[TLDR] 오늘의 AI 뉴스, 2023-07-10: 구글의 병원 내 의료 AI 🏥, 알리바바의 이미지 생성기 🖼️, 크리스토퍼 놀란은 어떻게 AI를 사랑하는 방법을 배웠을까 ❤️

파이토치 한국 사용자 모임에서는 TLDR 뉴스레터의 승인을 받아 AI 소식을 DeepL로 번역하여 전합니다. :star_struck:

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TLDR-AI 뉴스 레터 썸네일

:rocket: 주요 뉴스 & 신규 출시 소식 / Headlines & Launches

구글의 의료용 AI 챗봇이 이미 병원에서 테스트 중 / Google’s medical AI chatbot is already being tested in hospitals (3 minute read)

구글은 메이요 클리닉에서 의료 정보 질의에 답변하도록 설계된 AI 도구인 Med-PaLM 2를 테스트하고 있습니다. 언어 모델 PaLM 2의 변형인 Med-PaLM 2는 일부 정확도 문제가 있긴 하지만 추론, 합의 지원 답변, 이해력에서 유망한 결과를 보여주었습니다. Google은 테스트 단계의 고객 데이터는 암호화되어 액세스되지 않는 상태로 유지되며 개인정보 보호 조치를 강조합니다.

Google is testing its AI tool, Med-PaLM 2, designed to answer medical information queries, at Mayo Clinic. A variant of the language model PaLM 2, Med-PaLM 2 has shown promising results in reasoning, consensus-supported answers, and comprehension, albeit with some accuracy issues. Google claims that customer data during the test phase will remain encrypted and out of its access, underscoring privacy measures.

알리바바, AI 이미지 생성기 공개 / Alibaba Unveils AI Image Generator (1 minute read)

중국의 거대 기술 기업인 알리바바는 금요일에 프롬프트에서 이미지를 생성할 수 있는 인공지능 도구를 출시했습니다.

Chinese technology giant Alibaba launched an artificial intelligence tool that can generate images from prompts on Friday.

미군, 생성형 AI 시험 가동 / The US Military Is Taking Generative AI Out for a Spin (4 minute read)

미 국방부는 데이터 요청 속도를 높이고 새로운 솔루션을 생성하는 것을 목표로 군사 업무에 LLM을 성공적으로 테스트하고 있습니다. 국방부는 Scale AI와 같은 기술 스타트업과 협력하여 군 전반에 걸친 광범위한 데이터 통합 및 디지털 플랫폼 개발 노력의 일환으로 5개의 LLM을 실험하고 있습니다.

The US Defense Department is successfully testing LLMs for military tasks, aiming to speed up data requests and generate novel solutions. The Pentagon, in collaboration with tech startups like Scale AI, is experimenting with five LLMs as part of their broader data integration and digital platforms development efforts across the military.

:brain: 연구 & 혁신 관련 소식 / Research & Innovation

(광고) AI로 콘텐츠, 카피 및 이미지 생성 / Generate Content, Copy & Images with AI (Sponsor)

Copymatic의 AI 글쓰기 코파일럿을 사용하면 긴 형식의 블로그 게시물부터 랜딩 페이지, 디지털 광고에 이르기까지 독특하고 매력적인 고품질 카피와 콘텐츠를 작성할 수 있습니다. 오늘 무료로 시작하기](AI Copywriter & Chatbot - Copymatic).

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ChatGPT.js (GitHub Repo)

ChatGPT.js는 강력한 자바스크립트 라이브러리로, ChatGPT DOM과 매우 쉽게 상호 작용할 수 있습니다.

ChatGPT.js is a powerful JavaScript library that allows for super easy interaction with the ChatGPT DOM.

Focused Transformer: AI의 메모리 확장 / Expanding AI's Memory: The Focused Transformer (GitHub Repo)

이 연구에서는 AI 모델이 많은 데이터를 처리해야 할 때에도 관련 정보를 기억하고 집중할 수 있도록 도와주는 새로운 기술인 Focused Transformer를 소개합니다. 이 기법은 OpenAI의 모델에 대한 테스트에서 볼 수 있듯이 AI가 긴 텍스트를 이해하고 사용하는 방식을 개선합니다.

The study introduces a new technique, the Focused Transformer, which helps AI models remember and focus on relevant information even when they have to deal with a lot of data. The method improves how AI understands and uses long pieces of text, as shown by their tests on OpenAI's models.

테스트 시간 적응 방법에 대한 벤치마크 / A Benchmark for Test-Time Adaptation Methods (GitHub Repo)

이 연구는 널리 사용되는 이미지 분류 데이터셋에서 다양한 테스트 시간 적응(TTA) 방법이 얼마나 잘 수행되는지 평가하기 위한 벤치마크 시스템을 제시합니다.

This study presents a benchmark system for evaluating how well different Test-Time Adaptation (TTA) methods perform on popular image classification datasets.

:man_technologist: 엔지니어링 및 리소스 관련 소식 / Engineering & Resources

MoE(Mixtures of Experts)는 인스트럭션 튜닝이 더 쉬울 수 있습니다 / MoEs may be easier to instruction tune (26 minute read)

전문가 혼합 모델은 밀집 모델과 동일한 추론 비용을 갖는 희소 모델입니다. 수년 동안 프로덕션 환경에서 사용되어 왔습니다. 밀집 모델보다 인스트럭션 튜닝이 더 쉬울 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 이는 현대 언어 모델에서 인스트럭션 튜닝이 매우 중요하다는 것이 입증되었기 때문에 중요합니다.

Mixtures of Experts are sparse models that have the same inference cost as dense models. They have been used in production situations for a number of years. It turns out that they may be easier to instruction tune than their dense counterparts. This is important because instruction tuning has been shown to be invaluable in modern language models.

RL이 없는 역-강화학습은 빠르고 강력하다 / Inverse RL without the RL is fast and robust (4 minute read)

역-강화학습은 행동 복제 또는 전문가 모방이라고도 합니다. 이는 내부 강화 학습 루프를 도입하여 감독 튜닝이라는 쉬운 작업을 어렵게 만듭니다. 그러나 이 루프를 제거하면 함수 근사화 문제와 같은 어려움 없이 강화 학습 탐색의 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

Inverse reinforcement learning is sometimes called behavior cloning or expert imitation. It makes the easy task of supervised tuning hard by introducing an inner reinforcement learning loop. However, if we remove that loop, we get many of the benefits of reinforcement learning exploration without some of the challenges of the function approximation issue.

대규모 언어 모델은 제한된 역추론을 할 수 있다 / Large language models can do limited counterfactual reasoning (31 minute read)

최근 언어 모델 성능을 평가하는 방법에 대해 많은 논의가 있었습니다. 벤치마크는 개선의 방향성을 제시하는 좋은 지표입니다. 그러나 벤치마크는 불완전한 것으로 잘 알려져 있습니다. 이 논문에서는 사실과 반대되는 추론을 살펴보고 모델이 우리가 생각하는 것만큼 강력하지는 않지만 최근의 기준 모델보다 더 강력하다는 것을 제안합니다.

There's been a lot of discussion recently about how to evaluate language model performance. Benchmarks are good and give directional metrics of improvement. However, they are well known to be incomplete. This paper explores counterfactual reasoning and suggests that models are not as powerful as we believe, but are more powerful than recent baseline models.

:gift: 그 외 소식 / Miscellaneous

In-or-out? 윔블던, 라인 심사위원을 AI로 대체하는 것을 고려하다 / In-or-out? Wimbledon Considers Replacing Line Judges with AI (5 minute read)

"사이클롭스"가 AI로 대체되는 것은 시간 문제였습니다. 맥켄로가 과거처럼 AI를 향해 소리치는 모습을 볼 수만 있다면 말입니다.

It was only a matter of time before the “cyclops” got replaced with AI. If only to see McEnroe shout at AI like back-in-the-day.

크리스토퍼 놀란은 어떻게 AI를 사랑하는 방법을 배웠을까 / How Christopher Nolan Learned To Love AI (10 minute read)

크리스토퍼 놀란은 Wired와의 인터뷰에서 최초의 핵무기 개발에 기여한 이론 물리학자 J. 로버트 오펜하이머에 관한 영화 '오펜하이머'의 개봉을 앞두고 있다고 이야기했습니다. 놀란 감독은 인공지능의 잠재적 위험성을 탐구하는 데 관심이 있으며, 오펜하이머의 이야기는 기술의 오용에 대한 경고의 이야기라고 생각한다고 말했습니다.

In an interview with Wired, Christopher Nolan discussed his upcoming film Oppenheimer, which is about J. Robert Oppenheimer, the theoretical physicist who helped develop the first nuclear weapons. Nolan said that he is interested in exploring the potential dangers of artificial intelligence and that he believes that Oppenheimer's story is a cautionary tale about the misuse of technology.

창업한 지 4주 된 스타트업 미스트랄의 1억 500만 유로 투자 발표 메모 보기 / See the pitch memo that raised €105m for four-week-old startup Mistral (7 minute read)

저는 일반적으로 이런 종류의 이야기를 등록해서 보는 것을 좋아하지 않지만, 이 메모는 흥미롭게 읽을 수 있으며 현재 AI 분야에서 미국의 지배에 대한 EU 중심의 대응과 함께 FOMO에 대한 분명한 신호라고 말할 수 있습니다.

I’m not normally a fan of the register-to-view-it kinds of stories like this but I will say this memo is an interesting read and also a clear sign of the FOMO out there along with an EU-centric response to the current US domination in the AI-landscape.

:zap: 더 읽어보기 / Quick Links

인과 AI(Causal AI): 다음번 AI 프런티어 / The Next AI Frontier: Causal AI (4 minute read)

이 문서에서는 머신러닝 시스템을 개선하기 위해 인과 관계를 이해하는 데 중점을 두는 인과 AI라는 새로운 분야를 살펴봅니다. 다양한 산업에서 인과 AI의 잠재적 적용과 이점에 대해 논의하며, 의사 결정을 개선하고 결과를 예측하며 프로세스를 최적화할 수 있는 인과 AI의 능력을 강조합니다.

The article explores the emerging field of causal AI, which focuses on understanding cause-and-effect relationships to improve machine learning systems. It discusses the potential applications and benefits of causal AI in various industries, highlighting its ability to enhance decision-making, predict outcomes, and optimize processes.

허깅페이스에 공개된 InstructBLIP / InstructBLIP now in HuggingFace (1 minute read)

InstructBLIP은 Salesforce의 연구 결과에서 나온 강력한 모델로, 제로 샷 시각적 질문 답변(VQA)을 매우 잘 수행할 수 있습니다.

InstructBLIP is a powerful model from Salesforce research that can perform zero-shot Visual Question Answering (VQA) quite well.

MindOS - 모두를 위한 AI 에이전트 / MindOS - AI agents for everyone (Product)

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Replit AI podcast (Podcast)

Replit AI 팀은 팟캐스트를 통해 언어 모델과 프로그램 합성에 관한 상당히 기술적인 세부 사항을 논의합니다. 현재 세 개의 에피소드가 있습니다.

The Replit AI team has a podcast where they discuss fairly technical details around language models and program synthesis. There are currently three episodes available.