2026.04.27by 배종인 기자
노타가 엔비디아 네모트론 해커톤에서 종합 1위를 차지했다. 노타는 MoE 구조에 특화된 합성 데이터 생성 기술을 기반으로 양자화 성능을 개선하며 Track C 1위를 기록했고, 전체 참가팀 중 최고 평가를 받았다. 이번 결과는 기존 알고리즘 중심의 모델 최적화 방식에서 벗어나 데이터 설계 자체가 성능에 영향을 미칠 수 있음을 보여준 사례로 평가된다. 노타는 향후 엔비디아와의 협력을 바탕으로 산업 현장 적용을 확대할 계획이다.
2026.03.05by 배종인 기자
AI 모델 운영비의 핵심 변수인 GPU 메모리 부담을 낮추기 위한 ‘양자화(Quantization)’ 경쟁이 대형언어모델(LLM)로 확산되는 가운데, 노타가 업스테이지의 ‘Solar-Open-100B’를 대상으로 한 양자화 모델을 허깅페이스에 공개했다. 모델 카드에 따르면 ‘Nota MoE Quantization’ 적용 시 가중치 메모리 풋프린트는 191.2GB에서 51.9GB로 줄었다. 성능 지표로는 위키텍스트-2 기준 PPL이 원본 6.06 대비 6.81로 제시됐다. 노타는 이를 MoE 구조에서 발생할 수 있는 양자화 왜곡을 줄이기 위한 기법이라고 설명했으며, 일부 보도에서는 과기정통부 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트와 연계 및 특허 출원도 언급했다.
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