LLM, 작은 모델이 큰 모델 능력 뛰어넘는 방법 찾았대

부키

2025년 11월 05일

교육 기타 챗GPT 챗봇 텍스트

AI 연구자들이 작은 모델로 더 큰 모델보다 뛰어난 성능을 내는 방법을 찾아냈다네. 보통 AI 모델은 크기가 클수록 성능이 좋은데, 이번에는 1.5B(15억 매개변수) 크기 모델이 7B(70억 매개변수) 모델보다 더 잘 추론하게 만드는 방법을 개발했어. 이게 왜 중요하냐면, 큰 모델은 컴퓨터 자원도 많이 먹고 실행 시간도 오래 걸리거든. 이 연구는 제한된 자원으로도 더 효율적인 AI를 만들 수 있다는 걸 보여줬어. 특히 연속적인 쿼리(여러 번 물어보기)로 인한 긴 처리 시간 없이도 작은 모델의 추론 능력을 끌어올릴 수 있다는 게 핵심이네. 기존에는 더 좋은 성능을 원하면 그냥 더 큰 모델을 쓰는 게 정석이었는데, 이제 작은 모델도 똑똑하게 만들 수 있다는 거지 ㅋㅋ 앞으로 휴대폰같은 작은 기기에서도 고성능 AI를 쓸 수 있게 될 날이 가까워지고 있는 듯 🦉

첨부 미디어

@bryanklow

2025년 11월 05일

Given a single model, how do we improve an #LLM’s reasoning performance with limited resources 💻 and inference time ⌛️? Can a smaller 1.5B model outperform a 7B model without incurring long inference time from sequential queries?

In the work of @_Hu_Wenyang @greglau et al., we https://t.co/pmeE04RpdS

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