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오늘은 고고학에서 사용한 인공지능 기술, AudioPaLM, 마지막으로 자연어를 확률론적으로 생각하게 만드는 모델입니다.
해리슨 포드 주연, 영화 인디아나 존스 새로운 시리즈의 개봉이 이번주라고 합니다.
넥서스 저널에 새롭게 게재된 논문에 따르면,
이제는 인디아나 존스 같은 고고학자들도 약 5,000년이 넘은 석판 등의 고대 유물들을 인공지능 기술을 활용해서 번역할 수 있게 되었다고 합니다.
인공지능 기술로 번역한 석판은 아카드어로 아카드인들이 점토에 쐐기 모양의 기호를 눌러 쓴 설형문자라고 하는데요, 아카드어는 수메르어에 비해 해석이 비교적 원활하였지만 인공지능 기술을 대입하기 이전에는 제한적으로만 일부 해석이 가능했었다고 합니다.
인공지능 기술이 특정 패턴을 익히는데 능하기 때문에 고고학에서도 그 빛을 발하는 것 같습니다.
비록 아직은 Hallucination이 발생해서 100% 진실이라고 이야기하기는 어렵겠지만
고고학자들도 인공지능을 사용하면 더욱 우수한 연구성과를 가져올 수 있을 것으로 기대되네요~.
구글에서 음성 이해와 생성을 위한 대규모 언어 모델 AudioPaLM을 드디어 공개했습니다. AudioPaLM은 텍스트 기반 모델인 PaLM-2와 음성 기반 언어 모델인 AudioLM을 통합해서 만든 모델입니다.
AudioPaLM은 화자의 신원과 억양과 같은 언어적 정보 뿐만 아니라 언어적 지식까지 커버할 수 있기 때문에 음성 번역 작업에서 다른 모델과 비교했을 시 훨씬 뛰어나며 짧은 음성 프롬프트를 기반으로 여러 언어에 동시에 음성 전송하는 기능까지 가능하다고 합니다.
해당 모델이 온라인 미팅에 사용된다면 훨씬 강력해질 것 같네요!
언어를 확률론적으로 생각하는 언어로 바꾸는 모델이 드디어 출시되었습니다.
현재 많이 사용하고 있는 LLM은 신경망을 사용하는 언어 모델인데요, Neural Network가 나오기
이전에는 우리가 사용하고 있는 모델의 대부분은 확률론에 입각한 언어 모델이었습니다.
이 논문은 2개의 모델을 적절하게 조합해 LLM이 갖고 있는 생성 능력과 확률 모델이 갖고 있는 상식적인 추론 이 모두를 동작 가능하다고 이야기합니다.
해당 논문의 방법론을 잘 이용한다면 Hallucination을 최소화시키는 모델이 탄생할 수도 있지 않을까요?!
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