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#Depth Separation
2개의 포스트
인사이트Depth Separation딥러닝
2026.04.04Depth Separation 특집: 왜 '넓고 얕은' AI보다 '좁고 깊은' AI가 압도적으로 효율적인가
종이 한 장을 42번 접으면 달에 닿는다. 신경망도 마찬가지다 — 뉴런을 '옆으로 늘리는' 대신 '위로 쌓으면' 지수적으로 효율적이다. 1989년 보편 근사 정리가 약속한 '무한한 가능성'의 이면에 숨겨진 비용, 그리고 2016년 수학자들이 증명한 '깊이의 압도적 승리'까지. ResNet에서 Transformer, LoRA까지 — 현대 AI의 모든 혁신이 깊이에 빚지고 있는 이유를 파헤친다.
코어닷투데이55분
인사이트TransformerDepth Separation
2026.04.04Transformer와 Depth Separation: 96개 층이 만드는 '생각의 깊이' — 왜 Transformer는 깊어야 똑똑한가
GPT-1은 12층, GPT-3는 96층이다. 층수가 8배 늘자, 모델은 '텍스트 생성기'에서 '범용 추론 엔진'으로 변신했다. 이 질적 도약은 왜 일어났는가? Transformer의 각 층이 어떤 역할을 하는지 — 초기 층의 문법 감지부터 깊은 층의 논리 추론까지 — 를 추적하고, 이 계층적 구조가 LoRA의 효율과 Mixture of Depths의 혁신을 어떻게 가능케 했는지를 파헤친다.
코어닷투데이58분