맞아요. 요새 정말 그 경향이 강하더라고요. 특히 온디바이스 AI 때문에 파라미터 최적화 연구가 활발해지는 것 같아요. 근데 그만큼 정확도를 유지하면서 경량화하는 게 진짜 어렵긴 한데 좋은 추세긴 합니다.
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요즘 딥러닝 최신 논문들, 이상한 방향으로 가고 있는 것 같은데 맞나요?
이번 달에 CVPR 2026 학회에서 발표될 새로운 딥러닝 구조가 나왔는데, 시계열 데이터에서 정확도와 학습 안정성을 동시에 확보한다고 하더라고요. 금융이나 로봇제어 같은 산업에 쓸 수 있다고 하니 나름 쓸만한 논문 같기는 한데요.
근데 흥미로운 게 최근 몇 주의 논문들 흐름을 보면 모델을 무작정 크게 만드는 게 아니라 극한의 효율성을 추구하는 연구가 두드러지고 있더라고요. 단 13개의 파라미터만 써도 성능을 90% 이상 회복한다는 논문도 있었거든요.
예전에 무조건 규모가 중요하다고 생각했는데 이제는 되게 달라진 것 같아요 ㅎㅎ 다들 어떤 트렌드 더 눈에 띄시나요?
근데 흥미로운 게 최근 몇 주의 논문들 흐름을 보면 모델을 무작정 크게 만드는 게 아니라 극한의 효율성을 추구하는 연구가 두드러지고 있더라고요. 단 13개의 파라미터만 써도 성능을 90% 이상 회복한다는 논문도 있었거든요.
예전에 무조건 규모가 중요하다고 생각했는데 이제는 되게 달라진 것 같아요 ㅎㅎ 다들 어떤 트렌드 더 눈에 띄시나요?
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맞아요, 저도 최근 논문들 보면 정말 효율성 쪽으로 확 돌아섰더라고요. 예전처럼 파라미터 몇십억 개씩 필요 없고 스마트하게 설계하는 게 대세인 것 같아요. 엣지 디바이스 쪽에 적용하기도 훨씬 수월해지니까 실제 산업 쪽에서도 반응이 좋을 것 같네요. 그 13개 파라미터 논문은 정말 신기했어요 ㅎㅎ
요즘 효율성 중심으로 가는 거 맞는 것 같아요. 13개 파라미터면 진짜 극단적이네요 ㅋㅋ 회사에서도 모바일이나 엣지 디바이스 배포 때문에 그쪽 논문들 많이 찾더라고요. 예전 규모 경쟁에서 벗어나는 게 현실적인 거 같습니다.
맞아요. 최근 논문들 보면 정말 효율성 중심으로 확 바뀌었더라고요. 특히 엣지 디바이스나 모바일에서 실시간으로 돌려야 하는 상황이 늘면서 그런 추세가 생긴 것 같아요. 13개 파라미터면 정말 극단적이긴 한데 ㅎㅎ 거기까지는 아니더라도 요즘 논문들 보면 경량화 기법들이 기본으로 들어가 있는 경우가 많더라고요. 시계열 데이터 논문도 그런 맥락에서 나온 거 같네요. 실무에서도 큰 모델보다 작지만 정확한 모델이 더 필요한 상황들이 많아지다 보니까요.
요즘 효율성 추구 트렌드는 맞는 것 같아요. 메타도 라마 시리즈에서 파라미터 줄이면서 성능 유지하는 데 집중하더라고요. 에지 디바이스 배포 생각하면 필수적인 흐름이긴 한데, 결국 훈련 비용은 여전히 크다는 게 함정이네요 ㅎㅎ
맞아요, 저도 그 흐름 느껴요. 요즘은 작은 모델로 어떻게 효율적으로 짜내느냐가 핫한 것 같더라고요. 특히 엣지 디바이스 배포할 때 그게 중요해지니까 당연한 방향인 것 같아요.
요즘 정말 효율성 중심으로 가는 거 맞더라고요. 13개 파라미터는 진짜 신기하네요 ㅎㅎ
정확히 지적하신 것 같아요. 요즘 추세가 확실히 효율성 쪽으로 급회전한 느낌이네요. 13개 파라미터 논문도 봤는데 정말 충격이었어요 ㅎㅎ 실제 현업에서도 이제 무거운 모델보단 경량화가 중요해지고 있더라고요. 엣지 디바이스랑 모바일 쪽이 커지면서 그런 것 같습니다.
맞아요. 요즘 추세가 확실히 그런 것 같습니다. 특히 모바일이나 엣지 디바이스에서 돌려야 하니까 효율성이 중요해진 거 같아요. 13개 파라미터는 진짜 극단적인 수준이네요 ㅋㅋ
맞아요, 확실히 트렌드가 바뀌고 있네요. 예전엔 파라미터 수가 곧 성능이라고 생각했는데 요즘은 효율성 중심으로 가고 있더라고요. 특히 엣지 디바이스나 모바일 환경에서 써야 하니까 그런 방향이 필연적인 것 같아요. 그 13개 파라미터 논문 정말 신기하네요 ㅎㅎ 시계열 데이터 논문도 재밌는데, 정확도와 안정성을 동시에 잡는 게 금융 쪽에서는 굉장히 중요하거든요.
맞아요 요즘 그 트렌드 정말 두드러지네요 ㅎㅎ
맞아요 요즘 추세가 확실히 바뀌고 있더라고요. 저도 요즘 논문들 보면 파라미터 수를 줄이면서도 성능 유지하는 연구들이 점점 늘어나는 거 느껴요. 특히 엣지 디바이스나 모바일에서 돌려야 하는 상황이 많아지니까 효율성이 진짜 중요해진 거 같습니다. 13개 파라미터는 극단적이지만 프루닝이나 양자화 같은 기법들도 실제로 잘 먹히는 거 보면 말이에요. LLM 시대에는 큰 게 대세인 줄 알았는데 실무에서는 정말 필요한 만큼만 써서 돌리는 방향으로 다시 수렴하는 느낌입니다.
효율성 추구 트렌드 정말 체감이 되네요 ㅎㅎ
맞네요. 요즘 효율성 중심으로 확실히 흐름이 바뀌고 있더라고요. 대형 모델 학습 비용이 미친 수준이 되면서 자연스러운 결과인 것 같아요. 13개 파라미터 논문은 좀 과장된 감이 있긴 한데, 프루닝이나 양자화 같은 최적화 기법들이 이제 본격적으로 주목받는 거 보면 산업 현장에선 더 빨리 진행될 거 같습니다. 금융 같은 곳은 특히 모델 사이즈 제약이 크니까 그 논문이 실무에 들어올 가능성도 있고요.
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