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How We Scaled Kimi K2.5 : 1조 파라미터 모델의 학습 비법 | GTC 2026 Keynote

"1조 파라미터 모델은 어떻게 학습되는가" GTC 2026, Moonshot AI가 무대에서 직접 공개한 Kimi K2.5의 스케일링 전략을 인프런에서 한국어로 만나보세요. 토큰 효율성 2배 · 100만 토큰 컨텍스트 · 1,000개 에이전트 스웜 오픈소스 LLM의 다음 스텝이 여기 있습니다. * 이 강의는 Kimi를 만든 Moonshot AI와 인프런의 공식 협업으로 무료 공개됩니다.

31명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

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ai에이전트
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 우리 팀 LLM 학습/파인튜닝이 불안정할 때, "옵티마이저 문제인지 아키텍처 문제인지"를 구분해 원인을 짚어낼 수 있는 진단 기준

  • 롱 컨텍스트가 필요한 프로젝트에서 풀 어텐션 대신 Kimi Linear 같은 대안을 검토할지 판단할 수 있는 아키텍처 비교 기준

  • 멀티 에이전트 시스템을 설계할 때, "서브 에이전트를 몇 개, 어떻게 쪼갤지"와 보상 설계(완료율·병렬 실행 유도)를 그대로 적용해볼 수 있는 설계 템플릿

  • 비전+텍스트 모델을 도입/평가할 때, "왜 이 모델이 특정 벤치마크에서 강한지"를 아키텍처 수준에서 설명할 수 있는 근거

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 최신 LLM 학습/스케일링 기법을 따라잡고 싶은 AI 엔지니어·리서처

  • Optimizer, Attention 등 모델 내부 구조가 궁금한 ML 개발자

  • 멀티 에이전트 시스템 설계에 관심 있는 백엔드·AI 서비스 개발자

  • 오픈소스 LLM 도입을 검토 중인 테크 리드·CTO

  • GTC 같은 글로벌 컨퍼런스 발표를 한국어로 편하게 보고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 트랜스포머, 어텐션 등 딥러닝 기본 개념을 알고 있다면 훨씬 수월합니다

  • AI 모델이 어떻게 학습되는지를 안다면 수강할 수 있어요

안녕하세요
Open Academy입니다.

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수강평

4.9

강의 평점

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"언어가 학습의 장벽이 되지 않도록."

세계 유수 기관의 공개 강의를 전합니다.
번역과 자막 작업을 거쳐, 모든 학습자가 원어 부담 없이 강의를 따라갈 수 있도록 돕습니다.

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1개 ∙ (39분)

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