반응형 AI모델61 딥시크와 딥 리서치, AI의 미래를 바꿀 게임 체인저 등장! 최근 인공지능(AI) 기술에 큰 변화를 예고하는 혁신적인 모델들이 등장했습니다. 바로 '딥시크-R1'과 오픈AI의 '딥 리서치'입니다.이 두 모델은 AI의 정의를 새롭게 하고 있으며, 기존의 고정된 모델을 사용하는 일은 점점 사라질 것이라는 예측이 나오고 있습니다.이러한 기술들이 기업 환경과 개발자들에게 어떤 영향을 미칠지에 대한 논의가 뜨겁습니다.오늘은 이 두 모델이 가져올 AI의 미래와 그 의미를 자세히 살펴보겠습니다.AI 혁신의 새로운 물결AI 기술이 빠르게 발전하면서, 그 가능성도 점점 넓어지고 있습니다.특히 최근 인공지능의 세계에서 가장 뜨거운 화제가 된 것은 바로 '딥시크-R1'과 '딥 리서치'입니다.이 두 모델은 AI의 성능을 극대화하면서도 비용은 낮추는 혁신적인 기술을 제공합니다.그럼에도 .. 2025. 2. 14. 30달러로 딥시크 추론 능력 재현? UC 버클리의 혁신적 AI 연구! 최근 AI 분야에서 놀라운 소식이 전해졌습니다.UC 버클리 연구진이 단 30달러, 즉 약 4만3750원의 비용으로 딥시크(DeepSeek)의 핵심 기술을 재현하는 데 성공했다는 소식입니다.이러한 성과는 첨단 AI 모델을 저비용으로 구현할 수 있는 가능성을 보여주며, AI 연구 및 개발 분야에 새로운 방향성을 제시합니다. 인공지능(AI) 기술은 날로 발전하고 있지만, 그 발전의 이면에는 막대한 비용이 따릅니다.특히 대규모 AI 모델을 훈련하고 운영하는 데 드는 비용은 많은 연구자와 기업에게 큰 부담으로 작용해 왔습니다.이러한 상황에서 UC 버클리 연구진이 단 30달러의 비용으로 딥시크의 핵심 기술을 재현했다는 소식은 많은 이들의 이목을 집중시키고 있습니다.과연 그들은 어떻게 이러한 성과를 이뤄냈을까요? U.. 2025. 2. 9. 미니맥스, 역대 최대 컨텍스트창 갖춘 오픈 소스 모델 공개…"AI 에이전트에 특화" 중국의 대표 AI 스타트업 미니맥스가 역대 최대 크기의 컨텍스트 창을 자랑하는 오픈 소스 모델 ‘미니맥스-01’을 공개했다.이 모델은 기존 AI 에이전트들의 장기 컨텍스트 처리 능력을 확장해 다가오는 AI 시대에 대응할 수 있도록 설계되었다.미니맥스-01은 두 가지 시리즈로, 텍스트 처리에 최적화된 ‘미니맥스-텍스트-01’과 비전-언어 처리에 특화된 ‘미니맥스-VL-01’로 구성되어 있다.특히, 이 모델은 혁신적인 라이트닝 어텐션 메커니즘과 전 세계 최대 전문가 혼합 아키텍처를 통해 긴 시퀀스와 대규모 데이터 처리에서도 우수한 성능을 발휘한다. 미니맥스는 최근 오픈 소스 AI 모델을 통해 주목받고 있는 중국의 대표 스타트업이다. 이번에 공개된 미니맥스-01은 그동안 제한적이었던 AI 모델의 컨텍스트 처리.. 2025. 1. 17. 구글, "지식 증류와 합성 데이터로 LLM 추론 향상 가능" 테스트-타임 컴퓨트와 합성 데이터가 AI 모델의 새로운 길을 열다 AI 모델의 발전이 점차 느려지고 있다는 우려가 제기되는 가운데, 구글과 딥마인드가 새로운 해법으로 주목받고 있습니다.바로 지식 증류(Knowledge Distillation)와 테스트-타임 컴퓨트(Test-Time Compute)를 활용한 합성 데이터 생성입니다.이 접근법은 기존 데이터 고갈 문제를 해결하고, AI 모델의 추론 성능을 향상하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 1. 지식 증류란 무엇인가?지식 증류는 큰 교사 모델(Teacher Model)이 생성한 데이터를 기반으로 작은 학생 모델(Student Model)을 훈련시키는 기법입니다.이 과정에서 합성 데이터가 생성되며, 이는 AI 모델의 학습에 활용됩니다.특히, 합성.. 2025. 1. 12. 그래프RAG 모델, AI를 혁신하다! 실시간 지식 업데이트로 더 똑똑한 AI 탄생인공지능(AI) 기술은 이제 단순한 데이터를 학습하는 시대를 넘어, 실시간 지식을 활용하는 새로운 패러다임으로 진입하고 있습니다.최근 실리콘밸리 스타트업 디프봇(Diffbot)이 선보인 그래프 검색 증강 생성(GraphRAG) 모델은 AI가 실시간 데이터에 접속하고 활용할 수 있도록 설계된 혁신적인 기술입니다. 이 모델은 기존 AI의 한계를 뛰어넘어 정확도와 실시간성을 모두 만족시키며, 새로운 AI 생태계를 만들어갈 것으로 기대됩니다. 1. 그래프RAG란 무엇인가?그래프RAG는 AI 모델이 사전 훈련된 데이터에 의존하는 기존 방식에서 벗어나, 실시간으로 웹 데이터를 쿼리할 수 있도록 설계된 시스템입니다.지식 그래프(Knowledge Graph): 100억 개 이.. 2025. 1. 12. 딥러닝 혁신! 오픈소스 모델 '딥시크 V3'가 GPU 한계를 넘다 오픈소스 딥러닝의 새로운 장을 연 딥시크의 'V3' 모델이 전 세계 AI 업계의 이목을 끌고 있습니다.V3는 기존 모델보다 뛰어난 성능을 자랑하면서도 GPU 자원을 최소화한 효율적인 학습으로 찬사를 받고 있습니다.특히, 메타의 '라마 3'와 같은 대형 모델과 비교해도 압도적인 GPU 효율성을 보여주며 AI 개발의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.1. 딥시크 V3의 놀라운 GPU 효율성딥시크 V3는 메타의 라마 3보다 1.5배 많은 매개변수를 가지고 있음에도 불구하고, GPU 사용량은 라마의 10분의 1 수준입니다.메타의 라마 3이 3080만 GPU 시간을 소모한 데 비해, 딥시크 V3는 단 280만 GPU 시간만으로 훈련을 완료했습니다. 딥시크는 NVIDIA의 'H800' GPU를 사용하여 약 557.. 2025. 1. 3. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 11 다음 반응형
