반응형 테스트타임컴퓨트2 구글, ‘지식 증류’와 합성 데이터로 LLM 성능 극대화 AI 모델 성능 향상을 위한 ‘지식 증류’란?최근 구글 딥마인드는 대형언어모델(LLM)의 데이터 고갈 문제를 해결하고, 추론 성능을 향상시키기 위해 '지식 증류(distillation)'와 ‘합성 데이터’의 효과를 강조하는 연구 결과를 발표했습니다.지식 증류는 고성능 AI 모델이 생성한 데이터를 사용하여 다른 모델을 학습시키는 기술입니다. 이를 통해 사전 학습 데이터가 부족한 상황에서도 우수한 성능의 AI를 개발할 수 있습니다.테스트-타임 컴퓨트(Test-Time Compute)란?이 기술은 하나의 질문을 여러 단계로 나눠 각 단계를 모델이 해결할 수 있는 프롬프트로 변환하는 방식입니다. 각 단계가 해결될 때마다 모델은 새로운 요청을 처리하여, 단계별로 정확성을 높입니다.주요 특징:사고 사슬(CoT, C.. 2025. 1. 7. ASI(초인공지능) 달성 가능성: 구글 AI의 전략적 접근 구글 AI의 제품 책임자인 로건 킬패트릭은 최근 인공지능(AI) 분야에서 초인공지능(ASI) 달성 가능성이 급격히 높아지고 있음을 강조했습니다. 그의 언급은 AI 기술 개발의 혁신적 접근 방식과 이와 관련된 미래 전망에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.ASI와 '테스트-타임 컴퓨트' 전략킬패트릭은 오픈AI의 전 최고과학자 일리야 수츠케버의 전략을 언급하며, AI 모델 개발에서 ‘테스트-타임 컴퓨트(Test-Time Compute)’의 중요성을 강조했습니다.일반적인 AI 모델 개발은 사전 훈련을 통해 점진적으로 개선된 모델을 출시하는 방식을 따릅니다. 하지만 수츠케버는 중간 단계 모델 없이 한 번의 훈련과 반복적인 테스트를 통해 ASI 구축을 시도했습니다.킬패트릭은 이를 언급하며, 이 접근 방식이 더 효과적.. 2025. 1. 2. 이전 1 다음 반응형
