구글이 최근 개발한 터보 퀀트는 대규모 언어 모델과 비슷한 데이터를 찾아 주는 벡터 검색 엔진 에서 발생하는 메모리 병목 현상을 해결해 ai의 효율성을 극대화하는 데이터 압축 알고리즘 입니다.
챗GPT나 제미나이 같은 대규모 언어 모델같은 경우에는 대화가 길어질수록 예전 내용을 기억하기 위해 메모리 용량을 많이 사용하게 됩니다.
기억 장치가 꽉차면 ai 가 느려지거나 먹통이 되기 때문에 악대한 양의 메모리 반도체 획보가 필수 적입니다. 터보 퀀트는 기억 데이터의 정확도는 그대로 유지를 하면서 크기만 6분의 1로 줄이는 압축 기술인 거죠.
