#AI 최적화

마이크로소프트 코파일럿, 무게 줄이기 시작 마이크로소프트의 야심작 코파일럿이 최근 효율성 강화를 위한 대대적인 변화를 예고했습니다. The Information의 보도에 따르면, 마이크로소프트는 코파일럿의 성능 저하와 불필요한 자원 소모를 야기하는 ‘블롯(bloat)’을 줄이는 작업에 착수했습니다. 이는 단순히 기술적인 최적화를 넘어, AI 서비스의 상용화와 대중화를 위한 중요한 단계로 해석될 수 있습니다. AI 기술 발전의 속도가 빨라지면서, 초기에는 혁신적인 기능에 집중했던 모델들이 이제는 실질적인 사용자 경험과 비즈니스 효율성을 높이는 방향으로 진화하고 있음을 보여주는 사례입니다. 불필요한 기능과 자원, 과감히 덜어낸다 코파일럿은 출시 이후 생산성 향상이라는 기대를 받으며…

대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 애플리케이션의 성능을 효과적으로 측정하는 것은 AI 기술의 조직 내 도입에 있어 매우 중요합니다. Red Hat 팀의 Legare Kerrison과 Cedric Clyburn은 최근 Arc of AI 2026 컨퍼런스에서 LLM 추론을 평가하고 최적화하기 위한 실질적인 방법에 대해 발표했습니다. 이들은 Retrieval Augmented Generation(RAG) 및 Agentic AI와 같은 AI 애플리케이션의 다양한 워크로드에 따른 리소스 요구 사항과 비용 영향을 논의했습니다. LLM 시대의 진화와 평가의 필요성 Kerrison과 Clyburn은 2023년을 LLM의 해, 2024년을 RAG의 해, 2025년을 모델 파인튜닝 및 AI 에이전트의 해로 규정하며, 2026년에는…