딥네트워크: 최적의 LLM 구현 파트너
🚀 대기업 PoC 및 투자 유치를 위한 AI 기술 혁신 🚀
1. 딥네트워크 소개
✅ 30년 이상 IT SW 개발 경험(Embedded Linux 포함)
✅ LLM(대형 언어 모델) 구축 전 과정 직접 구현 가능 세부 노하우 확보 성공 (Pre-training부터 RLHF까지)
✅ 최소 비용으로 최적의 성능을 내는 LLM 최적화에 적용 가능한 핵심 기술 노하우 보유
✅ 대기업 및 글로벌 AI 기업과 협업 가능한 기술력(각종 세부 기술 이슈의 세부 구현 처리 노하우) 확보
딥네트워크는 대규모 언어 모델(LLM) 구현에 있어 독자적으로 수백가지의 기술력의 노하우 세부 근거 노하우를 보유한 AI 스타트업입니다.
최근 국내외 대기업들이 다양한 LLM 기반 서비스를 출시하고 있지만, 딥네트워크는 소기업으로서도 혁신적인 기술력과 최적화 역량을 바탕으로 경쟁력 있는 AI 모델을 제공하고자 노력 합니다.
2. LLM(대형 언어 모델) 구현 핵심 기술
💡 딥네트워크는 대기업이 LLM을 사업화하는 과정에서 반드시 해결해야 할 핵심 기술 세부 이슈의 구현 처리 방법을 보유하고 있습니다.
✅ 고성능 AI 인프라 구축 비용 절감
✅ 연구개발(R&D) 과정에서 시행착오 최소화
✅ 최적화 과정에서의 성능 저하 방지
📌 LLM 구현은 단순한 모델 학습이 아니라, 효율적이고 실용적인 운영이 가능한 시스템을 구축하는 것이 핵심입니다.
딥네트워크는 이러한 시행착오를 줄이고, 비용 대비 최적 성능을 내는 최적화 기술을 제공 가능한 수백가지의 세부 이슈 구현 노하우를 보유하고 있읍니다.
3. 딥네트워크의 LLM 구현을 위한 최적화 기술
🔹 사전 학습(Pre-training) 최적화
✔ 대규모 데이터 확보 및 최적 토크나이징(Tokenization) 기법 적용 노하우 보유 → 연산 비용 절감
✔ Transformer 최적화 (MHA, RoPE 적용) 노하우 보유 → 학습 속도 및 비용 최적화
✔ FeedForward Network(FFN) 최적화 및 양자화(Quantization) 적용 노하우 보유 → 메모리 및 연산 비용 감소
🔹 파인튜닝(Fine-tuning) 및 RLHF 적용
✔ SFT(Supervised Fine-Tuning) 노하우 보유 → 금융, 의료, 법률 등 특정 도메인에 최적화
✔ RLHF(강화학습을 통한 미세 조정) 노하우 보유 → 인간 피드백 활용으로 모델 성능 향상
🔹 LLM 추론(Inference) 최적화
✔ Low-bit Quantization(양자화) 적용 노하우 보유 → 연산량 감소 및 운영 비용 절감
✔ KV Cache 최적화 노하우 보유 → 응답 속도 단축 및 서버 비용 절감
✔ 경량화 모델 구축 노하우 보유 (7B~13B 파라미터) → 온디바이스(On-Device)에서도 실행 가능
🚀 딥네트워크는 자체 확보한 최적화 기법 구현이 가능하도록 세부 기술이슈 해결 방안을 적용하여 비용을 최소화하면서 빠르게 최적화된 AI 모델을 구현할 수 있습니다.
4. 대기업이 직면한 LLM 문제 해결
현재 많은 기업들이 LLM을 도입하려 하지만, 다음과 같은 문제를 겪고 있습니다.
✅ 고비용 문제: 모델 학습 및 운영 비용이 과도하게 높음
✅ 인프라 문제: 사내 환경에서 원활하게 동작하지 않음
✅ 속도 문제: Inference 속도가 느려 실시간 대응이 어려움
✅ 데이터 보안 문제: 기업 내부 데이터 활용이 어려움
💡 딥네트워크의 솔루션
✔ 저비용 학습 및 운영 최적화 기술 제공
✔ 기업 환경에 맞춘 커스텀 LLM 설계 가능
✔ Low-bit Quantization, KV Cache 최적화로 실시간 Inference 지원
✔ 프라이빗 클라우드 및 온프레미스(사내) 구축 지원
5. 딥네트워크의 LLM 연구 및 기술 경쟁력
📌 수백 편의 LLM 관련 논문 분석 및 최신 기술 반영
딥네트워크는 수백 편의 LLM 연구 논문을 분석하여 최적의 성능을 위한 구현 방안을 도출하였습니다.
특히, 코딩 및 수학 문제 처리에 특화된 Reasoning LLM 개발을 위한 다단계 최적화 기법 관련한 세부 구현 이슈 노하우를 보유하고 있습니다.
📌 PyTorch 기반의 LLM 구현 역량
✔ PyTorch 기반 LLM 모델 학습 및 최적화 전문성
✔ 딥러닝 모델 설계 및 AI 서비스 개발 역량 보유
✔ 대기업과 협업할 수 있는 신뢰성 높은 기술력
📌 RLHF(강화 학습을 통한 인간 피드백) 알고리즘 연구
딥네트워크는 RLHF 알고리즘을 심도 있게 연구하여, AI 모델이 생성하는 답변의 품질을 향상시키고 자연스러운 대화를 구현하는 방법론을 개발하였습니다.
6. PoC 프로젝트 제안 및 협업 기회
🔹 PoC 수행 가능 분야
✔ 기업 맞춤형 LLM 구축 및 최적화
✔ 기업 내부 데이터 기반 특화 모델 개발
✔ Inference 속도 최적화 및 비용 절감 솔루션 제공
💡 딥네트워크는 대기업과 함께 PoC 프로젝트를 수행할 준비가 되어 있습니다.
📢 PoC 프로젝트를 통해 기술력을 입증할 기회를 요청드립니다.
7. PoC 및 투자 문의
📩 문의: 장석원 (CEO/CTO)
📧 이메일: sayhi7@daum.net
📞 연락처: 010-3350-6509
🔹 기업 블로그
📌 딥네트워크 AI 연구 블로그: videocodec.tistory.com
🚀 LLM 기술 혁신을 함께할 파트너를 찾고 있습니다!
🔥 딥네트워크와 함께 미래 AI 기술을 만들어갈 기업 및 투자자의 많은 관심을 기다립니다.
GPT-3 LLM 세부 알고리즘 분석 일인 AI 스타트업 딥네트워크
Although I run a one-person AI startup, I am confident that I have secured detailed know-how related to LLM implementation at a level surpassing that of major corporate AI research labs. I am the Head of Development and CEO of DeepNetwork, a one-person AI
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