728x90 반응형 ai비용절감2 LLM의 새로운 패러다임: 코히어가 제시하는 컴퓨팅 효율성 1. 기존 LLM이 요구했던 연산 자원의 한계대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 은 최근 AI 혁신의 중심에 있다. 챗GPT(GPT-4), Claude, Gemini 등 다양한 모델들이 등장하며 AI의 가능성을 확장하고 있지만, 이들 모델의 가장 큰 단점 중 하나는 높은 연산 자원 요구량 이다.기존의 LLM이 대규모 GPU 클러스터를 필요로 했던 이유는 다음과 같다.파라미터 수 증가: GPT-4와 같은 모델은 수천억 개의 파라미터 를 가지고 있으며, 이를 훈련하고 실행하려면 엄청난 연산 능력이 필요하다.메모리 사용량 증가: 모델 크기가 커질수록 GPU VRAM 사용량이 기하급수적으로 증가하며, 일반적인 GPU로는 구동하기 어려워진다.고비용 인프라: 대형 AI 모델을 실행하려.. 2025. 3. 16. 중소기업도 LLM을? 코히어가 연 머신러닝의 새 시대 대기업 전유물이었던 LLM, 이제 중소기업도 활용 가능할까?인공지능(AI)의 발전 속도는 놀라울 정도로 빠르다. 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 은 데이터 분석, 자동 응답 시스템, 문서 생성, 고객 서비스 등 다양한 산업에서 혁신을 이끌어 왔다. 하지만 높은 연산 비용과 복잡한 구축 과정으로 인해, LLM은 그동안 대기업들의 전유물처럼 여겨졌다.그런데 최근 코히어(Cohere) 가 출시한 기업용 LLM 은 이러한 판도를 바꿀 가능성이 크다. 단 두 개의 GPU만으로 구동 가능 하다는 점에서, 비용과 기술력의 부담을 크게 낮출 수 있기 때문이다. 그렇다면, 과연 중소기업도 이제 LLM을 적극적으로 활용할 수 있을까? 이 글에서는 그 가능성과 실제 적용 사례, 그리고.. 2025. 3. 16. 이전 1 다음 728x90 반응형
