본문 바로가기
반응형

AI모델61

중국 딥시크, ‘딥시크-V2.5’로 세계 최고 오픈 소스 모델 자처: 성능 분석 및 특징 중국 인공지능 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 최근 ‘딥시크-V2.5’를 출시하며 또 다른 세계 최고 오픈 소스 모델의 명성을 주장하고 있습니다.이번 모델은 ‘딥시크-V2-0628’과 ‘딥시크-코더-V2-0724’의 기능을 통합하고 성능을 대폭 개선한 것으로, 전문가들의 극찬을 받고 있습니다.본 포스팅에서는 딥시크-V2.5의 주요 기능과 성능을 자세히 분석하고, 그 특징을 살펴보겠습니다.딥시크-V2.5의 주요 특징1. 강화된 자연어 처리 및 코딩 기능딥시크-V2.5는 자연어 처리(NLP)와 코딩 기능을 통합하여 글쓰기, 지시사항 준수, 인간 선호도 정렬에서 우수한 성능을 보입니다.자연어 처리: 이전 모델보다 더 높은 정확도와 이해도를 제공하여 텍스트 생성 및 분석에서 뛰어난 결과를 도출합니다.코딩: .. 2024. 9. 12.
업스테이지 LLM ‘솔라 프로’ 프리뷰 공개: 무료 API 및 오픈소스 이용법과 성능 분석 2024년 11월, AI 업계가 주목하고 있는 대형 언어 모델(LLM)인 ‘솔라 프로(Solar Pro)’가 정식 출시됩니다.업스테이지는 이에 앞서 무료로 제공되는 API와 오픈 소스 프리뷰 버전을 공개했습니다.솔라 프로는 기존 솔라 시리즈의 상위 모델로, 성능 면에서 대폭 향상되었으며, 단 1개의 GPU로도 실행이 가능하다는 점에서 주목받고 있습니다. 솔라 프로 프리뷰오픈소스와 무료 API 제공 솔라 프로 프리뷰 버전은 개발자들이 실제로 테스트할 수 있도록 제공되며, 무료 API 호출까지 지원됩니다.프리뷰 버전은 영어만 지원하고, 입력 토큰 수는 4096자로 제한되어 있지만, 정식 출시에서는 더 큰 컨텍스트 창을 제공할 예정입니다. 이러한 접근 방식은 AI 모델 개발에 대한 진입 장벽을 낮추고, 더 많.. 2024. 9. 12.
의료 이미지 분석 혁신, MIT-하버드-매사추세츠병원 협력으로 탄생한 AI '스크리블프롬프트' 의료 이미지를 빠르고 정확하게 주석 다는 AI 도구, 오픈 소스로 공개의료 이미지 분석의 새로운 시대가 열리고 있습니다. MIT 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL), 매사추세츠 종합병원(MGH), 하버드 의대 연구진이 공동 개발한 AI 모델 ‘스크리블프롬프트(ScribblePrompt)’가 의료 이미지 주석 작업의 혁신을 가져오고 있습니다. 이 모델은 MRI, 초음파, 엑스레이 등 다양한 의료 이미지를 빠르고 정확하게 분석할 수 있도록 지원하며, 현재 오픈 소스로 공개되었습니다.스크리블프롬프트란 무엇인가?스크리블프롬프트는 대화형 AI 프레임워크로, 이미지 주석 작업을 크게 간소화합니다. 사용자는 간단한 클릭이나 낙서를 통해 관심 영역을 강조할 수 있으며, 이로 인해 작업 시간과 비용이 획기적으로.. 2024. 9. 11.
하이퍼라이트의 '리플렉션 70B': 세계 최강 오픈 소스 AI 모델의 등장 최근 하이퍼라이트가 발표한 오픈 소스 대형언어모델(LLM)인 '리플렉션 70B'가 AI 업계의 주목을 받고 있습니다.이 모델은 추론 과정에서 발생하는 오류를 실시간으로 수정할 수 있는 기술인 '반사 튜닝(Reflection Tuning)'을 적용했으며, 현재까지 발표된 오픈 소스 모델 중에서 최고 성능을 자랑합니다.1. 리플렉션 70B의 주요 기능하이퍼라이트의 리플렉션 70B는 12만8000 토큰의 컨텍스트 창을 제공하는 700억 매개변수로 구성된 대형언어모델입니다.이 모델의 가장 혁신적인 특징은 '반사 튜닝(Reflection Tuning)' 기술입니다.이 기술은 모델이 추론 중에 발생하는 오류를 스스로 감지하고, 최종 응답을 내리기 전에 오류를 수정할 수 있도록 설계되었습니다. 반사 튜닝은 몇 가지 .. 2024. 9. 8.
MIT, AI 데이터셋 출처 투명성 확보를 위한 '데이터 출처 탐색기' 공개 최근 MIT 연구진이 발표한 ‘데이터 출처 탐색기(Data Provenance Explorer)’ 도구는 AI 모델 훈련에서 데이터셋의 출처와 사용 정보를 자동으로 정리하여 AI 개발자들에게 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 이번 연구는 데이터셋의 라이선스와 출처의 명확성을 확보함으로써 AI 모델의 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.데이터셋 투명성의 필요성AI 모델의 성능은 훈련에 사용되는 데이터셋의 품질에 크게 의존합니다. 그러나 대형 언어 모델(LLM) 훈련에는 다양한 웹 소스에서 수집된 대규모 데이터셋이 필요하며, 이 과정에서 데이터 출처와 사용 제한 사항이 자주 혼동되거나 누락되는 문제가 발생합니다. 이러한 정보 부족은 법적 및 윤리적 문제를 일으킬 수 있으며, 모델의 성능.. 2024. 9. 5.
엔비디아의 라마 3.1 미니트론 4B: 초소형 AI 모델로 고성능을 구현하는 방법 안녕하세요, 개발자 여러분! 오늘은 엔비디아가 새롭게 출시한 소형 언어 모델(sLM), '라마-3.1 미니트론 4B'에 대해 이야기해보려고 합니다.이 모델은 강력한 성능과 자원 효율성을 자랑하며, AI 개발자와 연구자들 사이에서 주목받고 있는데요, 초보자들도 쉽게 이해할 수 있도록 중요한 개념을 간단히 설명해드릴게요.1. 소형 언어 모델(sLM)란?소형 언어 모델은 파라미터 수를 줄이면서도 성능을 최대한 유지하는 인공지능 모델입니다.'라마-3.1 미니트론 4B'는 엔비디아가 기존의 라마-3.1 8B 모델을 절반으로 축소해 만든 모델로, 더 작은 크기지만 성능은 여전히 탁월합니다.2. 어떻게 모델을 줄였을까? - 가중치 프루닝 엔비디아는 '가중치 프루닝(Weight Pruning)'이라는 기술을 사용했습니.. 2024. 8. 20.
반응형

티스토리툴바