메모리를 절약하는 LLM이 등장했다네요.
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#갑론을박_팽팽인간처럼 조악한 방식으로 시작해 디테일을 잡아나가는 메모리 절약형 LLM 신기술이 등장했으나, GPU 사용량 증가와 병렬 연산 필요성 때문에 하드웨어 수요에 미칠 영향이 갑론을박을 낳고 있습니다.
핵심 떡밥 3줄 요약
AI가 문장을 처음부터 차례대로 읽고 반복 개선하던 기존 방식과 달리, 인간처럼 전체 느낌에서 시작해 서서히 디테일을 잡아나가는 메모리 절약형 LLM 기술이 소개되었습니다.
메모리 사용량은 줄어들지만 병렬 연산이 늘어나 GPU 사용량이 증가할 수 있어, 실제 하드웨어 구매와 성능에 어떤 영향을 줄지 장단점을 두고 네티즌들의 분석이 이어졌습니다.
메모리를 덜 사게 될지 오히려 더 사게 될지 의견이 나뉘며, 저사양에서 돌리기 위해 시간을 쏟는 방식이 될지 등 기술의 실효성을 두고 다양한 해석이 오가고 있습니다.
네티즌 주요 쟁점 및 의문점
신기술이 메모리 사용량을 줄여주더라도 병렬 연산 증가로 인해 GPU 사용량이 늘어날 수 있다는 점 때문에, 결과적으로 하드웨어 자원(메모리나 GPU)을 덜 사게 될지 아니면 같은 돈으로 더 많이 돌리게 되거나 오히려 더 큰 장비가 필요해질지를 두고 네티즌들의 해석이 갈렸습니다. 과거 구글의 터보퀀트 기술과 비교하며 메모리 절약이 실제 하드웨어 수요 감소로 이어지지 않을 수 있다는 현실적인 우려와 분석이 제기되었습니다.
커뮤니티 여론 및 반응 요약
메모리를 절약하는 대신 연산을 더 오래 하고 병렬 연산력이 추가되어야 하므로 결국 장단점이 확실하며, 저사양에서 돌리기 위해 시간을 쏟는 방식이 될 것 같다는 현실적인 의견이 제시되었습니다.
메모리를 절약하니 덜 사도 되는지, 아니면 같은 돈으로 더 많이 구입할 수 있는지 두 가지 해석이 가능하며 과거 구글의 터보퀀트 사례처럼 결국 메모리를 더 쓰게 될지 모른다는 반응이 나왔습니다.
사건 전말 및 원문 팩트 브리핑
지금 인공지능 분야에서 메모리가 깡패인 상황인 것은 LLM이 연산을 하기 위해 메모리를 많이 사용하기 때문이라고 합니다. 그 가장 큰 이유가 어떤 문장을 인공지능에게 처리하라고 하면, 인공지능은 그 문장을 앞에서 차례대로 읽어나간 후 전체 문장을 여러번 통채로 반복해서 개선하는 방식이라서 그렇다네요. 하지만, 인간은 그렇게 하지 않는다네요. 인간을 글을 읽을 때 머리속에서 대충 전체적인 느낌만 가져간 뒤에 서서히, 디테일을 잡아가면서 생각을 구체화 한답니다. 이 방식을 인공지능에도 적용하는 ...
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이걸 두가지로 해석할 수 있습니다.1. 메모리를 절약하니까 덜 사도 되는거 아니야?2. 메모리를 절약하니까 같은 돈이면 더 많이 구입할 수 있네?지난번 구글이 발표한 터보퀀트 기술도 비슷한 맥락으로 메모리 절약할 수 있으니 메모리 덜 사겠네 이랬지만 결론은 아니었죠이번
@제주의푸른밤님 네, 그렇긴 합니다만, 이건 터보퀸트랑은 좀 다르다네요..구글의 터보퀸트는 메모리 사용량이 줄어든 만큼 GPU사용량도 줄여서 둘다 늘이면, 같은 하드웨어로 더 많은 걸 해낼 수 있으니, 메모리랑 GPU랑 똑같이 늘이면 더 좋아지는 방식이었지만, 이번 건
그래서 여기저기 쓰이게 되면 메모리가 더 필요하게 될거 같네요... 에이전트 로보트 청소기 등등등
메모리를 절약하는 대신 연산을 더 오래 하는 거니, 어쨌든 장단점이 확실하네요. 연산을 오래 해야 하니 속도를 위해 병렬 연산력을 추가 하고 그러면 메모리도 더 추가되고.... 뭔가.... 그래도 인내심을 가지면 저사양에서 돌릴 수 있으니 저렴한 장비 대신 시간을 쏟는