대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 개발은 초기에는 원시 규모를 추구함에 의해 정의되었습니다. 조정된 파라미터 수가 처음에는 성능 향상을 이끌었지만, 이는 상당한 인프라 부담과 한계적인 이득을 도입하였습니다. Qwen 3.5 중간 모델 시리즈의 출시는 알리바바의 Qwen 접근 방식의 변화를 시사하며, 구조적인 우선순위를 두어 더 작은 AI 모델이 더 똑똑하다는 점을 강조합니다. 이러한 접근 방식은 기존의 대규모 모델에 비해 더 나은 성능을 제공할 수 있음을 시사합니다.

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