반응형 대형 언어 모델2 딥시크, LLM 추론 성능 혁신! '코드I/O' 오픈 소스 공개 AI 모델, 논리적 사고를 배운다! 🧠대형 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하고자 하는 시도가 이어지는 가운데, 딥시크(DeepSeek)가 새로운 AI 훈련 기법 '코드I/O'를 개발하고 이를 오픈 소스로 공개했습니다. 이번 연구는 단순한 코드 기반 학습을 넘어, 자연어 설명과 함께 AI가 논리적 흐름을 더 깊이 이해하도록 설계되었습니다. 북경교통대학교와 홍콩과학기술대학교 연구진과 협력해 진행된 이 프로젝트는 AI의 추론 능력을 획기적으로 향상시킬 가능성이 크며, AI 연구자와 개발자들에게 새로운 학습 방법을 제공할 것으로 기대됩니다.🔍 코드I/O란? – 코드와 자연어의 융합기존의 AI 훈련 방식은 주로 코드 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 것이 일반적이었습니다. 하지만, 코드만으로는 AI가 논리.. 2025. 2. 17. 2025년 초 LLM 주요 기술 트렌드는? 2025년 초, 대형 언어 모델(LLM)의 기술 트렌드는 비약적인 발전과 함께 새로운 방향성을 제시하고 있습니다. 이번 블로그에서는 이러한 트렌드를 심층적으로 분석하고, 글로벌 AI 기술 흐름과 함께 국내외 주요 이슈를 살펴보겠습니다. 1. LLM 모델의 다양화: 초거대 모델에서 소형 모델로기존의 초거대 모델 경쟁이 이어지는 한편, 효율성에 중점을 둔 소형 모델이 주목받고 있습니다.대표적인 예: 딥시크 V3와 클로드 3.5 하이쿠특징: 소형 모델임에도 대규모 모델 못지않은 성능을 발휘하며, 계산 자원을 절약하는 데 초점을 맞추고 있습니다.산업적 의미: 기업용 모델이 확산되며, 초거대 모델에 대한 의존도를 낮추는 추세입니다.2. 추론 기술의 고도화와 강화 학습의 확대언어 모델의 정확성과 학습 효율성을 높이.. 2025. 1. 18. 이전 1 다음 반응형
