반응형 LLM31 'AI 자아성찰' GEPA, 강화 학습의 혁신인가? 현직 개발자가 파헤쳐 본 기술적 원리와 초거대 모델 개발의 미래 안녕하세요, 맥크리 코드 랩 독자 여러분.오늘 아침, 'AI가 스스로를 성찰한다'는 충격적인 개념을 담은 GEPA(Genetic-Pareto) 강화 학습법에 대한 기사를 읽고 흥분을 감출 수 없었습니다. 기존 강화 학습(RL) 방식보다 최대 35배 적은 시도만으로 더 높은 성능을 낸다는 이 기술은, 단순히 효율적인 학습법을 넘어 AI 개발의 패러다임을 바꿀 만한 잠재력을 가지고 있습니다. 지금까지의 AI는 수많은 데이터와 시행착오를 통해 학습하는, 어떻게 보면 단순 무식한 '노가다'에 가까웠습니다. 그런데 이제는 마치 사람처럼 자신의 실수를 분석하고, 스스로의 논리를 발전시켜 나가는 AI가 등장했다는 것입니다. 이것이 과연 어떤 기술적 의미를 가지며, 우리 개발자들에게 어떤 영향을 미칠지 심층적으로 분석.. 2025. 8. 25. "라마 개발팀 해체?" 메타의 충격적인 조직 개편, 현직 개발자가 파헤쳐 본 진짜 속셈과 우리의 다음 스텝 안녕하세요, 맥크리 코드 랩 독자 여러분.오늘 아침, 메타의 AI 조직 개편 소식을 접하고 충격과 함께 깊은 고민에 빠졌습니다. 메타가 '라마 4'를 개발한 핵심 팀을 해체하고, 팀원들을 비개발 부서로 재배치했다는 뉴스 기사는 단순한 인사이동 이상의 의미를 내포하고 있습니다. 이는 메타가 AI의 미래를 바라보는 시각, 그리고 초거대 AI 기업의 운영 방식이 근본적으로 변화하고 있다는 강력한 신호입니다. 과연 메타는 왜 이런 파격적인 결정을 내렸을까요? 이는 '성장통'일까요, 아니면 우리 같은 개발자들에게 새로운 시대가 도래했음을 알리는 '경고'일까요? 현직 개발자로서 이 사태의 진짜 의미를 분석하고, 우리가 이 거대한 변화의 물결 속에서 어떻게 살아남을 수 있을지에 대한 인사이트를 공유하고자 합니다.메타.. 2025. 8. 25. MIT의 '테스트-타임 학습'으로 LLM 추론 능력 6배 향상! 복잡한 문제 해결의 새로운 지평 LLM의 한계를 뛰어넘는 혁신적 학습 기술"대형언어모델(LLM)이 의료 진단, 공급망 관리 같은 복잡한 추론 문제에도 강해진다?"MIT 연구진이 개발한 '테스트-타임 학습(Test-time training)' 기술이 LLM의 복잡한 추론 능력을 6배 향상시켰습니다. 이 기술은 모델이 배포 후에도 실시간으로 학습해 낯선 문제에 적응할 수 있도록 합니다.테스트-타임 학습이란?기존 LLM은 맥락 내 학습(in-context learning)에 의존해 새 작업을 처리했지만, 논리적 추론이 필요한 문제에서는 한계가 있었습니다. MIT의 접근법은 다음과 같습니다.소량의 새 데이터로 모델 매개변수 일부를 실시간 업데이트.저랭크 적응(Low-Rank Adaptation) 기술 적용: 전체 모델 재학습.. 2025. 7. 15. 허깅페이스, 3B짜리 괴물 모델 ‘스몰LM3’ 공개! 스마트폰에서도 대형 언어모델 수준?! 🧠 "작다고 무시했다가 큰일 날 뻔!"AI 세계에 '작지만 강한' 혁명이 찾아왔습니다. 바로 허깅페이스(HuggingFace)의 간판 경량 언어모델, ‘스몰LM3’입니다.놀랍게도 이 모델은 단 3B(30억) 매개변수로 구성돼 있지만, 우리가 흔히 알고 있는 7B~13B 크기의 대형 모델들과 맞먹는 성능을 자랑합니다.단순한 경량화가 아닙니다. 장문맥 처리, 도구 사용, 다국어 지원, 고성능 추론까지!휴대폰에서도 실행 가능한 이 작은 거인은, 이제 AI 도구의 접근성과 활용도를 완전히 바꿀 수 있는 열쇠가 될 수 있습니다.⚙️ 왜 스몰LM3가 혁신인가?1. 💡작지만 강한 이유 – 3B의 정밀한 설계스몰LM3는 3B짜리 모델이지만, 대형 모델이 요구되는 작업까지 처리할 수 있도록 설계되었습니다.그 핵심은 .. 2025. 7. 13. 엔비디아, 오픈 소스 코드 추론 모델 OCR 공개 – 성능과 사용법 완벽 정리 최근 엔비디아가 코드 생성과 문제 해결에 최적화된 오픈 소스 코드 추론 모델인 OCR(Open Code Reasoning) 제품군을 공개했습니다. 이번 공개는 코드 AI 분야에서 폐쇄형 모델의 대안을 제시하며 큰 주목을 받고 있습니다. 특히 허깅페이스에 모델 가중치와 구성을 모두 공개하여 개발자와 연구자들이 쉽게 접근할 수 있게 했다는 점이 특징입니다. 이번 글에서는 OCR 모델의 특징, 성능, 활용 방법을 초보자도 이해하기 쉽게 설명하겠습니다.OCR(Open Code Reasoning) 모델이란?OCR 모델은 디버깅, 코드 생성, 논리 완성 등 실제 개발 환경에서 필요한 복잡한 코드 추론 작업을 처리할 수 있도록 설계된 모델입니다. 다음과 같은 세 가지 주요 모델로 구성되어 있습니다.OCR-네모트론-3.. 2025. 5. 12. 알리바바, 검색엔진 없는 AI 훈련 '제로서치' 공개 – 비용 88% 절감 가능 알리바바가 AI 훈련의 혁신적인 방식을 제안하며 업계의 주목을 받고 있습니다. 기존의 고비용 검색엔진 API 의존에서 벗어나, 더 효율적인 AI 검색 능력을 키울 수 있는 '제로서치(ZeroSearch)' 훈련법을 공개했습니다. 이 기술은 AI 개발 비용을 대폭 줄이고 훈련의 복잡성을 낮출 수 있는 새로운 패러다임으로 주목받고 있습니다.제로서치의 핵심 원리알리바바 연구진이 제안한 '제로서치'는 대형언어모델(LLM) 훈련에 있어 기존의 검색엔진 없이도 고성능의 검색 능력을 갖출 수 있도록 설계된 강화 학습(RL) 프레임워크입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.검색엔진 API 없이도 검색 능력 향상기존의 상용 검색엔진은 비용이 비싸고 문서의 품질이 일정하지 않아 안정적인 훈련이 어려웠습니다.제로서치는 LLM.. 2025. 5. 11. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
