AI 탐구노트

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 최근 인공지능(AI) 모델의 성능을 극적으로 향상시키는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 기존의 지도 학습(supervised learning)과 비지도 학습(unsupervised learning) 방식은 모델을 사전에 훈련시키는 데 초점을 맞추지만, RL은 환경과의 상호작용을 통해 모델이 지속적으로 학습하고 개선될 수 있도록 합니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)의 경우, RL을 활용하여 논리적 사고 능력과 문제 해결 능력을 강화할 수 있는 가능성이 높아지고 있습니다. 이러한 배경에서, QwQ-32B는 RL을 활용한 최신 연구 성과를 반영하여 개발된 모델로 주목받고 있습니다.기존 방식의 문제점기존의 대규모 언어 모델들은 주로 지도 학습..

인공지능(AI) 기술은 최근 몇 년간 비약적인 발전을 이루며, 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 특히, 대형 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 맡고 있으며, 텍스트 생성, 번역, 요약 등 여러 작업에서 인간과 유사한 수준의 성능을 보여주고 있습니다. 그러나 이러한 모델들은 방대한 연산 자원을 필요로 하며, 응답 시간과 비용 측면에서 한계가 존재합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, Inception Labs는 새로운 패러다임의 확산 기반 대형 언어 모델(dLLM)인 Mercury를 발표했습니다. Mercury는 기존의 자동회귀 방식과 달리, 텍스트를 한 번에 생성하는 'coarse-to-fine' 접근 방식을 채택하여 속도와 효율성을 크게 향상시켰습니다. 이를 통해 ..