머신러닝 썸네일형 리스트형 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처의 모든 것 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처의 모든 것: 작동 원리부터 최신 트렌드까지최근 Llama 4 또 그 이전으로 가면, Deepseek까지 MoE라는 이름의 기술이 계속 등장합니다. 자주 등장하는 이 이름의 기술 MOE가 무엇일까요, MoE에 대해서 조사해 보았습니다.현재, 인공지능 세계에서는 더 큰 모델이 항상 더 나은 결과를 가져오지만, 그만큼 더 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. 이런 상황에서 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처는 마치 '똑똑한 자원 관리자'처럼 작동하여 모델의 크기를 키우면서도 계산 비용을 효율적으로 관리할 수 있게 해주는 혁신적인 방법입니다.특히 ChatGPT, Claude와 같은 대규모 언어 모델의 발전과 함께 MoE에 대한 관심이 급증하고 있.. 더보기 Llama 4: 텍스트를 넘어 이미지까지, 1천만 토큰 컨텍스트의 혁신 라마 4: 텍스트를 넘어 이미지까지, 1천만 토큰 컨텍스트의 혁신메타가 AI 업계에 또 한 번 지각변동을 일으켰습니다! 텍스트와 이미지를 동시에 처리하는 멀티모달 능력과 함께 놀라운 1천만 토큰의 컨텍스트 처리 능력을 갖춘 Llama 4가 드디어 공개되었습니다. 이 혁신적인 AI 모델은 이전 세대의 모델들을 뛰어넘는 성능을 제공하며, 세 가지 버전으로 출시되어 다양한 요구를 충족시킵니다. 오픈소스 AI의 새로운 장을 열고 있는 Llama 4의 모든 것을 파헤쳐 봅시다! 🦙 Llama 4: 멀티모달 AI의 새 시대메타가 출시한 Llama 4는 단순한 업그레이드가 아닌, AI 기술의 새로운 패러다임을 제시합니다. 이 모델은 "새로운 멀티모달 AI 혁신 시대의 시작"이라고 불릴 만큼 획기적인 특징들을 갖추.. 더보기 GPT-4.5와 AI 스케일링 한계 📈 GPT-4.5와 AI 스케일링 한계: 더 이상 크기만으로는 충분하지 않다인공지능의 발전이 지속되면서 거대 언어 모델(LLM)이 마주한 중대한 전환점에 서 있습니다. 특히 오픈AI의 GPT-4.5 출시와 클라우드 인프라가 직면한 도전은 우리에게 중요한 질문을 던집니다. "모델을 계속 키우는 것만으로 AI의 미래를 보장할 수 있을까요?" 지난 몇 년간 AI 업계는 '더 크게, 더 많이'라는 철학을 따랐습니다. 모델 크기와 데이터양을 늘리면 성능이 비례해서 향상된다는 '스케일링 법칙'이 AI 발전의 지도였죠. 그러나 얼마전 출시한 GPT-4.5에서 이러한 접근 방식이 한계에 도달했다는 징후가 나타나고 있습니다.이 포스트에서는 오픈AI가 마주한 스케일링 한계의 실체, GPT-4.5의 성과와 한계, 그리고 .. 더보기 Cursor AI 사용기 Cursor AI 사용해보니 솔직히 이렇습니다 - 개발자 증명된 장점과 현실적 한계🚀 코딩의 새로운 혁명, Cursor AI를 아시나요?개발자라면 누구나 고민해봤을 겁니다. "이 반복적인 코딩, 좀 더 효율적으로 할 수 없을까?" 최근 AI 코딩 도구들이 우후죽순 등장하면서 많은 개발자들의 관심을 끌고 있죠. 그중에서도 Cursor AI는 GitHub Copilot과 함께 가장 주목받는 AI 코딩 도구로 자리매김했습니다.하지만 실제로 사용해보면 화려한 소개와 달리 어떤 면이 좋고, 어떤 부분이 아쉬울까요? 6개월 동안 실제 프로젝트에서 Cursor AI를 사용한 제 경험과 다양한 개발자들의 리뷰를 종합해 정리했습니다. 신규 프로젝트 시작부터 대규모 리팩토링까지, Cursor AI가 실전에서 어떻게 작동.. 더보기 이전 1 다음
