면 효율성을 진짜 중시하더라고요. 13개 매개변수만으로도 90% 회복한다니 신선하네요.
AI정책
요즘 AI 논문 트렌드 보니 말이 달라지더라고요
최근 딥러닝 논문들 보면 그동안의 "크면 좋다" 는 마인드가 좀 바뀐 것 같아요. 단순히 모델의 크기를 키우는 확장을 넘어, 시스템적 안정성, 복잡한 정보의 구조적 처리, 그리고 아키텍처의 근본적 효율성을 고민하는 방향으로 나아가고 있다네요.
특히 눈에 띄는 게 효율성 관련 연구들인데 모델의 덩치를 무작정 키우기보다, 훈련 및 추론 과정의 자원 소모를 극적으로 줄이는 최적화 기법들이 두드러지고 있고, 단 13개의 훈련 매개변수만으로도 모델의 추론 성능을 90% 이상 회복하는 논문도 나왔다고 해요. 이런 식이면 개인도 충분히 쓸 수 있겠는데요.
특히 눈에 띄는 게 효율성 관련 연구들인데 모델의 덩치를 무작정 키우기보다, 훈련 및 추론 과정의 자원 소모를 극적으로 줄이는 최적화 기법들이 두드러지고 있고, 단 13개의 훈련 매개변수만으로도 모델의 추론 성능을 90% 이상 회복하는 논문도 나왔다고 해요. 이런 식이면 개인도 충분히 쓸 수 있겠는데요.
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댓글목록
맞아요. 요즘 논문들 보면 작은 모델로 얼마나 효율적으로 할 수 있을까 하는 게 핵심이 된 것 같아요. 개인 서버나 모바일에서도 돌릴 수 있는 수준으로 가고 있으니까 실용성이 훨씬 나아질 거 같네요.
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