ㅁ 대규모 언어모델 1. Gemini ㅇ 정의: 구글 딥마인드(DeepMind)와 구글 브레인(Google Brain)이 통합하여 개발한 차세대 대규모 언어모델(LLM) 시리즈로, 멀티모달 입력(텍스트, 이미지, 오디오, 코드 등)을 동시에 처리할 수 있는 능력을 갖춘 인공지능 모델. ㅇ 특징: – 텍스트뿐 아니라 이미지·오디오·코드 등 다양한 데이터 형식을 동시에 이해하고 생성 가능. – GPT-4와 경쟁하는 수준의 성능을 목표로 하며, 검색·요약·코딩·추론 등
ㅁ 대규모 언어모델 1. Claude ㅇ 정의: Anthropic에서 개발한 차세대 대규모 언어모델(LLM)로, 안전성(safety)과 인공지능의 윤리적 사용을 강조하며 설계된 AI 언어모델. ㅇ 특징: – Constitutional AI 접근 방식을 적용하여 모델의 응답을 사전에 정의된 윤리 헌법에 맞게 조정. – 긴 문맥 처리 능력이 뛰어나 수십만 토큰까지 처리 가능. – 사용자 프롬프트에 대한 해석과 응답에서 안전성과 일관성을 유지.
ㅁ 대규모 언어모델 1. LLaMA ㅇ 정의: Meta(구 Facebook)에서 개발한 대규모 언어모델(Large Language Model)로, 연구 목적과 효율성을 위해 상대적으로 적은 파라미터 수로도 높은 성능을 내도록 설계됨. ㅇ 특징: – 파라미터 크기를 7B, 13B, 33B, 65B 등 다양한 버전으로 제공 – 학습 데이터는 공개 웹 데이터, 책, 위키피디아 등 대규모 텍스트 – GPU 자원 소모를 줄이면서도
ㅁ 대규모 언어모델 ㅇ 정의: 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해와 생성을 수행하는 인공지능 모델로, 수십억~수천억 개의 파라미터를 가진 딥러닝 기반 언어모델을 의미함. ㅇ 특징: – 방대한 데이터셋으로 사전학습(Pre-training) 후 특정 작업에 맞게 미세조정(Fine-tuning) 가능 – 문맥 이해와 생성 능력이 뛰어나 다양한 자연어 처리(NLP) 과제에 적용 가능 – 연산량과 메모리
ㅁ 분산 학습 ㅇ 정의: 여러 대의 GPU나 노드에서 대규모 딥러닝 모델을 병렬로 학습시키는 기술로, 학습 속도 향상과 메모리 한계 극복을 목표로 함. ㅇ 특징: – 데이터 병렬, 모델 병렬, 파이프라인 병렬 등 다양한 병렬화 전략 존재 – 통신 오버헤드와 동기화 지연이 성능에 큰 영향을 미침 – 분산 환경 설정과 네트워크 대역폭 고려 필요 ㅇ
ㅁ 분산 학습 ㅇ 정의: 여러 대의 컴퓨팅 노드(GPU/CPU)에서 학습 데이터를 나누어 병렬로 학습시키는 방식으로, 모델 학습 속도를 높이고 대규모 데이터 처리를 가능하게 함. ㅇ 특징: – 데이터 병렬(Data Parallel) 또는 모델 병렬(Model Parallel) 방식 적용 가능 – 통신 오버헤드와 동기화 지연이 성능에 영향을 미침 – 네트워크 대역폭, 노드 간 지연(latency)에 민감 ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 분산 학습 ㅇ 정의: 여러 대의 컴퓨터나 GPU를 활용하여 대규모 데이터나 복잡한 모델을 병렬로 학습시키는 방법으로, 학습 속도를 높이고 메모리 한계를 극복하기 위해 사용됨. ㅇ 특징: – 데이터 병렬(Data Parallel)과 모델 병렬(Model Parallel)로 구분됨 – 네트워크 통신 비용과 동기화 지연이 성능에 큰 영향을 미침 – 대규모 언어 모델, 이미지 생성 모델 등에서 필수적으로 활용
ㅁ 분산 학습 ㅇ 정의: 여러 대의 컴퓨팅 노드나 GPU를 활용하여 대규모 데이터셋과 모델을 병렬로 학습시키는 방식으로, 학습 속도를 높이고 메모리 한계를 극복하는 기술. ㅇ 특징: – 데이터셋을 여러 부분으로 나누어 각 워커(worker)가 동일한 모델 복제본을 학습. – 각 워커는 자신의 데이터 배치를 처리한 후, 파라미터를 동기 또는 비동기 방식으로 집계. – 네트워크 통신 비용과
ㅁ 서빙 최적화 ㅇ 정의: 모델의 추론 속도와 효율성을 높이기 위해 모델 구조를 단순화하거나 경량화하는 기법들을 적용하는 과정. ㅇ 특징: – 모델의 정확도를 크게 떨어뜨리지 않으면서도 연산량과 메모리 사용량을 줄임 – 경량화된 모델은 모바일, 임베디드 환경에서도 동작 가능 – 주로 모델 압축, 양자화, 지식 증류 등의 기법 사용 ㅇ 적합한 경우: – 실시간 응답이 필요한
ㅁ 서빙 최적화 ㅇ 정의: – 학습된 모델을 실제 서비스 환경에서 빠르고 안정적으로 추론할 수 있도록 변환, 경량화, 배포하는 과정. ㅇ 특징: – 모델의 추론 속도와 메모리 효율을 높임. – 다양한 하드웨어(CPU, GPU) 환경에 맞춰 최적화 가능. – 배포 환경에서의 의존성 최소화. ㅇ 적합한 경우: – 실시간 응답이 필요한 서비스(챗봇, 음성 인식 등). – 자원이