"AI 학습 연산량 33% 줄였다"…베슬AI 논문, 글로벌 학회서 채택

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] AI(인공지능) 인프라 기업 베슬AI가 'ICML(국제 머신러닝 학회) 2026 SPIGM 워크숍'에 연구논문을 등재했다고 24일 밝혔다.

ICML은 NeurIPS, ICLR과 함께 머신러닝 분야 세계 3대 학회로 꼽힌다.

베슬AI의 남상대 연구원이 발표한 논문 'DLLM-JEPA: 마스크드 디퓨전 언어모델을 위한 결합 임베딩 예측 아키텍처'는 워크숍 포스터 세션에서 발표될 예정이다.

이번 연구는 언어모델 학습에 드는 데이터 구축과 연산 부담을 동시에 줄인 새로운 방법론 'DLLM-JEPA'를 제안했다.

기존 방식은 서로 다른 관점의 학습 데이터를 별도로 구축해야 했고, 학습 단계마다 연산도 두 차례 수행해야 했다....