본문 바로가기

전체 글148

트랜스포머 대체할 차세대 구조는? Mamba·RWKV·Hyena 완전 분석 트랜스포머를 이을 AI 모델 구조, Mamba·RWKV·Hyena 무엇이 다를까?GPT와 BERT 같은 대형 언어 모델의 기반이 된 트랜스포머(Transformer) 구조는AI 모델 설계의 표준으로 자리 잡았습니다. 그러나 점점 증가하는 계산량과 시퀀스 길이의제한으로 인해, 이를 대체할 새로운 아키텍처에 대한 필요성이 커지고 있습니다.Mamba, RWKV, Hyena는 이러한 대안으로 떠오르며, 각기 다른 원리와 장점,적용 가능성을 보입니다. 본 글에서는 이 세 가지 구조를 비교 분석하여,트랜스포머 이후 시대를 대비하는 흐름을 살펴보겠습니다.트랜스포머의 한계와 대체 기술의 필요성트랜스포머는 뛰어난 병렬 처리 성능과 표현력 덕분에 널리 사용되고 있지만,시퀀스 길이가 길어질수록 연산 복잡도가 O(n²)로 증.. 2025. 8. 16.
생성형 AI 생태계 비교 : GPT 스토어 vs 메타 AI 스튜디오 오픈AI vs 메타 : 주도권은 누구에게?AI 생태계 경쟁이 점점 치열해지고 있습니다. 오픈AI는 GPT 스토어를 통해 생성형 AI를 확장하고 있으며, 메타는 AI 스튜디오를 기반으로 새로운 AI 플랫폼 생태계를 구축 중입니다. 전략과 방향은 서로 다르지만, 궁극적으로는 가장 많은 사용자 기반을 확보하고 창작 도구의 활용성을 극대화하는 것이 핵심입니다. 이번 글에서는 두 기업 간 생태계 경쟁 구도를 분석하고, 향후 시장의 흐름을 예측해보겠습니다.GPT 스토어: 개인 맞춤형 GPT 시대의 시작GPT 스토어는 누구나 자신만의 GPT를 만들고 배포할 수 있게 하여AI 대중화의 길을 열었습니다. 사용자 맞춤형 GPT를 제작할 수 있다는 점에서강력한 참여형 플랫폼 구조를 만들어낸 것이 핵심입니다.2024년 말 기.. 2025. 8. 15.
Retrieval Mesh로 다중 DB와 AI 모델 연결 최적화하기 다양한 데이터베이스를 AI 모델에 효율적으로 연결하려면 어떻게 해야 할까?AI가 점점 더 복잡한 작업을 수행하면서, 여러 종류의 데이터베이스를 동시에 다루어야 하는 경우가 많아졌습니다. 이러한 상황에서 필요한 기술이 바로 ‘Retrieval Mesh’입니다. 이 기술은 여러 데이터 소스(DB)와 AI 모델 간의 라우팅 및 연결을 최적화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 다중 DB 환경에서 정확도와 응답 속도를 높이는 데 중요한 기술로 주목받고 있습니다.Retrieval Mesh란 무엇인가요?Retrieval Mesh는 여러 데이터 저장소 간의 라우팅을 최적화하여AI 모델이 필요한 정보를 정확하고 빠르게 받아올 수 있도록 설계된 구조입니다.단순한 검색 인덱싱 기능이 아니라, 각 데이터베이스의 특성과질의.. 2025. 8. 15.
Audio LM Fusion: 공간음향 혁신을 이끄는 멀티채널 생성 기술 트렌드 Audio LM Fusion이 열어가는 차세대 입체음향 시대는?보다 풍부하고 현실적인 사운드 환경을 구현하기 위한 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 특히 Audio LM Fusion은 멀티채널 공간음향 생성을 가능하게 하는 기술로 주목받고 있으며, 영화, 게임, VR/AR 등 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 이 글에서는 Audio LM Fusion의 개념, 작동 원리, 활용 사례, 최신 트렌드까지 자세히 알아봅니다.Audio LM Fusion이란 무엇인가?Audio LM Fusion은 오디오 언어 모델링(Audio Language Modeling)기술을 기반으로 하는 인공지능 모델로, 멀티채널 공간 오디오 데이터를생성합니다. 기존의 단일 채널 오디오 생성과 달리, 다양한 위치에서소리가 들리는 .. 2025. 8. 14.
Holodeck AI: 현실을 초월한 몰입형 가상환경의 진화 Holodeck AI는 어떻게 인간과 가상현실의 경계를 허무는가?Holodeck AI는 기존 가상현실 시스템을 넘어서는 몰입형 인터페이스를 통해상호작용의 개념을 완전히 새롭게 정의합니다.게임, 교육, 훈련, 심리 치료, 협업 등 다양한 분야에서현실과 구분하기 어려울 정도의 실시간 반응형 시뮬레이션을 제공하며사용자에게 실제와 같은 체험을 가능하게 합니다.이 글에서는 Holodeck AI의 핵심 개념, 기술적 특징, 활용 분야, 미래 전망 등을다각도에서 심층적으로 살펴봅니다.Holodeck AI란 무엇인가요?Holodeck AI는 사용자의 움직임, 음성, 감정 등 다양한 입력을 인식해가상 공간 안의 객체와 실제 사람처럼 상호작용하게 만드는 시스템입니다.기계 학습 기반의 적응형 알고리즘과 실시간 3D 시뮬레이.. 2025. 8. 14.
LLM 기반으로 진화하는 Agentic RPA 자동화의 미래 LLM이 주도하는 차세대 RPA, 무엇이 달라졌을까?AI와 자동화가 결합된 RPA는 최근 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 기존의 구조화된 규칙 중심 업무에국한되었던 전통적인 RPA에서 벗어나, 인간과 유사한 사고력과 유연성을갖춘 ‘Agentic RPA’가 등장한 것입니다.이번 글에서는 Agentic RPA의 개념, 기존 RPA와의 차이, 그리고 실제 활용 사례를포괄적으로 살펴보며 비즈니스 혁신의 미래 방향을 제시하겠습니다.Agentic RPA란 무엇인가요?Agentic RPA는 LLM을 기반으로 한 지능형 자동화 시스템으로,인간처럼 목표를 이해하고 계획을 세워 이를 실행할 수 있습니다.기존 RPA가 스크립트와 규칙에 의존했던 반면, Agentic RPA는스스로 상황.. 2025. 8. 13.

티스토리툴바