누스 리서치, ‘토큰 중첩 학습’으로 사전훈련 시간 2.5배 단축

대형언어모델(LLM) 개발 비용이 급증하는 가운데, 미국 AI 연구조직 누스 리서치가 모델 구조를 바꾸지 않고도 사전학습(pre-training) 시간을 대폭 줄일 수 있는 새로운 학습 기법을 공개했다. 동일한 연산 자원에서 더 빠르게 데이터를 처리해 학습 효율을 극대화하는 방식으로, 최신 AI 업계의 핵심 과제인 '학습 비용 절감'에 새로운 해법이 될 수 있다는 평가가 나온다.누스 리서치는 최근 동일한 연산 자원에서 더 빠르게 데이터를 처리해 학습 효율을 극대화하는 ‘토큰 중첩 학습(TST·Token Superposition Tr