Gradient Checkpointing
대형 모델 학습 시 메모리 60%+ 절감. forward 중 일부 중간값을 저장하지 않고 backward에서 재계산.
LLM fine-tune의 필수 기법.
Gradient Checkpointing란?
정의
중간 activation을 버리고 역전파 때 다시 계산. 메모리 절약하고 속도는 약간 희생.
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.
Adam
적응형 학습률 + 모멘텀을 결합한 최적화 알고리즘. 딥러닝 실무의 표준 선택.
Agentic RAG
LLM이 검색 여부·범위·재검색을 스스로 판단하는 RAG. 도구 사용과 결합.
AGI
Artificial General Intelligence
인간 수준의 범용 지능을 가진 AI. 특정 태스크가 아닌 모든 인지 작업을 수행 가능한 가상적 목표.