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LLM 인퍼런스의 경제학: 거대 언어모델(LLM) 서비스 설계와 비용 구조 1 | 문제 제기: 왜 인퍼런스 경제학이 중요한가기사에서는 LLM(대형 언어모델) 서비스가 단순히 모델 크기·성능만으로 성공하는 게 아니라, 실제 인퍼런스(추론) 운영 비용 구조가 서비스 지속 가능성과 확장성을 결정짓는 핵심 변수라고 지적합니다. 인퍼런스 비용이란 “토큰 한 개를 생성하기 위해 필요한 하드웨어 비용 + 운영비 + 병렬화·메모리·통신 효율 손실”을 포함하는 개념입니다. 이 비용 구조를 이해하지 못하면, 아무리 성능 좋은 모델이라도 서비스로서 유지·확장하기 어렵습니다.기술자·사업기획자 모두에게 중요한 사안입니다: 설계 초기에서부터 “토큰당 단가(cost per token)”, “지연(latency)”, “처리량(throughput)”, “배치(batch) 전략” 등을 고려해야 합니다.2 | .. 2025. 11. 1.
❗ “GPT-5 활용 핵심은? 레벨과 추론단계 선택!” GPT-5 시대의 관건은 내가 모델의 ‘자율성(레벨)’과 ‘사고 깊이(추론)’를 어떻게 고르느냐입니다.겉으로는 하나의 모델처럼 보이지만, 내부적으로는 문항 성격에 따라 적합한 전문가들이 선택·협업하는 MoE(Mixture of Experts) 흐름이 보편화됐습니다. 쉽게 말해 배우는 한 명이지만 무대 뒤 스태프는 여럿인 셈이죠. MoE는 매 질의마다 일부 전문가만 활성화해 효율과 성능을 동시에 노립니다.GPT-5의 핵심 특징 5가지이해·추론 안정성: 긴 맥락 유지와 일관성 향상.에이전트형 작업: 도구 사용·웹 탐색·파일 생성 등 복합 태스크를 시작→진행→완료까지 스스로 끌고 갑니다. 최근 공개된 ChatGPT Agent는 가상 컴퓨터에서 브라우징·문서/슬라이드 생성까지 수행합니다. 프롬프트 민감도: 프롬.. 2025. 8. 19.
🧠 MIT의 새로운 접근: "Permutation Symmetric 문제를 수학적으로 풀다" 입력 순서가 무의미한 학습 문제, 어떻게 모델링할 것인가?🔍 1. 문제의 출발점 — 왜 순열 대칭(Permutation Symmetry)이 중요한가?전통적인 머신러닝 모델은 입력의 순서를 모두 다르게 취급합니다.하지만 많은 데이터는 입력의 순서가 바뀌더라도 의미가 변하지 않는 경우가 있습니다. 예를 들면:{a, b, c}와 {b, a, c}는 같은 집합사용자 친구 목록, 분자 내 원자 구성, 센서 배열 등이러한 문제를 우리는 Permutation Symmetric Learning Problems라고 부르며,MIT의 이번 논문은 바로 이 문제를 수학적으로 정의하고 학습 구조까지 설계한 것입니다.🧮 2. “대칭 함수 공간(Symmetric Function Space)”이란 무엇인가?MIT 논문에서는 입력.. 2025. 8. 1.
🔍 “GPT-4만 있는 게 아니에요” — 최신 LLM 아키텍처, 뭐가 다를까? Sebastian Raschka의 LLM 구조 비교 분석을 바탕으로, 주요 최신 모델의 차이와 의미를 짚어봅니다.✨ 모델은 커졌지만, 방식은 다 달라졌다“GPT-4와 비슷한 AI 모델이 많다지만, 그 속을 보면 놀랍도록 다른 방향으로 발전하고 있다.”Sebastian Raschka 박사는 최근 자신의 기술 뉴스레터에서 이런 관점으로 다양한 최신 LLM들의 구조적 차이점을 정리했습니다.그가 소개한 내용은 단순한 파라미터 비교가 아니라,‘모델이 어떤 아키텍처 전략으로 설계되었는가’를 중심으로 구성되어 있습니다.이 글에서는 그의 분석을 바탕으로,DeepSeek-V3, OLMo-2, Gemma, Kimi-K2, Yi 등 최신 LLM들이어떤 기술적 선택을 했고, 어떤 결과를 노리는지를 비교·정리해보겠습니다.🧭 .. 2025. 7. 24.

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