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.
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단일 LLM 중심에서 벗어나 특화 모델을 조합하는 AI 아키텍처 전환을 설명했습니다.비용, 지연 시간, 정확성, 보안 한계를 줄이기 위한 오케스트레이션 전략을 정리했습니다.

LLM의 무작정 큰 모델 경쟁 한계를 짚고 MoE의 구조와 장점을 정리했습니다. 또한 실제 서비스에서 필요한 메모리, 통신, 로드 밸런싱 최적화 포인트를 설명했습니다.

Meta Llama 4 토크나이저의 한국어 효율과 주요 특성을 비교 분석했습니다.\n독자 토크나이저, 강화된 챗 템플릿, 스페셜 토큰 구성도 함께 살펴봤습니다.

딥시크와 마누스의 등장으로 중국 오픈소스 LLM 생태계가 빠르게 다원화되고 있음을 정리했습니다. 딥시크는 고성능 개방형 LLM, 마누스는 자율 에이전트라는 서로 다른 방향을 보여주었습니다.
Snowflake가 기업 중심 LLM Arctic을 오픈소스로 공개하고, 낮은 훈련비용과 높은 성능을 강조했습니다. Dense-MoE 하이브리드 구조와 FP8 양자화로 추론 효율도 개선했습니다.
