llm (55) 썸네일형 리스트형 LLM 성능 향상을 위한 새로운 해법, CODEI/O란 무엇인가? 최근 인공지능 연구에서 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 한계에 대한 고민이 커지고 있습니다. 수학 문제, 논리 추론, 코드 생성 등 복잡한 작업에서 기대만큼의 성과가 나오지 않거나, 특정 분야에만 강점을 보이고 다른 영역에서는 한계를 드러내는 경우가 많기 때문입니다.그런데 최근 이 문제를 해결할 수 있는 흥미로운 접근법이 제시됐습니다. 바로 CODEI/O라는 훈련 방식입니다. DeepSeek 연구팀이 발표한 이 방법은, 모델에게 단순히 텍스트나 코드 문법을 익히게 하는 것이 아니라, 코드의 입력과 출력을 예측하는 과정에서 추론 능력을 자연스럽게 강화시키는 방식입니다.쉽게 말해, 사람에게 논리적으로 코딩을 잘하게 가르치면, 자연스럽게 문제 해결 능력이나 논리적 사고도 같이 좋아지듯이, LLM도 코드로 훈.. 50달러로 AI 최강자에 도전? 's1' 모델이 보여준 혁신의 가능성 📌 AI 모델 개발, 이제는 소규모 팀도 가능하다?2025년, 인공지능(AI) 시장이 뜨겁게 달아오르고 있습니다. 기존 AI 모델보다 저렴한 비용으로도 강력한 성능을 낼 수 있는 연구가 속속 등장하고 있기 때문이죠.특히, 스탠퍼드대학교, 워싱턴대학교, 앨런인공지능연구소, 컨텍스트 AI가 공동 연구한 ‘s1’ 모델이 주목받고 있습니다. 이들은 단 50달러의 비용으로 오픈AI의 최신 추론(reasoning) 모델과 경쟁할 수 있는 AI를 만들었다고 발표했는데요.어떻게 소규모 데이터와 적은 자원으로도 강력한 AI가 탄생할 수 있었을까요? 이번 블로그에서는 ‘s1’ 모델의 핵심 기술과 AI 시장에 미칠 영향을 살펴보겠습니다.🚀 ‘s1’ 모델이란?‘s1’은 **알리바바의 오픈소스 모델(Qwen 2.5)**을 .. AI 스토리지를 48% 더 빠르게! NVIDIA Spectrum-X 네트워킹 플랫폼의 혁신 AI 성능을 최적화하려면 강력한 컴퓨팅뿐만 아니라 데이터가 빠르게 전달될 수 있는 스토리지 네트워크도 필수적입니다. AI 모델 훈련과 추론 과정에서 스토리지는 엄청난 양의 데이터를 저장하고 처리하는 중요한 역할을 합니다. 하지만 기존 네트워크 솔루션은 데이터 전송 속도와 대역폭에서 한계를 보이며, AI 애플리케이션 성능을 저해하는 경우가 많습니다.이를 해결하기 위해 NVIDIA는 Spectrum-X 네트워킹 플랫폼을 AI 스토리지 패브릭(Storage Fabric)으로 확장했습니다. 이 플랫폼은 읽기 대역폭을 최대 48%, 쓰기 대역폭을 최대 41%까지 향상시켜 AI 워크플로우에서 스토리지 의존 단계의 속도를 크게 높입니다. 또한, RoCE 적응형 라우팅과 혼잡 제어 기술을 도입해 기존 이더넷 네트워크보.. LLM으로 더 나은 코드를! PerfCodeGen의 올바름과 효율성 강화 비법 LLM이 가진 문제와 Salesforce의 혁신적인 솔루션, PerfCodeGen최근 소프트웨어 개발에서 대규모 언어 모델(LLM)의 활용이 필수가 되어가고 있습니다. 코드 스니펫 생성, 단위 테스트 자동화, 디버깅까지 다양한 영역에서 활약하고 있지만, 여기에는 큰 한계가 있습니다. 생성된 코드가 기능적으로는 올바르지만, 실행 효율성이 낮아지는 문제가 종종 발생합니다. 특히 신입 개발자들은 AI가 제안한 코드를 그대로 사용할 때, 성능의 중요성을 간과할 위험이 큽니다.이 문제를 해결하기 위해 Salesforce Research는 PerfCodeGen이라는 혁신적인 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 기존 LLM이 생성하는 코드의 기능적 올바름을 유지하면서 실행 효율성을 개선할 수 있도록 설계되었습.. LLM의 추론 성능을 높이는 새로운 접근법: 마인드 진화(Mind Evolution)와 제미나이 1.5 Pro 오늘날 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 분야에서 탁월한 성능을 발휘하고 있지만, 여전히 높은 계산량과 추론 시간의 한계가 있습니다. 구글 딥마인드의 새로운 연구 Evolving Deeper LLM Thinking는 이러한 문제를 해결하기 위해 **유전자 알고리즘 기반의 ‘마인드 진화(Mind Evolution)’**라는 혁신적인 접근법을 제안했습니다.특히 이 방법을 제미나이 1.5 Pro에 적용했을 때, 복잡한 자연어 계획 작업에서 98% 이상의 성공률을 기록하며 그 잠재력을 입증했습니다. 이번 블로그에서는 마인드 진화의 작동 원리, 주요 장점, 적용 사례 및 한계를 살펴보고, 이를 통해 LLM의 추론 성능을 높이는 방법을 알아보겠습니다.1. 마인드 진화란 무엇인가?마인드 진화는 LLM을 활용한 진화.. RAG 대신 CAG? 캐시 증강 생성 기술이 차세대 LLM을 바꾼다 기술이 발전함에 따라 대형언어모델(LLM)의 컨텍스트 창이 확대되며, RAG(검색 증강 생성)보다 더 빠르고 효율적인 접근 방식인 CAG(캐시 증강 생성)가 주목받고 있습니다. CAG는 검색의 복잡성을 줄이고, 모델의 성능과 정확도를 극대화할 수 있는 대안으로 부상하고 있는데요. 이번 블로그에서는 RAG와 CAG의 차이점, CAG의 작동 방식, 그리고 왜 이 기술이 주목받고 있는지 알아보겠습니다.1. RAG와 CAG의 차이점RAG(검색 증강 생성)란?RAG는 외부 데이터베이스에서 검색한 정보를 LLM이 통합하여 응답을 생성하는 방식입니다. 하지만 RAG는 검색 과정에서 다음과 같은 문제를 발생시킬 수 있습니다:검색 지연: 검색에 시간이 소요됩니다.문서 선택 오류: 불필요한 정보를 검색하거나 중요한 정보를.. AI와 TDD의 만남: LLM을 활용한 코드 개발 효율화 전략 코드 작성은 쉽지 않습니다. 특히, 품질 높은 소프트웨어를 개발하기 위해 필요한 테스트 중심 개발(Test-Driven Development, TDD)은 많은 개발자들에게 시간과 노력이 많이 드는 과정으로 여겨집니다. 하지만 AI 기반 언어 모델(LLM)의 등장으로 이 과정이 새롭게 변화하고 있습니다. 이 글에서는 AI를 활용해 TDD를 어떻게 더 효과적으로 수행할 수 있는지, 실제 사례를 바탕으로 살펴보겠습니다. AI가 코드 작성부터 디버깅까지 개발 생산성을 높이는 데 어떤 역할을 할 수 있는지 궁금하다면 계속 읽어보세요!1. TDD란 무엇인가?TDD(Test-Driven Development)는 개발자가 코드를 작성하기 전에 테스트 케이스를 먼저 작성하는 개발 방식입니다. 이를 통해 코드가 의도한 대.. Titans: 트랜스포머 아키텍처를 대체할 새로운 패러다임 트랜스포머는 지난 몇 년간 언어 모델링과 시퀀스 모델링의 표준으로 자리 잡았지만, 긴 문맥 처리의 한계와 메모리 및 속도 문제는 해결되지 않은 과제였습니다. 구글 리서치팀이 최근 발표한 Titans 모델은 이러한 한계를 극복하며 새로운 가능성을 열고 있습니다. Titans는 Memory as a Context(MAC) 아키텍처를 통해 2M 토큰 이상의 긴 문맥 처리를 가능하게 하며, 언어 모델링, 유전체학, 시계열 분석 등 다양한 분야에서 혁신적인 결과를 보여주고 있습니다. 이 블로그에서는 Titans의 개념, 작동 원리, 그리고 기존 트랜스포머 모델과의 차별점에 대해 알아보겠습니다.1. Titans 모델이란 무엇인가?1-1. Titans의 핵심 개념Titans는 트랜스포머의 한계를 극복하기 위해 설계된.. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음