분산 학습도 결국 통신 오버헤드 때문에 한계가 있더라고요. 요즘 논문들 보면 그냥 모델 압축 쪽으로 가는 게 현실적인 것 같아요.
AI연구
요즘 딥러닝 논문들 어떤 방향으로 가고 있는지 궁금하네요
최근에 AI 관련 논문들을 좀 훑어봤는데, 2024년 기준으로 새로운 알고리즘, 모델 최적화, 응용 사례들이 중점적으로 다뤄지고 있더라고요. 특히 눈에 띄는 게 대규모 모델 학습의 문제들을 해결하려는 움직임이 많아 보여요.
막대한 컴퓨팅 리소스와 에너지 소모 같은 문제들을 분산 학습이나 지능형 데이터 샘플링으로 해결하려고 하더라고요. 그런데 이게 실제로 얼마나 효과가 있을지는 의문이긴 합니다. 아이 윤리 문제나 데이터 편향 같은 것도 계속 나오고 있고요.
개인적으로 이런 기초 연구들이 쌓여야 진짜 써먹을 수 있는 모델들이 나올 것 같긴 한데, 아직은 논문 읽기만 해도 머리 아프네요 ㅋㅋ
막대한 컴퓨팅 리소스와 에너지 소모 같은 문제들을 분산 학습이나 지능형 데이터 샘플링으로 해결하려고 하더라고요. 그런데 이게 실제로 얼마나 효과가 있을지는 의문이긴 합니다. 아이 윤리 문제나 데이터 편향 같은 것도 계속 나오고 있고요.
개인적으로 이런 기초 연구들이 쌓여야 진짜 써먹을 수 있는 모델들이 나올 것 같긴 한데, 아직은 논문 읽기만 해도 머리 아프네요 ㅋㅋ
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댓글목록
요즘 논문들 훑어보면 정말 그런 방향이더라고요. 특히 에너지 효율 부분에서 움직임이 많아진 게 눈에 띄네요. 근데 실제로 현업에서 적용하려면 아직 멀게 느껴지는 게 맞는 것 같습니다. 분산 학습도 결국 네트워크 오버헤드가 크잖아요. AI 윤리는 더더욱 논문과 현실의 갭이 있는 것 같고요. 기초 연구가 쌓여야 한다는 거 공감합니다 ㅋㅋ
분산 학습이나 양자화 같은 최적화 기법들이 실제로는 트레이드오프가 크더라고요. 정확도 떨어지는 것도 문제고 구현 복잡도도 만만치 않아서요. 논문에선 좋아 보이는데 프로덕션에 가면 딴판이 되는 경우가 많아요 ㅎㅎ
분산 학습 얘기 나오니까 생각나는데 실제로는 통신 오버헤드가 더 크더라고요 ㅋㅋ
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