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개요GPT-Q는 대형 언어 모델을 저용량으로 경량화하면서도 정확도 손실 없이 빠르게 추론할 수 있게 해주는 기술로, 특히 AI의 엣지 컴퓨팅 및 저비용 배포에 혁신적인 해법을 제시한다. 본 포스트에서는 GPT-Q의 정의, 동작 방식, 기술적 특징 및 주요 활용 사례를 중심으로 GPT-Q가 왜 중요한지 심층적으로 살펴본다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의GPT-Q는 'Quantized Generative Pre-trained Transformer'의 약자로, 사전 학습된 대규모 언어 모델(GPT)을 양자화(Quantization) 기법으로 압축한 모델을 의미함목적고성능 AI 모델을 저비용 환경에서도 빠르게 운영할 수 있도록 최적화필요성LLM의 연산 자원 소모와 배포 한계를 극복하고, 엣지 디바이스 및 ..

개요메타휴리스틱스(Metaheuristics)는 다양한 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위해 고안된 일반화된 탐색 알고리즘 전략이다. 특정 문제에만 적용되는 전통적인 알고리즘과 달리, 메타휴리스틱스는 다양한 문제에 유연하게 적용 가능하며, 전역 최적해를 탐색하는 데 강점을 가진다. 산업, 공학, 물류, 인공지능 분야 등에서 복잡한 결정 문제를 해결하는 데 널리 활용되고 있다.1. 개념 및 정의Metaheuristics는 탐색 공간에서의 효율적인 해 찾기를 위해 휴리스틱스의 상위 개념으로 작동하는 최적화 프레임워크이다.목적: 계산적으로 어려운(비선형, NP-hard 등) 문제에 대한 근사 최적해 탐색기반 원리: 확률적 탐색, 지역 최적 회피, 탐색·활용 균형특징: 문제 비종속성, 다양한 도메인에 적용 가능,..