딥네트워크(DeepNetwork) – 최첨단 LLM 연구 및 개발을 선도하는 AI 스타트업
🚀 회사 소개
딥네트워크(DeepNetwork)는 최첨단 인공지능 기술을 연구·개발하는 1인 AI 스타트업으로, 특히 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) 분야에서 독보적인 기술력을 갖추고 있습니다. 지난 4년간, 최신 AI 모델 연구 및 구현에 집중하며, GPT-3 기반의 대형 언어 모델을 ChatGPT-4o 수준으로 고도화할 수 있는 PreTraining 및 Post Training 기술의 세부 노하우를 확보하였습니다.
저희는 엔비디아 A100 GPU 환경에서 최적화된 LLM 훈련 및 미세 조정(Fine-Tuning) 기술을 연구하며, 실제 구현을 통해 최상의 성능을 끌어올리는 방법론을 분석해 왔습니다. 또한, 중국 DeepSeek R1 모델의 구현 방식과 최적화 기법까지 세부적으로 분석하여, 최신 AI 모델들의 구조와 학습 기법을 완벽하게 이해하고 있습니다.
💡 우리의 핵심 기술력
1️⃣ LLM 모델 설계 및 최적화 노하우
- GPT-3 모델 기반의 고도화된 Transformer 아키텍처 설계
- 최신 논문 500편 이상을 연구하며 효율적인 모델 훈련 및 최적화 기법 적용
- 텐서플로우(TensorFlow) 및 PyTorch 기반의 맞춤형 LLM 구현 노하우 일정 부분 확보
- 엔비디아 A100 GPU 환경에서의 대규모 분산 학습 및 병렬 처리 노하우 일정 부분 확보
2️⃣ PreTraining (사전 학습) 기술
- 대용량 텍스트 데이터 크롤링 및 정제 기술을 활용한 고품질 학습 데이터셋 구축 노하우 어느 정도 확보
- 효율적인 토큰화(Tokenization) 전략을 적용해 훈련 성능 극대화 노하우 어느 정도 확보
- FP16/INT8 혼합 정밀도(Mixed Precision Training) 및 ZeRO Optimization을 활용한 메모리 최적화 노하우 분석중
- 거대 규모 모델을 위한 분산 학습(Distributed Training) 및 데이터 병렬 처리(Data Parallelism) 기술 노하우 일부 확보
3️⃣ Post Training (후처리 학습) 기술
- RLHF(강화학습 기반 인적 피드백, Reinforcement Learning from Human Feedback) 적용
- LoRA(Low-Rank Adaptation) 및 QLoRA 기반의 파라미터 효율적 미세 조정(Fine-Tuning)
- 최신 AI 모델들이 활용하는 PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning) 기법 적용
- Prompt Engineering & Instruction Tuning을 활용한 대화 품질 향상
🏆 DeepSeek R1 및 최신 모델 연구 성과
- 중국 DeepSeek R1 모델의 구현 방식 및 최적화 기법을 심층 분석
- 최신 AI 모델들의 훈련 파이프라인과 아키텍처 설계 원리를 완벽히 이해
- OpenAI, Google DeepMind, Meta의 최신 논문과 연구 자료를 비교 분석하여, 가장 효과적인 LLM 구현 전략을 확보
🎯 비전과 목표
딥네트워크(DeepNetwork)는 1인 AI 스타트업으로서 독립적인 연구 및 개발 역량을 극대화하여, LLM 기술 발전에 기여하고자 합니다.
저희의 목표는 단순한 모델 개발이 아니라, 대형 언어 모델의 핵심 기술을 심층적으로 연구하고, 이를 바탕으로 AI 기술의 발전을 선도하는 것입니다.
앞으로도 최첨단 AI 모델을 연구·개발하며, 새로운 혁신을 만들어 나가겠습니다.
📩 문의 및 협업 제안: [ sayhi7@daum.net / 010 3350 6509]
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