Bits, Bytes and Neural Networks

TL;DR 이 연구를 시작하게 된 배경과 동기는 무엇입니까? 최근 몇 년간 대규모 언어 모델의 발전은 눈부신 성과를 이루었지만, 오픈소스 모델과 상용 모델 간의 성능 격차가 점점 벌어지고 있는 현실에 직면하고 있습니다. GPT-5, Claude-4.5-Sonnet, Gemini 3.0과 같은 비공개 상용 모델들이 복잡한 추론 작업에서 급속도로 성능을 향상시키는 동안, Qwen3, GLM, MiniMax-M2 등의...

TL;DR 이 연구를 시작하게 된 배경과 동기는 무엇입니까? 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 인공지능 분야에서 혁명적인 변화를 예고하고 있습니다. 그러나 기존 모델들은 정적인 데이터 모방에 그치며, 실제 환경에서 자율적으로 추론하고 행동하는 능력에 한계를 보였습니다. 특히 도구 사용, 소프트웨어 개발, 복잡한 다단계 추론과 같은 에이전틱 인텔리전스 영역에서 기존 모델들의 성능은 매우 제한적이었습니다....

TL;DR 이 연구를 시작하게 된 배경과 동기는 무엇입니까? 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 대규모 언어 모델의 능력을 확장하고 개선하는 것은 현대 AI 연구의 핵심 과제로 자리 잡았습니다. Google의 Gemini 팀은 기존 AI 모델들이 가진 한계를 극복하고, 더욱 복잡하고 다양한 작업을 수행할 수 있는 멀티모달 AI 시스템을 개발하고자 했습니다. 특히 코딩,...

TL;DR 이 연구를 시작하게 된 배경과 동기는 무엇입니까? 인공지능 분야에서 대규모 언어 모델의 발전은 끊임없이 인간의 지능에 근접하려는 도전의 연장선상에 있습니다. GPT-4o, Claude 3.7, Gemini 2.5와 같은 최신 모델들은 인공 일반 지능(AGI)을 향한 중요한 이정표를 제시하고 있지만, 여전히 계산 효율성, 다국어 지원, 추론 능력 등에서 한계를 보여왔습니다. 특히 기존 모델들은...

TL;DR 이 연구를 시작하게 된 배경과 동기는 무엇입니까? 대규모 언어 모델의 발전은 AI 기술의 핵심 동력으로 자리 잡았지만, 기존 모델들은 여전히 심각한 한계를 가지고 있었습니다. 특히 긴 컨텍스트 처리의 메모리 비효율성, 제한된 멀티모달 능력, 그리고 다국어 성능의 불균형은 AI 시스템의 실용성을 크게 제한하는 주요 문제였습니다. Google DeepMind 연구팀은 이러한 근본적인...