LLM 경량화·지식 증류로 모델 운영비 줄이는 기술
📋 목차 LLM 운영 비용의 진실: 왜 경량화가 필수인가? 📊 경량화 기술 1: 양자화(Quantization) – 메모리 75% 절감 🚀 경량화 기술 2: 지식 증류(Knowledge Distillation) – 성능 이식 🛠️ 경량화 기술 3: 구조적 프루닝(Pruning)… LLM 경량화·지식 증류로 모델 운영비 줄이는 기술
엣지 AI 디바이스 종류와 산업별 활용 인사이트
#엣지AI#EdgeAI#온디바이스AI#스마트제조#자율주행#IT트렌드2026 📋 목차 엣지 AI(Edge AI)란 무엇인가?: 현장에서 즉시 판단하는 지능 🗺️ 엣지 AI 디바이스 7대 종류 및 핵심 역할 🚀 왜 엣지 AI가 실무 표준이 되었는가?: 4대 도입 동인 🏭 산업별 활용… 엣지 AI 디바이스 종류와 산업별 활용 인사이트
sLLM 소형 언어모델로 비용 줄이고 속도 높이는 법
#sLLM#경량언어모델#Llama3.2#Phi3.5#AI비용절감#2026IT트렌드 📋 목차 sLLM이란 무엇인가? LLM과의 핵심 차이점 분석 📊 2026 주요 모델 벤치마크: Phi-3.5 vs Llama 3.2 vs Gemma 2 🚀 비용 절감 70% + 속도 향상 5배를 위한 3대 기술 전략 🛠️ sLLM… sLLM 소형 언어모델로 비용 줄이고 속도 높이는 법
2026 연합학습(Federated Learning) 가이드 | 데이터 유출 0% 모델 학습 전략 및 산업별 사례
#연합학습#FederatedLearning#데이터주권#프라이버시보호#온디바이스AI#2026IT트렌드 📋 목차 연합학습 기본 개념: 데이터를 옮기지 않는 기적 🔄 연합학습의 5단계 구조: 로컬 학습부터 글로벌 집계까지 ⚖️ 연합학습의 4가지 유형: 수평, 수직, 사이로, 디바이스 🏥 산업별 적용 사례 12선: 의료, 금융, 자율주행의 혁신… 2026 연합학습(Federated Learning) 가이드 | 데이터 유출 0% 모델 학습 전략 및 산업별 사례