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Qwen3-Next가 기존 모델보다 10배 빠른 이유: 혁신적인 효율성 기술 총정리 Qwen3-Next: 차세대 AI 모델, 효율성과 성능을 동시에 잡다. AI 모델의 비효율적인 학습과 느린 추론 속도에 답답함을 느끼셨나요? Qwen3-Next의 혁신적인 구조가 어떻게 이 문제를 해결하고, 압도적인 성능을 제공하는지 자세히 알아보세요. 안녕하세요! 여러분, AI 기술의 발전에 늘 흥미를 느끼는 저도 최근에는 정말 깜짝 놀랄 만한 소식을 접했는데요. 바로 **Qwen3-Next**라는 새로운 AI 모델 아키텍처 이야기입니다 😊. 대형 언어 모델(LLM)을 다루다 보면 늘 '학습은 너무 오래 걸리고, 추론은 느리고…' 이런 고민을 하게 되죠. 저도 얼마 전까지는 이런 문제 때문에 밤을 새운 적이 한두 번이 아니었어요. 그런데 Qwen3-Next는 이런 비효율성을 극복하기 위해 아예 새로운.. 더보기
Kimi-K2-Instruct: 1조 매개변수 MoE 모델의 정체와 성능은? [Kimi K2 Instruct 모델, 얼마나 똑똑할까?] 요즘 핫한 Moonshot AI의 Kimi-K2-Instruct 모델에 대한 모든 것을 파헤쳐봅니다! 에이전트 기능에 최적화되었다는데, 과연 어느 정도의 성능을 보여줄지 원문 데이터를 통해 함께 알아보시죠.안녕하세요! IT 소식을 정확하고 발빠르게 전해드리고 있는 모코엠시스입니다. 😊 오늘은 정말 흥미로운 소식을 들고 왔어요. 바로 Moonshot AI에서 공개한 Kimi-K2-Instruct라는 새로운 언어 모델에 대한 이야기인데요. 이게 그냥 모델이 아니라 '전문가 혼합(MoE)'이라는 독특한 구조를 가지고 있고, 특히 '에이전트 기능'에 최적화되었다고 해서 저도 관심이 많이 가더라고요. 그래서 제가 직접 허깅페이스에 올라온 원문 내용을 샅.. 더보기
AI가 번역가를 대체할까? 자동 번역 후 편집(automating-post-editing)의 모든 것 🤖 AI가 번역 후 편집을 자동화한다고? Language Weaver의 최신 기술이 어떻게 번역의 품질과 효율성을 동시에 끌어올리는지, 그 비밀을 파헤쳐 봅니다! 혹시 기계 번역을 사용해보고 나서, 어딘가 어색한 문장 때문에 골치 아팠던 경험 없으신가요? 저도 예전에는 중요한 비즈니스 자료를 번역할 때마다 기계 번역의 한계에 부딪혀 결국 수작업으로 한참을 다듬어야 했어요. 그니까요, 시간은 시간대로 쓰고, 결과물은 썩 마음에 들지 않고... 정말 답답했죠. 그런데 최근에 AI 기술이 이 번역 후 편집(Post-editing) 과정을 자동화하고 있다는 놀라운 소식을 들었어요! 이제는 지저분한 번역 결과물과 씨름하지 않아도 된다니, 정말 희소식 아닌가요? 😊 AI 기반 자동 번역 후 편집, 그게 대체 뭔.. 더보기
GPT-3부터 MoE까지: 대규모 언어 모델 트렌드 거대 언어 모델(LLM)의 진화와 현재 트렌드는? 대규모 언어 모델의 최근 발전과 그 이면에 있는 핵심 트렌드를 심층적으로 분석하여, 현재 LLM 시장의 주요 변화와 미래 방향성을 이해하는 데 도움을 드립니다.최근 몇 년간 인공지능 분야에서 가장 뜨거운 관심을 받고 있는 것은 단연 거대 언어 모델(Large Language Models, LLM)입니다. GPT-3를 시작으로 다양한 모델들이 등장하며 AI의 가능성을 무한히 확장하고 있는데요. 이 글에서는 기본 모델(Base Model)의 관점에서 LLM의 발전 과정과 함께, 현재 시장을 주도하는 주요 트렌드를 객관적인 데이터를 바탕으로 살펴보겠습니다.LLM의 서막: GPT-2에서 GPT-3까지 🚀 2019년 등장한 GPT-2는 1.5억 개의 파라미터를 .. 더보기
Gemini, GPT도 피할 수 없는 환각! '충분한 컨텍스트' 개념으로 본 LLM의 한계 "AI가 왜 엉뚱한 답을 할까?"에 대한 새로운 해답! 검색 증강 생성(RAG) 시스템의 오류 원인이 LLM 자체의 문제인지, 아니면 제공된 정보가 부족했기 때문인지 명쾌하게 분석한 최신 논문을 알기 쉽게 파헤쳐 봅니다.요즘 AI 챗봇에게 질문했는데, 뭔가 이상하거나 교묘하게 틀린 답변을 받아본 적 없으신가요? 분명히 관련 자료를 참고해서 알려달라고 했는데도 말이죠. 저도 최근에 중요한 자료 조사를 맡겼다가, AI가 그럴듯하게 지어낸 답변을 내놓아서 하마터면 큰일 날 뻔했어요. 대체 왜 이런 일이 벌어지는 걸까요? AI가 똑똑한 척 거짓말을 하는 걸까요, 아니면 우리가 준 정보가 부족했던 걸까요? 😊이런 답답함을 속 시원하게 긁어줄 흥미로운 논문이 최근 ICLR 2025에 발표되어 소개해드리려고 합니다.. 더보기
AI의 새로운 학습법, 강화 사전 훈련(RPT)이란 무엇일까? LLM, 이제 그냥 외우지 않아요! 스스로 '생각'하고 '추론'하며 똑똑해지는 새로운 학습법, RPT를 아시나요? 마이크로소프트가 제시한 차세대 AI 훈련법의 핵심을 알기 쉽게 파헤쳐 봅니다.요즘 챗GPT 같은 AI랑 대화하다 보면 '와, 진짜 사람 같네?' 싶다가도 가끔은 엉뚱한 소리를 해서 고개를 갸웃하게 될 때가 있죠. AI가 단순히 수많은 텍스트를 따라 하는 앵무새가 아니라, 정말로 '이해'하고 '추론'해서 답하는 방법은 없을까요? 놀랍게도 마이크로소프트 연구진이 바로 그 해답의 실마리가 될 수 있는 '강화 사전 훈련(Reinforcement Pre-Training, RPT)'이라는 새로운 패러다임을 제시했습니다. 😊 기존 LLM 학습법, 뭐가 아쉬웠을까요? 🤔지금까지 대부분의 대규모 언어 모.. 더보기
NVIDIA Blackwell과 NIM, Dynatrace로 완벽하게 관측하고 AI 혁신을 가속화하세요! AI 시대의 관측 가능성, NVIDIA Blackwell과 NIM 기반 AI를 위한 Dynatrace 풀스택 옵저버빌리티 기업 AI 배포의 복잡성을 관리하고 최적의 성능을 유지하는 방법에 대한 통찰력을 얻어보세요. 이 글이 여러분의 AI 여정에 큰 도움이 될 거예요! 안녕하세요! 요즘 AI 기술 발전 속도가 정말 무섭게 빠르죠? 특히 NVIDIA Blackwell 플랫폼이나 NIM(NVIDIA Inference Microservices) 같은 기술들이 등장하면서 기업들이 AI를 도입하고 활용하는 방식도 확 바뀌고 있는 것 같아요. 그런데 이렇게 멋진 AI 시스템을 구축하는 것만큼 중요한 게 뭘까요? 저는 바로 '옵저버빌리티(Observability)'라고 생각해요. 😊 시스템이 제대로 작동하는지, 어디.. 더보기

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