AI 요약관련 정보

• 확산 모델(Diffusion Models)은 코드, 이미지, 비디오 생성 등 다양한 작업에서 대규모 언어 모델(LLM)을 빠르게 대체하고 있습니다. 🚀
• LLM은 토큰을 순차적으로 생성하여 초기 결정에 얽매이는 반면, 확산 모델은 전체 출력을 반복적으로 개선하고 수정할 수 있어 유연성이 뛰어납니다. 🔄
• 모델 확장의 주요 병목 현상은 컴퓨팅 자원보다 '데이터'이며, 데이터는 제한적이고 정보 밀도가 낮습니다. 📉
• 확산 모델은 동일한 양의 데이터로도 LLM보다 우수한 성능을 보이며, 훈련 시 데이터를 100배까지 재사용할 수 있어 데이터 효율성이 매우 높습니다. ♻️
• 확산 모델은 입력(이미지, 코드 등)을 N차원 벡터로 변환한 후, 원본에 노이즈를 점진적으로 추가하여 왜곡된 벡터 공간을 생성합니다. 🌌
• 출력 생성 시, 입력 쿼리를 벡터로 변환하고 이 벡터 공간에서 "가장 높은 산" (최대 가치 지점)을 찾아가는 방식으로 반복적인 개선을 통해 결과물을 만듭니다. ⛰️
• 객체를 의미론적 벡터로 매핑하는 데 변이형 오토인코더(VAE)가 사용되며, 최신 모델은 이 과정을 확산 훈련에 통합합니다. 🧠
• 데이터 부족이 심화될수록 확산 모델의 인기는 더욱 높아질 것이며, 이는 모델의 '지능'보다는 '성능 벤치마크' 우위 때문입니다. 📈
• AI가 인간 지능에 근접하거나 일자리를 완전히 대체하는 것은 가까운 미래에 일어나지 않을 것이며, 반복적인 업무는 자동화될 수 있으므로 자기 계발이 중요합니다. 🧑‍💻