"Nous Research는 인터넷에 분산된 기계를 사용하여 AI 모델을 훈련하는 방법에 대해 다룬 VentureBeat 기사가 제목이 'Nous Research는 인터넷에 분산된 기계를 사용하여 AI 모델을 훈련하고 있다'입니다.

주요 내용

- DisTrO 최적화 프로그램: Nous Research는 DisTrO라는 새로운 최적화 프로그램을 도입했습니다. 이 프로그램은 분산 네트워크를 통해 강력한 AI 모델을 훈련하는 효율성을 크게 향상시킵니다. 이 기술은 고속의 전문 네트워크가 필요하지 않고 일반 인터넷 연결로도 대규모 AI 모델을 훈련할 수 있게 합니다.

- 효율성 향상: DisTrO는 훈련 중 GPUs 간에 전송해야 하는 정보량을 3에서 4배 줄여줍니다. 예를 들어, 훈련 단계당 통신량을 74.4GB에서 86.8MB로 줄일 수 있어 훈련 과정이 All-Reduce와 같은 전통적인 알고리즘보다 857배 더 효율적임을 보여줍니다.

- 접근성 및 협업: 이 혁신은 AI 개발을 민주화하여 전 세계의 개인과 기관이 중앙 집중식 기업 통제 없이 AI 모델 훈련을 협력할 수 있게 합니다. 이는 소비자급 인터넷 연결을 가진 사람들도 AI 모델 훈련에 참여할 수 있도록 합니다.

- 하드웨어 요구 사항: DisTrO는 네트워킹 요구 사항을 줄이지만, 여전히 고성능 GPU가 필요합니다. 이 GPU들은 이제 전 세계에 분산되어 일반 인터넷 연결로 협력할 수 있습니다.

- 가능성 있는 응용 프로그램: 이 기술은 대규모 언어 모델 및 이미지 생성 모델을 포함한 다양한 유형의 AI 모델에 광범위한 영향을 미칩니다. 또한 기존 인프라를 최적화하고 대형 데이터 센터의 필요성을 줄임으로써 AI 훈련의 환경적 영향을 줄일 잠재력을 가지고 있습니다.

- 향후 발전: Nous Research는 DisTrO의 기능을 더욱 개선하고 확장할 협력자를 적극적으로 찾고 있습니다. 기술이 발전함에 따라 DisTrO의 확장성, 실용적인 의미, 보안 및 개인 정보 보호 문제와 같은 분야도 검토될 것입니다.

전반적으로, DisTrO는 분산 AI 훈련의 중요한 발전을 의미하며, 더 접근 가능하고 효율적이며 환경 친화적입니다."