AI POCKET님의 블로그

정보는 넘쳐나는데, 왜 머릿속은 더 복잡해질까? 우리는 역사상 가장 많은 정보를 접하는 시대를 살아가고 있습니다. 과거에는 궁금한 것이 생기면 책을 찾아보거나 인터넷 검색을 몇 번 하는 정도면 충분했습니다. 하지만 지금은 상황이 완전히 달라졌습니다. 아침에 유튜브를 보다가 흥미로운 AI 기술을 발견하고, 점심에는 블로그에서 새로운 개발 글을 읽고, 저녁에는 인스타그램과 스레드에서 유용한 정보를 저장합니다. 여기에 뉴스레터, 온라인 강의, 논문, 커뮤니티, ChatGPT까지 더해지면서 하루에도 수백 개의 정보가 우리 머릿속을 스쳐 지나갑니다. 문제는 정보를 얻지 못하는 것이 아닙니다. 오히려 너무 많은 정보를 동시에 받아들이고 있다는 점입니다. ‘나중에 읽어야지’ 하며 저장한 글은 쌓여만 가고, 좋은 아이..

AI를 공부할수록 용어가 더 어려워지는 이유 생성형 AI에 관심을 가지고 공부를 시작하면 가장 먼저 마주하는 어려움은 생각보다 복잡한 기술이 아닙니다. 오히려 계속해서 등장하는 새로운 용어들입니다. 처음에는 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 사용하는 것만으로도 신기하게 느껴지지만, 조금만 공부를 시작하면 LLM, 프롬프트 엔지니어링, RAG, 벡터 데이터베이스, 파인튜닝, 멀티모달 AI, AI 에이전트, MCP, A2A, SLM, MoE, Quantization, Pruning 등 처음 듣는 단어들이 끝없이 등장합니다. 하나를 이해했다고 생각하면 또 다른 용어가 나오고, 새로운 글을 읽을 때마다 모르는 개념이 늘어나는 것처럼 느껴질 수도 있습니다. 저 역시 처음에는 같은 경험을 했습니다. RAG를 겨우..

AI는 왜 필요 없는 부분까지 학습할까?생성형 AI가 발전할수록 모델의 규모는 계속 커지고 있습니다. ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 최신 AI 모델은 수십억 개에서 많게는 수천억 개에 이르는 매개변수(Parameter)를 학습하며 사람처럼 자연스러운 답변을 생성합니다. 일반적으로 모델이 커질수록 더 많은 정보를 기억하고 복잡한 문제를 해결할 수 있기 때문에 오랫동안 AI 업계에서는 ‘더 큰 모델이 더 좋은 모델’이라는 인식이 강했습니다. 실제로 초기 생성형 AI 경쟁도 더 많은 데이터를 학습시키고 더 거대한 모델을 만드는 방향으로 이루어졌습니다. 하지만 시간이 지나면서 연구자들은 흥미로운 사실을 발견했습니다. 거대한 AI 모델 안에는 실제로 자주 사용되는 연결도 있지만, 거의 사용되지..

생성형 AI는 왜 ‘전문가’를 나누기 시작했을까?생성형 AI의 성능은 최근 몇 년 사이 놀라울 정도로 발전했습니다. 과거에는 간단한 질문에 답하거나 짧은 문장을 생성하는 수준이었다면, 이제는 복잡한 코드를 작성하고, 논문을 요약하며, 이미지까지 이해하는 수준에 이르렀습니다. 이러한 성능 향상의 배경에는 더 많은 데이터를 학습하고 더 큰 모델을 개발하려는 AI 기업들의 노력이 있었습니다. 실제로 최신 대규모 언어 모델(LLM)은 수백억 개에서 수천억 개에 이르는 매개변수(Parameter)를 학습하며 매우 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 하지만 모델이 계속 커질수록 새로운 문제가 나타나기 시작했습니다. 모델이 거대해질수록 더 많은 GPU와 메모리, 전력이 필요하고, AI가 답변을 생성하는 데 필요한 비용..

생성형 AI는 왜 점점 작아지고 있을까?불과 몇 년 전만 해도 생성형 AI의 발전은 더 큰 모델을 만드는 경쟁이라고 여겨졌습니다. GPT, Claude, Gemini와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 수백억 개에서 수천억 개에 이르는 매개변수를 학습하며 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 모델의 규모가 커질수록 더 다양한 지식을 학습할 수 있고 복잡한 문제를 해결하는 능력도 향상되었기 때문에, 많은 AI 기업들은 더 큰 모델을 개발하는 데 집중했습니다. 하지만 시간이 지나면서 초거대 모델에는 여러 한계도 드러나기 시작했습니다. 모델이 커질수록 학습과 운영에 필요한 GPU 수량이 크게 증가하고, 막대한 전력과 비용이 발생했습니다. 또한 응답 속도가 느려질 수 있으며, 스마트폰이나 노트북처럼 성능이 제한된 기기..

생성형 AI를 공부하다 보면 “왜 최근에는 작은 AI 모델도 성능이 좋을까?“라는 궁금증이 생깁니다.불과 몇 년 전만 해도 AI의 성능을 높이기 위해서는 더 많은 데이터와 더 큰 모델이 필요하다고 여겨졌습니다. 실제로 GPT와 같은 대규모 언어 모델은 수천억 개에 이르는 매개변수(Parameter)를 학습하며 뛰어난 성능을 보여주었습니다.하지만 모델이 커질수록 더 많은 GPU와 메모리, 전력이 필요해지고 운영 비용도 급격하게 증가하는 문제가 발생했습니다. 그런데 최근에는 스마트폰이나 노트북에서도 실행할 수 있을 만큼 작은 AI 모델들이 놀라울 정도로 높은 성능을 보여주고 있습니다. Microsoft의 Phi, Google의 Gemma, Meta의 Llama, Alibaba의 Qwen 등 다양한 소형 언어..