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..

OpenAI, 기술과 마케팅의 융합으로 초격차를 증명하다12월 초부터 OpenAI는 하루에 하나씩 새로운 제품이나 기술을 공개하며 전 세계의 이목을 끌고 있습니다. 이러한 전략은 단순히 기술력을 자랑하는 데 그치지 않고, 사람들의 기대감을 유도하고 경쟁사들에게 심리적 압박을 가하는 마케팅 방식으로도 주목받고 있습니다. 첫날 발표부터 사람들은 충격과 호기심에 휩싸였습니다. 그 후 발표되는 각 기술과 제품들은 하나하나 '초격차'를 보여주는 내용들이었죠. AI의 발전 속도를 직접 목격하며 사람들은 내일은 어떤 내용이 소개될까?'라는 설렘 속에 빠졌들고 있습니다. 설마 저만 그런가요? ^^;  하루 하나씩, 기대를 설계하는 마케팅OpenAI가 선택한 방식은 단순히 모든 내용을 한 번에 공개하는 대신, 12일에 ..