중국 LLM 랩들의 성과에 대한 매우 뛰어난 통찰이기에 번역해서 인용합니다.

요약

본 기사는 중국 LLM 랩들의 성과를 분석하며, 이들이 GPU 접근성 부족에도 불구하고 미국 연구소의 뒤를 따라잡는 원인을 '학습 효율성'에서 찾습니다. 하지만 필자는 이러한 학습 효율성이 실제로는 미국 모델로부터의 증류(distillation) 방식에 의존한다고 주장합니다.

핵심 포인트

• 중국은 최신/충분한 GPU 및 고급 ASIC 제조 리소스 접근이 어렵다.
• 중국의 높은 '학습 효율성'은 미국 모델을 활용한 지식 증류 덕분일 가능성이 높다.
• 추론(Inference) 단계의 효율성은 학습 효율성과 함께 증가하는 것이 일반적이다.
• 결국, 추론용 GPU 수요가 학습용 GPU보다 더 빠르게 증가하고 있다.