FLock, 소비자 하드웨어에서 대규모 언어 모델 훈련을 위한 프레임워크 공개

by 빅토리아 데스테

게시: 10년 2025월 9일 오전 20:10 업데이트: 2025년 9월 20일 오전 XNUMX:XNUMX

by 어록

수정 및 사실 확인 날짜: 10년 2025월 9일 오전 20시 XNUMX분

요컨대

FLock의 프레임워크인 FL Alliance는 엣지 컴퓨팅과 연합 학습 기술을 활용하여 소비자 하드웨어에서 대규모 언어 모델의 분산 학습을 가능하게 합니다.

FLock, 소비자 하드웨어에서 대규모 언어 모델 훈련을 위한 프레임워크 공개

소비자 하드웨어에서 대규모 언어 모델(LLM)의 분산 학습을 허용하는 획기적인 프레임워크인 FL Alliance FLock에서 공식적으로 소개되었습니다. 이 프레임워크는 엣지 컴퓨팅과 페더레이션 학습 기술을 활용하여 정교한 AI 교육을 더 광범위한 청중에게 개방하는 데 있어 주목할 만한 이정표를 달성합니다. FL Alliance는 Apple의 M 시리즈 CPU와 호환되므로 개발자에게 노트북 및 스마트폰과 같은 가젯에서 효과적이고 안전하게 모델을 교육할 수 있는 혁신적인 접근 방식을 제공합니다.

FL Alliance를 설립하면 기존 모델 학습 기술의 중요한 약점을 해결하여 AI 개발 환경의 변화를 알릴 수 있습니다. 많은 독립 개발자는 기존 LLM 학습에 자주 사용되는 중앙 집중식 고성능 컴퓨터 클러스터를 감당할 수 없습니다.

중앙 집중형 인프라에 대한 의존도를 줄이고 사용자 데이터를 로컬에 저장하여 사용자 개인 정보를 보호하기 위해 FL Alliance는 연합 학습을 사용하여 컴퓨팅 작업을 사용자 엔드 디바이스에 분산합니다. 이 분산형 전략은 안전하고 도덕적인 AI 개발에 대한 업계의 강조가 커지고 있는 데 부합합니다.

Apple M 시리즈와의 호환성으로 개발자 경험이 향상됩니다.

FL Alliance와 Apple의 M1 및 M2 아키텍처를 포함한 M 시리즈 CPU의 원활한 호환성은 가장 뛰어난 특징 중 하나입니다. 이러한 칩은 뛰어난 성능과 낮은 전력 소비로 잘 알려져 있어 AI 모델 학습과 같은 까다로운 컴퓨팅 작업에 적합합니다. FLock이 Apple 하드웨어에 대한 FL Alliance를 최적화함으로써 개발자는 이러한 칩을 LLM 학습에 완전히 활용하여 프로세스의 속도와 경제성을 크게 높일 수 있습니다.

FL Alliance가 AI 기술을 민주화하는 데 중점을 두고 있다는 점은 Apple 기기와의 통합을 통해 더욱 입증되었습니다. 이전에는 GPU 클러스터의 비싼 가격으로 인해 어려움을 겪었던 개발자는 이제 쉽게 구할 수 있는 소비자 기기를 사용하여 고급 AI 연구에 참여하고 수익을 얻을 수 있습니다. 이 획기적인 발전은 창의성을 장려하고 AI 개발에 기여할 수 있는 사람들의 수를 늘릴 것으로 예상됩니다.

시장에 미치는 영향과 더 광범위한 결과

FL Alliance가 발표되었을 때 시장에서 주목할 만한 반응이 있었습니다. 선도적인 디지털 자산 관리 기업 Grayscale은 같은 날 오전 4시 40분에 $FLOCK을 가능한 미래 투자 상품 목록에 포함했습니다. FL Alliance의 기반이 되는 기술의 유용성과 상업적 잠재력이 이 포함을 통해 강조되었습니다. 프레임워크에 대한 신뢰가 커지고 AI와 디지털 자산 시장에 미칠 수 있는 영향은 그날 저녁 18.28시까지 $FLOCK 가격이 9% 급등한 데 반영되었습니다.

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