SKT 고위 관계자는 “효율적인 아키텍처를 채택하는 것은 자동차 엔진 구조가 표준화되는 것과 비슷한 측면이 있다”며 “중요한 것은 파라미터 초기화 이후 우리만의 컴퓨팅 자원과 학습 데이터로 구현해 글로벌 수준의 성능을 만들어내는 엔지니어링 역량”이라고 강조했다. 또 “오픈소스를 기반으로 빠르게 추격하고 그 성과를 다시 공유하는 것은 글로벌 AI 커뮤니티의 선순환 철학”이라고 설명했다.
======
아키텍쳐는 그대로 파쿠리치고 GPU랑 데이터만 태우면 독자적 기술인가?
그렇게해서 내놓은게 Deepseek 3.2도 아니고 7개월 된 3.1 한테도 처참히 발리는데
중국꺼 가져다가 초기화시키고 GPU랑 데이터를 더 태우는게 독자적 기술인가? 무슨 엔지니어링 기술이 독자적인데?
데이터랑 GPU 있으면 train run은 나도 칠수있는데
- dc official App
업스테이지가 제일 나은거같냐 ㅋㅋㅋ
데이터모으는게 실력임
그래서 그실력으로 딥씩 3.1 한테도 안되면? - dc App
그렇게따지면 죄다 라마 아니면 gpt 파쿠린데
이건 꽤 쉽게 반박돼
완전 제로에서 시작은 후발주자 입장에서 힘들지. 산업이 정정당당 승부도 아니고
오픈소스라고 해봐야 웨이트 달랑 던져주고 테크니컬 리포트로 힌트 정도 줄 뿐 소스코드, 데이터 등 다 미공개고 구현 과정의 애로사항의 모든 가이드도 전혀 없음 물론 아키텍처의 사이언스가 핵심적인 건 맞지만 그것의 실 구현의 엔지니어링도 LLM의 다른 한 축으로 인정해줘야할 기술력임 건축에서 건물 설계가 중요하지만 그 시공사의 건설 기술력 역시 중요함