AI 연구계의 신기원, DeepSeek의 Engram이 선사하는 혁신적 기억 기술
인공지능 분야에서 Transformer 모델은 지금까지 큰 발전을 이뤄냈지만, 내부의 지식 조회와 긴 거리 추론이 늘 숙제였어. 이 문제를 해결하려고 등장한 것이 바로 DeepSeek AI의 Engram이야. 많은 사람이 Transformer의 오버헤드와 반복 계산에 지쳤던 그때, Engram은 완전히 새로운 길을 열어보였어.
Engram은 전통적인 N-gram 임베딩 방식을 현대적 감각으로 재해석한 첨단 메모리 모듈인데, 클래식 임베딩 방식이 갖는 한계를 뛰어넘어 O(1)의 시간 복잡도로 검색 가능하도록 설계된 확장형 기억 공간이야. 이를 통해 정적인 패턴 저장뿐만 아니라, 더 복잡한 추론이나 긴 거리상의 상호작용도 능숙하게 처리할 수 있게 되었어. 바로 이곳이 딱딱한 기억 저장소를 넘어, 능동적이고 효율적인 지식 활용의 새 지평을 연 셈이지.
이 기술의 핵심은 262B 토큰 규모로 사전 학습된 V3 토크나이저와 128k의 어휘, 그리고 30개 블록으로 구성된 Transformer 구조야. 이 덕분에 방대한 데이터 속에서도 빠르고 시원하게 정보를 찾아내며, 인공지능이 더 깊고 정교한 대화를 이끌 수 있는 기반이 탄탄해졌어.
이런 변화는 모델이 단순히 많은 데이터를 암기하는 것에서 나아가, 특정 패턴을 빠르게 재참조하고 긴 거리의 맥락을 유지하는 능력을 가지게 함으로써, AI의 지식 활용도가 폭발적으로 증가하는 순간이야. 예를 들어, 아주 어려운 추론이 필요하거나, 수많은 사실을 조합해야 하는 문제에서도 엔그램이 빛을 발하는 셈이지.
이 기술이 앞으로 어떻게 발전하느냐에 따라, 우리가 AI에게 기대하는 역할도 많이 달라질 거야. 긴 거리 상호작용을 자연스럽게 지원하는 Engram이 얼마나 많은 한계를 뛰어넘을지 기대가 돼. 오늘도 AI 연구자들은 새로운 발상으로 계속해서 숫자를 뛰어넘는 길을 찾고 있는데, 과연 이 기술이 실생활과 어디까지 연결될까? 더 알아보려면 원문 기사를 참고해봐.
