GUAVA의 왕초보를 위한
AI 기초개념 [부록]
"딥시크의 혁신과 AI 증류의 비밀"
작년에 자주 들었던 말들이 있습니다.
"GPU가 부족해서..." "증류 기술로 해결했대요!"
처음엔 이해가 안 됐죠.
GPU가 뭐길래 이렇게 중요할까? 증류는 소주 만들 때나 하는 거 아닌가?
전문가들의 설명은 더 혼란스러웠습니다.
"양자화를 통한 최적화..."
"Knowledge Distillation으로..."
도대체 무슨 말인지.... ㅡㅡㅋ
그래서 오늘은 제가 경험한 혼란과 궁금증을 바탕으로,
정말 쉽게 설명해보려고 합니다!
정규 기초개념이 아닌 듯해서, 부록으로 뺐습니다. ^^
GPU와 DeepSeek의 마법 같은 이야기
최근 DeepSeek 뉴스로 AI에 관심이 없으시던 분들, 왕초보 분들도 DeepSeek를 아시죠? 호기심 많은 구아바는 AI가 출시되면 한 번씩은 써봐서 (끈기가 없어서 꾸준히 쓰는 건 많지 않습니다..) 경험은 해봤습니다만 여전히 개인적으로 아쉬운 점은 많은 DeepSeek라고 생각합니다. 다만 여기서 이야기를 하면 길어지므로 삼천포로 안 빠지고 원래 하려던 이야기를 해보겠습니다.
GPU가 왜 이렇게 중요할까요?
AI 학습은 거대한 퍼즐 맞추기 게임과 같아요
100만 조각 퍼즐을 혼자 맞추면?
→ 100년도 더 걸릴 거예요
1만 명이 함께 맞추면?
→ 하루 만에도 가능하죠!
GPU는 바로 이 '퍼즐 맞추는 사람들'이에요
기존의 방식은요
: GPT-4는 수만 개의 GPU를 사용했어요
엄청난 전기가 필요하고 비용도 어마어마해요
마치 1만 명을 고용해서 퍼즐을 맞추는 것과 같죠
DeepSeek는 어떻게 달랐나요?
"꼭 1만 명이 필요할까? 10명이 똑똑하게 일하면 되지 않을까?"
- 중요한 퍼즐 조각만 골라서 먼저 맞추기
- 효율적인 작업 방식으로 비용 절감
- 마치 퍼즐의 테두리를 먼저 맞추는 것처럼!
AI 증류, 이렇게 이해하세요!
AI 증류란?
큰 AI(선생님)가 작은 AI(학생)를 가르치는 거예요.
마치 할머니의 비법 김치찌개 레시피를 배우는 것처럼!
실제로 소주 증류와 비슷한 원리랍니다.
소주: 맛있는 성분만 추출
AI: 중요한 지식만 전달
왜 증류가 필요할까요?
큰 AI는 컴퓨터도 크고, 전기도 많이 먹어요.
우리 휴대폰에는 너무 무거워서 못 써요.
그래서 '작고 똑똑한' AI가 필요한 거죠!
증류는 어떻게 하나요?
단계별로 보면:
1단계: 큰 AI가 문제를 풀어요.
2단계: 작은 AI가 그걸 보고 배워요.
3단계: 계속 연습하면서 실력을 키워요.
실생활 예시로 보면:
1단계: 할머니가 김치찌개 끓이는 걸 보여주세요
2단계: 우리가 따라 해 보며 배워요
3단계: 연습 끝에 맛있는 김치찌개를 만들 수 있게 돼요!
양자화는 또 뭔가요?
쉽게 설명해서
63.7kg → 64kg으로 반올림하는 것처럼
정밀한 숫자를 조금 덜 정밀하게 만들어요!
용량은 줄이고, 속도는 빨라지죠!
증류와 양자화의 차이
증류: 선생님이 학생을 가르치는 것
양자화: 살 빼기 다이어트하는 것
마치며: 혁신의 진짜 의미
"정말 그렇게 했을까?" 일론 머스크를 비롯한 많은 전문가들이 의구심을 제기하고 있습니다.
하지만 중요한 건 이거예요!
작은 회사도 AI를 만들 수 있다는 희망을 보여줬어요.
더 효율적인 방법을 찾으려 노력했다는 거죠.
이런 도전이 AI의 발전을 이끌어가요!
P.S. 구아바도 실수할 수 있어요.
AI보다 더 할루시네이션이 심할 수도 있죠!
걸러 들으시고, 계속해서 함께 배워나가요!
To Be Continue......
- Total HR / 사파 감성 HR & 나만의 AI를 찾고 있는 구아바 -
