AI 요약관련 정보

트랜스포머 모델은 등장 이후 AI의 중심에 서며 다양한 영역에서 활약해오고 있는데요. 연산량과 메모리 한계로 인해 트랜스포머 모델의 효율성 문제도 지적받아 오고 있으며, 사실 그 덕에 HBM이라는 메모리를 판매하는 SK Hynix와 NVIDIA가 엄청난 매출을 이어오고 있죠. 트랜스포머의 한계를 해결하기 위한 방식들이 계속 연구되고 있는 가운데, Gemini나 Mixtral 과 같은 LLM에 적용된 것으로 알려진 ‘MoE(Mixture of Experts)’ 아키텍처, 최근에는 트랜스포머의 약점을 보완하며 더 나아간 ‘Mamba’와 ‘Jamba’ 같은 새로운 모델이 개발되고 있는데요. 특히 Mamba는 SSM(State Space Model)을 활용해 연산 효율성을 높이고, 긴 문맥을 자연스럽게 처리하는 가능성을 보여주고 있습니다. Jamba는 트랜스포머와 Mamba의 장점을 결합해 하이브리드 AI 모델의 가능성을 보여주기도 하는데요. 단순히 모델 크기를 키우는 것을 넘어 효율성과 정확성을 동시에 잡으려는 방향성을 나타내고 있죠. 트랜스포머가 궁극의 모델이 아니라면? AI 모델 아키텍처는 여전히 진화 중이며, 다음 단계는 더욱 흥미로울 전망이라 해당 내용 정리하였습니다. #AGI #MoE #SSM Written by Error Edited by 이지호 unrealtech2021@gmail.com