AI, 무조건 큰 게 답은 아니다! 소형 모델의 반격
by DD
2개월 전
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대규모 AI 모델을 모든 작업에 무분별하게 사용하는 현상에 대한 문제 제기, 과도한 컴퓨팅 자원 낭비 지적
소형 모델(Small Model)의 특정 작업에서의 효율성 및 성능 우위를 강조하며, 분산된 AI 생태계 구축의 필요성 역설
Qwen3-Coder-Next와 같은 소형 모델이 소비자용 하드웨어에서 구동 가능하며, 특정 작업에서 대형 모델과 동등한 성능을 보임
AI를 도구로 인식하고, 작업에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요하며, 소프트웨어 패러다임의 변화 필요
대규모 모델(Large Model) 사용의 문제점
본문에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 모든 작업에 적용하는 현상이 자원 낭비(Resource Waste)를 초래한다고 지적한다.
과도한 컴퓨팅 비용(Computing Cost): 대규모 모델은 막대한 연산 능력과 전력을 소비하며, 이는 중앙화된 컴퓨팅 환경(Centralized Computing Environment)을 강화
