🚀 오늘의 AI 기술 동향
[생성형 AI의 '환각' 현상 해결 노력 본격화]
생성형 AI 모델이 답변 과정에서 사실과 다른 정보를 생성하는 '환각(Hallucination)' 현상은 기술 발전의 주요 과제로 지적되어 왔습니다. 최근 구글, 오픈AI 등 주요 AI 기업들은 환각 현상을 줄이기 위한 연구와 기술 개발에 집중하고 있으며, 특히 외부 데이터 소스를 활용하여 답변의 정확성을 높이는 방향으로 나아가고 있습니다. 이는 AI 모델의 신뢰도를 높이고 실제 활용도를 확대하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
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생성형 AI 모델이 답변 과정에서 사실과 다른 정보를 생성하는 '환각(Hallucination)' 현상은 기술 발전의 주요 과제로 지적되어 왔습니다. 최근 구글, 오픈AI 등 주요 AI 기업들은 환각 현상을 줄이기 위한 연구와 기술 개발에 집중하고 있으며, 특히 외부 데이터 소스를 활용하여 답변의 정확성을 높이는 방향으로 나아가고 있습니다. 이는 AI 모델의 신뢰도를 높이고 실제 활용도를 확대하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
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📄 오늘의 추천 논문
## [논문 제목] Scaling Language Model Inference with Partitioning**
[핵심 내용 요약]
이 논문은 거대한 언어 모델(LLM)을 더 효율적으로 실행하는 새로운 방법을 제시합니다. 기존 방식은 LLM 전체를 하나의 GPU에 올리거나, 여러 GPU에 나누더라도 모든 GPU가 항상 연산에 참여해야 했습니다. 하지만 이 논문은 LLM을 여러 부분(Partition)으로 나누고, 각 부분에 해당하는 GPU만 연산에 참여하도록 하는 방법을 제안합니다. 이를 통해 메모리 사용량을 줄이고, 연산 속도를 향상시켜 더 큰 모델을 더 적은 비용으로 실행할 수 있게 됩니다. 마치 큰 그림을 여러 조각으로 나누어, 필요한 조각만 꺼내서 보는 것과 같습니다.
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[핵심 내용 요약]
이 논문은 거대한 언어 모델(LLM)을 더 효율적으로 실행하는 새로운 방법을 제시합니다. 기존 방식은 LLM 전체를 하나의 GPU에 올리거나, 여러 GPU에 나누더라도 모든 GPU가 항상 연산에 참여해야 했습니다. 하지만 이 논문은 LLM을 여러 부분(Partition)으로 나누고, 각 부분에 해당하는 GPU만 연산에 참여하도록 하는 방법을 제안합니다. 이를 통해 메모리 사용량을 줄이고, 연산 속도를 향상시켜 더 큰 모델을 더 적은 비용으로 실행할 수 있게 됩니다. 마치 큰 그림을 여러 조각으로 나누어, 필요한 조각만 꺼내서 보는 것과 같습니다.
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