슈가의 작고 큰 지식

📋 목차딥시크 알고리즘이란?버클리 연구팀의 실험 결과딥시크 R1 0의 성능과 한계타이니 제로: 작은 모델의 가능성30달러로 가능한가? 비용 분석미래 전망과 AI 연구 방향FAQ최근 딥시크(DeepSeek) 알고리즘이 AI 업계에서 큰 화제가 되고 있어요. 특히, 버클리 박사과정 연구원이 이 알고리즘을 기반으로 '타이니 제로(Tiny Zero)' 모델을 만들고, 30달러라는 낮은 비용으로 학습할 수 있다고 밝혀 더욱 주목받고 있죠. 그렇다면, 정말 딥시크의 핵심 메커니즘을 단 30달러로 재현할 수 있을까요? 이번 글에서는 딥시크 R1 0의 원리, 타이니 제로의 구현 방식, 그리고 이 연구가 시사하는 바를 정리해 볼게요.딥시크 알고리즘이란?딥시크(DeepSeek)는 최근 AI 업계를 뜨겁게 달군 새로운 인..

📋 목차트랜스포머 2.0의 등장과 Titans의 개요기존 트랜스포머의 문제점Titans의 주요 기술과 개선점AI 기술 발전과 응용 가능성Titans 모델의 한계와 도전 과제AI 칩 경쟁과 On-Device AI의 미래FAQ최근 구글이 공개한 새로운 AI 모델 'Titans'는 기존 트랜스포머 기술의 한계를 극복하며 인공지능 분야에 새로운 방향을 제시했어요. 트랜스포머 2.0으로 불리는 이 모델은 메모리와 관련된 제한 사항을 해결하며 장기 기억과 단기 기억을 결합한 혁신적인 접근 방식을 선보였답니다. 이 기술은 다양한 벤치마크에서 기존 모델보다 뛰어난 성능을 보이며 AI 기술의 다음 단계로 평가받고 있어요. Titans 모델은 인간의 기억 방식을 모방해 단순히 데이터를 학습하는 수준을 넘어 새로운 정보를..