[sLLM 논문 이슈 분석 및 세부 기술자문 전문]인공지능 sLLM 논문 이슈 분석 전문 일인기업 딥네트워크의 사업화 준비 내용 입니다 ...

미국의 글로벌 빅테크 대기업들은 최근 sLLM (소형 언어 모델)과 LLM (대형 언어 모델)을 통한 인공지능 기술 개발에 큰 관심을 가지고 있습니다. 이 두 가지 유형의 언어 모델은 각각 다른 특징과 장점을 가지고 있습니다.

1. LLM (대형 언어 모델) 이슈:
   • 대규모 파라미터: LLM은 매우 큰 파라미터 세트를 가지고 있으며, 이는 높은 성능을 제공하지만 훈련 및 운영 비용이 많이 듭니다.
   • 오픈소스 공개: LLM은 주로 대기업에서 개발되며, 오픈소스로 공개되지 않는 경우가 많습니다.
2. sLLM (소형 언어 모델) 이슈:
   • 경량화: sLLM은 LLM에 비해 작은 파라미터를 가지고 있습니다. 이로 인해 훈련 및 운영 비용이 낮아집니다.
   • 오픈소스 공개 및 무료 사용: sLLM은 오픈소스로 공개되어 누구나 무료로 사용할 수 있습니다.
3. 딥네트워크의 논문 이슈 분석 및 기초적인 사업화 준비:
   • 세부 기술 이슈 분석: 딥네트워크는 sLLM과 LLM의 최근 기술 개발 이슈를 분석하여 세부 기술적 문제를 파악해야 합니다.
   • 사업화 전략: 딥네트워크는 각 모델의 장단점을 고려하여 사업화 전략을 수립해야 합니다. 예를 들어, sLLM은 경제성과 빠른 개발이 가능하므로 특정 응용 분야에서 활용할 수 있을 것입니다.

딥네트워크는 초거대 모델의 경량화 세부원리와 설계 구조 분석을 전문으로 하며, 효율적이고 강력한 언어 모델을 구축하고 다양한 응용 태스크에 적용하는 방법을 연구하고 있습니다.

sLLM 과 LLM 의 요즘 최근 기술 개발 이슈

• sLLM은 소형언어모델 (Small Language Model)의 약자로, 매개변수 (Parameter)의 수가 LLM (Large Language Model)보다 적은 언어 모델을 말합니다. sLLM은 훈련 및 운영 비용이 저렴하고, 특정 도메인에 효과적인 성능을 발휘할 수 있는 장점이 있습니다. LLM은 대량의 데이터와 막대한 비용이 필요하고, 보안 문제나 윤리적 이슈가 발생할 수 있는 단점이 있습니다. sLLM과 LLM은 각각 다른 장단점을 가지고 있으므로, 적절한 상황에 맞게 활용할 필요가 있습니다.
• sLLM과 LLM의 요즘 최근 기술 개발 이슈로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
  • 스테이블LM: 미국의 AI 스타트업 스테빌리티닷AI가 출시한 sLLM으로, 텍스트와 이미지, 코드를 생성할 수 있는 대화형 오픈 소스 언어 모델입니다. 파라미터 규모는 30억, 70억개 두 가지 버전이 있습니다. 누구나 스테이블LM을 무료로 사용해 새로운 제품이나 기술을 만들 수 있습니다.
  • 파이-1: 마이크로소프트가 공개한 sLLM으로, 파라미터 수가 13억개로 GPT-3.5의 1% 미만입니다. 그럼에도 불구하고, 품질 개선을 통해 GPT-3.5보다 우수한 성능을 보인 것으로 알려져 있습니다.
  • 엑사원 2.0: LG AI 연구원이 공개한 LLM으로, 파라미터 수가 17억개에서 3,000억개까지 다양한 6종의 언어 모델이 있습니다. 사전 학습된 언어 모델에 소량의 도메인 특화학습 데이터를 추가로 학습시켜 사용자가 원하는 모델을 생성할 수 있습니다.

인공지능 논문분석 전문 일인기업 딥네트워크은 다음과같은 sLLM 의 논문의 세부이슈 분석이 가능할것 같읍니다 ...

• 인공지능 논문분석 전문 일인기업 딥네트워크는 sLLM과 LLM의 요즘 최근 기술 개발 이슈에 대해 다음과 같이 사업화 준비내지 논문의 세부 기술이슈 분석을 다음과 같은 사업화 방안의 검토가 가능할것 같습니다.
  • 스테이블LM을 활용한 논문 생성 서비스: 스테이블LM은 텍스트와 이미지, 코드를 생성할 수 있는 언어 모델이므로, 이를 활용해 인공지능 관련 논문을 생성하는 서비스를 제공할 수 있습니다. 사용자는 논문의 주제, 키워드, 요약 등을 입력하면, 스테이블LM이 논문의 본문, 그림, 코드 등을 생성해줍니다. 이렇게 생성된 논문은 인공지능 분야의 연구자나 학생들에게 유용한 참고 자료가 될 수 있습니다.
  • 파이-1을 활용한 논문 요약 서비스: 파이-1은 파라미터 수가 적어도 높은 성능을 보이는 언어 모델이므로, 이를 활용해 인공지능 관련 논문을 요약하는 서비스를 제공할 수 있습니다. 사용자는 논문의 제목이나 URL을 입력하면, 파이-1이 논문의 핵심 내용을 간략하게 요약해줍니다. 이렇게 요약된 논문은 인공지능 분야의 최신 동향을 파악하거나 논문 리뷰를 할 때 편리하게 사용할 수 있습니다.
  • 엑사원 2.0을 활용한 논문 검증 서비스: 엑사원 2.0은 다양한 파라미터 수의 언어 모델을 제공하므로, 이를 활용해 인공지능 관련 논문의 검증을 도와주는 서비스를 제공할 수 있습니다. 사용자는 논문의 내용이나 코드를 입력하면, 엑사원 2.0이 논문의 가설이나 실험 결과를 재현하거나 평가해줍니다. 이렇게 검증된 논문은 인공지능 분야의 연구 질을 향상시키거나 논문 작성을 개선할 수 있습니다.

딥네트워크     장석원    010 3350 6509     sayhi7@daum.net