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GeekNewsAI/ML
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Apple, Google Gemini 모델을 중심으로 구축한 새 AI 아키텍처 공개
Google Gemini 정제 모델 기반 온디바이스-PCC 하이브리드 AI 아키텍처 구현
AI 요약
Context
기존 Siri의 if-then-else 기반 논리 프로그래밍 방식으로는 고도화된 자연어 이해와 멀티모달 추론 구현에 한계 직면. 사용자 데이터 보호라는 강력한 제약 조건 하에 최신 LLM의 성능을 시스템 전반에 통합해야 하는 과제 발생.
Technical Solution
- System Orchestrator 도입을 통한 앱 컨텍스트 기반 응답 최적화 및 전사적 기능 조율 구조 설계
- 3B 파라미터 규모의 AFM Core 모델을 통한 저지연 On-device 추론 환경 구축
- 모델 특성에 따른 계층화 구조 설계: 밀집 구조의 AFM Core, 희소 구조의 AFM Core Advanced로 온디바이스 리소스 최적화
- Private Cloud Compute(PCC) 도입을 통한 데이터 유출 없는 서버 사이드 추론 및 외부 전문가 검증 체계 마련
- Google Gemini 모델을 정제(Distillation)하여 Apple Silicon에 최적화된 맞춤형 모델로 변환 적용
- 고난도 추론 및 에이전트 작업을 위해 Google 클라우드 NVIDIA GPU에서 실행되는 AFM Cloud Pro 배치
실천 포인트
1. 모델 성능과 운영 비용의 Trade-off 해결을 위해 추론 복잡도에 따른 모델 계층화(Tiering) 검토
2. 외부 LLM 도입 시 데이터 프라이버시 보장을 위한 프록시 계층 또는 전용 격리 컴퓨팅 환경(PCC 유사 구조) 설계
3. 시스템 전반의 통합 경험을 위해 개별 AI 기능을 조율하는 중앙 오케스트레이션 레이어 구축