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이러한 발전들을 종합해 보면, 대규모 언어 모델(LLM) 융합 연구가 빠르게 확장되고 있음을 알 수 있습니다. 현재의 파편화된 연구 현황을 해소하기 위해, 본 논문은 파라미터 수준 병합과 지식 증류 기반 융합에 대한 비판적이고 통합적인 고찰을 제공합니다. 각 방법론의 기초, 강점 및 한계를 살펴보고, 향후 연구 방향을 제시합니다( 기존 방법 개요 ). 이어서 InfiFusion, InfiGFusion, InfiFPO와 같은 새로운 프레임워크를 중심으로 최근의 발전 상황을 살펴봅니다( 발전 ). 마지막으로, 다양한 분야에서 모델 융합의 잠재적 응용 가능성을 탐구하고, 특히 의료 분야에 초점을 맞춰 논의합니다( 모델 융합의 응용 ). 마지막으로 결론을 제시합니다. 본 논문은 기존 방법론과 최첨단 연구 개발, 그리고 실제 응용 사례를 연결함으로써, 분산된 연구 성과를 하나의 일관된 관점으로 통합하고, 대규모 언어 모델의 보다 민주적이고 공평한 개발을 위한 미래의 기회를 제시합니다.
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