ITPE * JackerLab

개요Transformer 아키텍처는 현재 대규모 언어 모델의 핵심이지만, 긴 시퀀스 처리에서 비효율적이며 추론 속도와 메모리 요구량에 제약이 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Meta AI에서 제안한 **RetNet(Retention Network)**은 트랜스포머의 장점을 유지하면서도 RNN 기반의 효율성과 병렬처리 가능성을 결합한 차세대 언어 모델 구조입니다. 본 글에서는 RetNet의 개념, 구조, 기술적 차별점, 그리고 응용 가능성을 심층적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의**RetNet(Retention Network)**은 입력 토큰에 대한 정보를 상태로 유지하면서, 동적 가중치를 부여해 다음 토큰을 예측하는 새로운 시퀀스 모델입니다. 트랜스포머의 Self-Attention을 대체하기 위..

개요Liquid Neural Networks(Liquid NN 또는 LNN)는 시간에 따라 동적으로 변화하는 뉴런과 가중치 구조를 가지는 새로운 형태의 신경망입니다. MIT CSAIL 연구팀이 발표한 이 기술은 자율주행, 로보틱스, 시계열 예측, 적응형 시스템 등 실시간 환경 적응성이 중요한 분야에서 주목받고 있습니다. 기존의 딥러닝 모델이 정적인 구조로 구성되었다면, Liquid NN은 시간의 흐름에 따라 유연하게 조정되는 유체적 모델로 진화하고 있습니다.1. 개념 및 정의Liquid Neural Network는 비선형 미분방정식을 기반으로 뉴런의 상태가 시간적으로 지속적으로 변화하며 업데이트되는 신경망입니다. 특히 뉴런의 동작이 고정된 활성 함수나 선형 모델이 아닌, 환경에 따라 수식 자체가 변형될 ..

개요Spiking Neural Network(SNN)는 인간의 뇌처럼 이산적 전기 신호(Spike)를 기반으로 작동하는 인공신경망입니다. 기존의 인공신경망(ANN)이 연속적인 값을 출력하는 데 반해, SNN은 뉴런이 특정 임계값을 초과할 때만 신호를 발화(spike)하는 방식으로 처리하며, 이로 인해 시간적·공간적 정보 처리와 에너지 효율성이 크게 향상됩니다. SNN은 뉴로모픽 컴퓨팅, 로보틱스, IoT, 뇌-기계 인터페이스 등의 분야에서 주목받고 있는 기술입니다.1. 개념 및 정의SNN은 생물학적 뇌의 작동 원리를 모사하여, 뉴런 간의 정보 전달을 디지털 펄스(Spike Train) 형태로 처리하는 신경망입니다. 입력 자극이 누적되어 일정한 임계치를 초과하면 뉴런이 스파이크를 발화하며, 이 과정에서 시..