반응형 대규모언어모델4 허깅 페이스(Hugging Face)란? Model Hub부터 Transformers·Datasets·Spaces까지 한 번에 정리 허깅 페이스(Hugging Face)란? Model Hub부터 Transformers·Datasets·Spaces까지 한 번에 정리허깅 페이스는 “AI 모델의 GitHub”로 시작해, 이제는 모델 공유·학습/추론 도구·데이터셋·데모/배포까지 한 곳에서 해결하는 오픈 AI 플랫폼으로 자리 잡았습니다. 이 글에서는 허깅 페이스의 핵심 구성요소와 실전 활용 흐름을 실무 관점에서 정리합니다. I. 허깅 페이스는 무엇인가?한 줄 요약: 허깅 페이스는 AI 모델을 공유·실험·배포할 수 있게 해주는 오픈 플랫폼(생태계)입니다.Model Hub: 모델 저장소(레포) + 문서(모델 카드) + 버전 관리Transformers: LLM/비전/음성 등 다양한 모델을 간편하게 쓰는 라이브러리Datasets: 학습/평가 데이터.. 2026. 2. 4. 딥시크 AI가 사용하는 전문가 혼합(MoE) 방식이란? 원리부터 장단점까지 완벽 정리 딥시크 AI가 사용하는 ‘전문가 혼합(MoE)’ 방식이란?최근 초대형 언어모델(LLM) 경쟁에서 가장 자주 언급되는 키워드 중 하나가 바로 MoE(Mixture-of-Experts, 전문가 혼합) 구조입니다. 중국의 대규모 AI 모델 [DeepSeek](chatgpt://generic-entity?number=0) 역시 이 MoE 방식을 적극적으로 활용해 “초대형 모델이지만 저렴한 비용”이라는 평가를 받고 있습니다. 이 글에서는 딥시크 AI가 사용하는 MoE 방식이 무엇인지, 왜 비용을 줄이면서도 성능을 유지할 수 있는지, 그리고 DeepSeek-V2·V3에서 어떻게 구현되었는지를 이해하기 쉽게 정리합니다. I. 전문가 혼합(MoE)이란 무엇인가?기존의 일반적인 트랜스포머(Dense Transforme.. 2026. 1. 22. AI가 글자를 이해하는 단위, 토큰(Token)이란 무엇인가? AI가 글자를 이해하는 블록, 토큰(Token)이란 무엇인가?ChatGPT와 같은 인공지능은 우리가 입력한 문장을 그대로 “읽는 것”처럼 보이지만, 실제로는 텍스트를 토큰(Token)이라는 단위로 잘게 쪼개 이해하고 처리합니다. 토큰은 AI 언어 모델이 사고하고 글을 생성하는 가장 기본적인 단위입니다. I. 토큰(Token)이 왜 필요한가?AI는 문장을 문자 그대로 이해하지 않습니다. 모든 텍스트는 내부적으로 숫자(정수 ID와 벡터)로 변환되어 계산됩니다.이때 문장 전체를 한 번에 처리하는 대신,텍스트를 작은 조각(토큰)으로 나누고각 토큰을 숫자로 변환한 뒤토큰의 순서와 관계를 계산하고다음에 나올 토큰을 확률적으로 예측하는 방식으로 문장을 이해하고 생성합니다. 즉, AI는 “문장”이 아니라 토큰의 흐름.. 2026. 1. 22. 딥시크(DeepSeek) Engram: 결과가 뻔한 계산을 기억으로 대체하는 AI 모델 구조 딥시크(DeepSeek) Engram이란? 결과가 뻔한 계산을 ‘기억’으로 대체하는 AI 모델최근 딥시크(DeepSeek) 연구진이 제안한 Engram(엔그램)은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 방식을 근본적으로 재해석하는 아키텍처로 주목받고 있다. 핵심 아이디어는 단순하다. “매번 똑같은 결론에 도달하는 계산을 왜 계속 다시 해야 할까?” I. Engram의 핵심 개념 한 줄 요약Engram은 결과가 거의 정해져 있는 반복적·상투적 추론 패턴을 외부 메모리(DRAM)에 저장해 두고, 복잡한 계산 대신 즉시 불러와 사용하는 조건부 메모리 아키텍처다. 즉, AI가 매번 깊은 신경망 계산을 수행하는 대신 “이건 이미 알고 있는 패턴이야”라고 판단되면 기억을 불러오는 방식으로 동작한다. II. 왜 Engr.. 2026. 1. 22. 이전 1 다음 반응형
