KAIST, ‘추론 속도-성능’ 개선 AI 확산모델 개발
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KAIST 전산학부 안성진 교수팀이 딥러닝 분야의 세계적 석학인 요슈아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수와의 공동연구를 통해 인공지능(AI) 확산 모델의 ‘추론-시간 확장성’을 개선하는 새로운 기
KAIST, ‘추론 속도-성능’ 개선 AI 확산모델 개발
KAIST 전산학부 안성진 교수팀이 딥러닝 분야의 세계적 석학인 요슈아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수와의 공동연구를 통해 인공지능(AI) 확산 모델의 ‘추론-시간 확장성’을 개선하는 새로운 기술을 개발했다. ‘추론-시간 확장성’이란 AI 모델이 추론 단계에서 사용할 수 있는 계산 자원의 양에 따라 성능을 유연하게 조절할 수 있는 능력을 의미한다. 20일 KAIST에 따르면 이번에 새롭게 개발한 기술은 AI 학습 이후 추론 단계에서 더 많은 계산 자원을 효율적으로 활용할 수 있게 해준다. 이로써 단순히 데이터나 모델 크기를 키우는 것으로는 해결할 수 없는 고난도 문제를 풀 수 있도록 돕는다. 이번 기술을 개발하기 위해 안 교수팀은 벤지오 교수와 협력해 ‘몬테 카를로 트리 탐색’ 기반의 새로운 확산 모델 추론 기법을 제안했다. 이 방법은 다양한 생성 경로를 트리 구조로 탐색하며 제한된 계산 자원으로도 높은 품질의 출력을 효율적으로 찾아낼 수 있도록 설계됐다. 그 결과 기존 모델이 한 Read more
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