r/LocalLLaMA•5개월 전•3•12
AI 분야에서 저에게 매우 중요한 이정표를 세웠습니다.
A very important milestone for me in the AI field.
핵심 요약
딥러닝 학습의 안정성과 효율성을 개선하는 새로운 최적화 알고리즘인 STAM을 개발하여 연구 논문을 발표했습니다.
- STAM 최적화 알고리즘 — 딥러닝 학습의 안정성을 높이고 자원 소비를 줄이기 위해 설계됨.
- 기존 알고리즘 개선 — Adam, AdamW, Muon 등 기존 최적화 도구의 한계를 해결하고자 함.
- 연구 논문 공개 — SSRN을 통해 논문을 공개하고 AI 전문가들의 기술적 피드백을 구함.
- 지속적인 개발 계획 — 이번 연구를 시작으로 앞으로도 최적화 도구를 개선하고 발전시킬 예정임.
3일 전, 저는 첫 번째 AI 연구 논문인 **STAM (Stable Training with Adaptive Momentum)**을 공식적으로 발표했습니다.
STAM은 딥러닝을 위한 새로운 최적화 알고리즘을 도입하며 다음 사항에 중점을 둡니다:
- 학습 안정성 향상
- 학습 중 자원 소비 감소
- Adam, AdamW, Muon과 같은 최적화 알고리즘에서 발견되는 여러 한계점 해결
이 논문은 STAM이 무엇이 다른지, 어떤 문제를 해결하고자 하는지 설명하며, 기존 최적화 알고리즘과의 비교 및 학습 결과를 포함하고 있습니다.
연구 논문은 현재 SSRN에서 확인할 수 있으며, 지금까지 약 646K의 랭킹을 기록했습니다.
저에게 가장 중요한 것은 숫자가 아니라, AI 엔지니어, 연구원 및 전문가들이 논문을 읽고 솔직한 기술적 피드백과 비판을 공유해 주는 것입니다.
저는 STAM을 제가 작업한 가장 큰 프로젝트 중 하나로 생각하며, 앞으로도 계속 개선하고 발전시킬 계획입니다. AI 커뮤니티의 연구원들과 경험 많은 분들로부터 논문, 최적화 알고리즘 설계, 그리고 다른 알고리즘들과 비교한 보고된 결과에 대한 의견을 진심으로 듣고 싶습니다.
연구 논문:
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6699059
