제로샷 예측 모델링의 에너지 효율성
제로샷 예측 모델링의 에너지 효율성 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 전력 소비 문제는 점점 더 중요한 화두로 떠오르고 있다. 특히 대규모 언어 모델과 딥러닝 시스템이 요구하는 막대한 에너지는 환경적, 경제적 측면에서 심각한 우려를 낳고 있다. 이러한 맥락에서 제로샷 예측 모델링은 상대적으로 낮은 전력 소비로 주목받고 있으며, 이는 근본적으로 학습과 추론의 방식이 전통적인 AI 시스템과 다르기 때문이다. 현대의 주류 AI 시스템, 특히 딥러닝 기반 모델들은 방대한 양의 학습 데이터를 통해 특정 작업을 수행하도록 훈련된다. 이 과정에서 수백만에서 수십억 개의 매개변수를 최적화하기 위해 수천 개의 GPU가 몇 주 또는 몇 달 동안 가동된다. GPT와 같은 대규모 언어 모델의 경우 학습에만 약 1,287 M..
AGI
2025. 11. 21. 12:39
