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[2025 AI 트렌드] 왜 모든 거대 모델은 'MoE'를 선택하는가? DeepSeek-V3와 Qwen3 분석
Автор: AI LIFE
Загружено: 2025-12-26
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2025년 현재, 대규모 언어 모델(LLM)의 사실상 표준으로 자리 잡은 '전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts)' 기술을 깊이 있게 파헤칩니다. 이 영상에서는 계산 비용을 억제하면서도 모델의 성능을 획기적으로 향상시키는 MoE의 핵심 원리인 '조건부 연산'에 대해 알아봅니다. 1991년 개념의 탄생부터, 구글의 Switch Transformer를 통한 조 단위 파라미터 도전, 그리고 최신 DeepSeek-V3와 Qwen3가 보여준 '공유 전문가(Shared Expert)' 및 '사고 모드(Thinking Mode)'와 같은 혁신적인 아키텍처까지, MoE의 역사와 최신 동향을 총정리했습니다.
【목차】
0:00 조건부 연산으로의 패러다임 전환
2:15 MoE의 기원: 1991년의 '적응형 혼합'이란?
5:30 딥러닝 시대의 르네상스: GShard와 Switch Transformer
8:45 2025년의 도달점: DeepSeek-V3의 '세립도 전문가'와 '보조 손실 없는 학습'
12:20 최신 트렌드: Qwen3의 사고 모드와 Jamba 1.5의 하이브리드 구성
15:00 MoE의 미래: 에이전트화되는 AI와 AGI로 가는 길
#인공지능 #AI #MoE #DeepSeek #Qwen #LLM #머신러닝 #기술해설 #딥러닝 #전문가혼합
![[2025 AI 트렌드] 왜 모든 거대 모델은 'MoE'를 선택하는가? DeepSeek-V3와 Qwen3 분석](https://ricktube.ru/thumbnail/0b2oGTVMwMM/hq720.jpg)
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