최근 논문들 쭉 보니까 모델을 무작정 크게 만드는 시대는 끝난 것 같아요. 요즘 연구들은 매개변수와 연산의 극한 최적화를 통한 효율성 극대화에 집중하고 있더라고요. 예를 들어 TinyLoRA는 13개 매개변수로 추론 학습을 한다는데 진짜 신기했어요 ㅎㅎ
그리고 최신 NeurIPS 2026 채택 논문들 보니까 실무적인 부분도 중요해지고 있네요. 음성 AI 모델에 감정과 억양 같은 비언어적 정보를 처리하는 기술을 적용했더니 42개 평가지표 중 38개에서 성능이 향상됐다고 하고요.
결국 이제는 얼마나 똑똑한가보다 얼마나 효율적인가가 중요해진 것 같아요. 개인 프로젝트 할 때는 이런 게 훨씬 낫긴 한데, 논문 수준까지 가야 하니까 공부해야 할 게 많네요.
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