Post-LLM 시대: 조합형 AI 생태계에 대한 아키텍처 분석
단일 LLM 중심에서 벗어나 특화 모델을 조합하는 AI 아키텍처 전환을 설명했습니다.비용, 지연 시간, 정확성, 보안 한계를 줄이기 위한 오케스트레이션 전략을 정리했습니다.
#LLM#MoE
66005분
필터 1
모델 크기 경쟁을 넘어: MoE가 제시하는 스마트한 AI
LLM의 무작정 큰 모델 경쟁 한계를 짚고 MoE의 구조와 장점을 정리했습니다. 또한 실제 서비스에서 필요한 메모리, 통신, 로드 밸런싱 최적화 포인트를 설명했습니다.
#LLM#MoE
64005분
Meta Llama 4 토크나이저 분석
Meta Llama 4 토크나이저의 한국어 효율과 주요 특성을 비교 분석했습니다.\n독자 토크나이저, 강화된 챗 템플릿, 스페셜 토큰 구성도 함께 살펴봤습니다.
#LLM#Meta Llama
58005분
딥시크(DeepSeek)에 이어 마누스(MANUS) 까지 – 다원화되는 중국 오픈소스 LLM 생태계
딥시크(DeepSeek)에 이어 마누스(MANUS) 까지 – 다원화되는 중국 오픈소스 LLM 생태계
딥시크와 마누스의 등장으로 중국 오픈소스 LLM 생태계가 빠르게 다원화되고 있음을 정리했습니다. 딥시크는 고성능 개방형 LLM, 마누스는 자율 에이전트라는 서로 다른 방향을 보여주었습니다.
#LLM#오픈소스
80005분