- 새로운 LLM 모델, 머큐리는 기존 트랜스포머 기반 모델보다 10배 빠르고 10배 저렴하다. 🚀
- 머큐리는 디퓨전 모델을 활용하여 텍스트를 한 번에 생성, 반복적인 개선 가능. 💥
- 디퓨전 모델은 이미지 생성에서 사용되는 확산 현상을 모델링하여 빠른 속도와 저렴한 비용을 달성. 🌊
- 기존 트랜스포머 모델의 순차적 토큰 생성 방식과 달리, 디퓨전 모델은 전체 문맥을 동시에 고려. 🌐
- 인셉션 AI에서 머큐리 모델을 상용화하여 API 접근 제공. 💻
- 디퓨전 모델은 GPU 사용량 감소 및 스마트폰 등 엣지 디바이스에서의 활용 가능성 제시. 📱
- 라다 모델은 디퓨전 모델 기반으로 트랜스포머의 한계를 극복하고, 문맥 파악 및 생성 성능 향상. 🧠
- 디퓨전 모델은 병렬 처리에 유리하여 연산 지연 감소 및 효율적인 샘플링 가능. ⚙️
- 머큐리 모델의 등장은 트랜스포머 모델의 대안으로서 디퓨전 모델의 가능성을 보여줌. ✨
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