포스트 트레이닝이란 무엇인가요? 많은 모델들이 그 격차를 실제로 벌리는 이유는 훈련 이후입니다
사후 훈련이란 대규모 사전 학습을 완료한 후 추가 훈련 단계를 통해 모델이 목표 과제에 더 유용하고 안정적이며 정렬되는 과정을 의미합니다. 많은 사람들이 모델이 강한지 여부에 대해 언급하고, 처음에는 사전 학습 데이터의 양과 매개변수의 규모에 집중하지만, 이제 업계는 ...
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대형 언어 모델
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하이브리드 전문가(MoE)란 무엇인가요? 왜 많은 인기 모델들은 매개변수가 크지만 활성화량은 그리 크지 않을까요?
전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE)은 "매번 전체 모델을 조립하지 않는" 모델 아키텍처입니다. 가장 중요한 기능은 모델의 일부 계층이 여러 전문가 모듈로 나뉘고, 라우터가 현재 토큰이 어떤 전문가를 선택할지 결정한다는 점입니다. 이렇게 하면 모델의...
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확산 LLM이란 무엇인가요? 왜 항상 트랜스포머의 자율회귀 경로에 도전하는 데 사용되는가
확산 LLM은 전통적인 자기회귀 모델처럼 한 번에 한 토큰씩 작성하는 대신 점진적인 노이즈 제거 및 점진적 보정 방식으로 텍스트를 생성하는 '확산 모델'의 핵심 아이디어를 언어 모델에 전달하는 것으로 이해할 수 있습니다. 최근 많이 언급되고 있는데, 트랜스포머 경로를 ...
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RLVR이란 무엇인가요? 왜 인추론 모델이 인기를 끌었을 때 RLHF보다 더 자주 언급되나요?
RLVR은 일반적으로 검증 가능한 보상을 가진 강화 학습(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)을 의미합니다. 핵심 이유는 RLHF가 실패했기 때문이 아니라, 추론 모델의 등장으로 많은 과제가 인간의 선호에만 의존하지 않고...
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추론 모델: 2025-2026년 AI 분야에서 가장 뜨거운 새로운 패러다임이 될 이유
추론 모델은 2025-2026년 AI 분야에서 가장 자주 언급되는 키워드 중 하나입니다. 더 빠른 생성을 가진 이전 대형 언어 모델과 비교할 때, 추론 모델은 다단계 분석, 복잡한 판단, 불확실한 정보에 대한 의사결정 능력을 강조합니다. 이 때문에 추론 모델은 수학, ...
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