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주요 뉴스 & 신규 출시 소식 / Headlines & Launches
OpenAI의 신뢰 및 안전 책임자 사임 / OpenAI head of trust and safety steps down (4 minute read)
혁신적인 연구 그룹에 합류한 지 1년 반 만에 현 신뢰 및 안전 책임자가 가족과 더 많은 시간을 보내기 위해 물러납니다.
After a year and a half with the innovative research group, the current head of trust and safety is stepping down to spend more time with their family.
LangChain, LangSmith 발표 / LangChain announces LangSmith (11 minute read)
LangChain은 개발자가 LLM 애플리케이션을 프로토타입에서 프로덕션으로 전환하는 데 도움이 되는 플랫폼인 LangSmith를 공개했습니다. 디버깅, 테스트, 평가 및 모니터링 기능을 제공하는 이 플랫폼은 LLM 애플리케이션 개발자가 직면하는 일반적인 장애물을 해결하는 것을 목표로 합니다.
LangChain has unveiled LangSmith, a platform to help developers move LLM applications from prototype to production. Offering debugging, testing, evaluating, and monitoring functionalities, it aims to solve common roadblocks faced by LLM application developers.
마크 안드레센이 ChatGPT를 사용하여 아들이 인공지능의 미래를 준비하는 방법 / How Marc Andreessen uses ChatGPT to prepare his son for the A.I. future (3 minute read)
벤처 캐피털리스트 마크 안드레센은 OpenAI의 ChatGPT를 사용하여 아들에게 세상을 가르치고 있으며, AI가 평생 학습의 동반자 역할을 할 것이라고 말합니다. 그는 학습과 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 강조하며 AI에 대해 긍정적인 입장을 견지하고 있습니다.
Venture capitalist Marc Andreessen is using OpenAI's ChatGPT to teach his son about the world, suggesting AI will serve as a lifelong learning ally. He maintains a positive stance on AI, emphasizing its potential to significantly enhance learning and productivity.
연구 & 혁신 관련 소식 / Research & Innovation
GitHub Copilot의 새로운 기능 / What's new in GitHub Copilot (6 minute read)
멋진 개선 사항이 많이 있습니다. 개인적으로 가장 마음에 드는 것은 오류 메시지를 기반으로 깨진 Jupyter Notebook 셀을 수정하는 옵션입니다.
There are many cool improvements. My personal favorite is the option to fix a broken Jupyter Notebook cell based on an error message.
순수 C로 만든 라마 2, 학습 및 추론 / Llama 2 in pure C, train and inference (GitHub Repo)
Andrej Karpathy는 llama.cpp에서 크게 영감을 받아 멋진 라이브러리를 만들었습니다. 이 라이브러리는 가장 낮은 수준의 프로그래밍에 관심이 있는 분들에게 좋은 리소스입니다(그의 모든 코드와 마찬가지로). GPT4가 그의 작성을 도왔습니다.
Andrej Karpathy wrote a cool library heavily inspired by llama.cpp. It can be used to train and inference the new Llama 2 model in pure C. The library is a good resource (like all his code) for those interested in the lowest levels of programming. GPT4 helped him write it.
(
Llama2.c: 순수 C로 작성된 Llama 2 추론 코드 (Llama2.c: Inference Llama 2 in one file of pure C))
SlowTV: 개선된 단안(monocular) 깊이 추정 / Improved monocular depth estimation (GitHub Repo)
이 연구는 유튜브에서 수집한 SlowTV라는 대규모 데이터셋을 소개하며, 이를 통해 등산로, 수중 장면, 실내 공간과 같은 다양한 환경에서 깊이를 이해하는 self-provised 단안(monocular) 깊이 추정 모델의 능력을 향상시킵니다.
This study introduces a large-scale dataset called SlowTV, gathered from YouTube, which improves the ability of self-supervised monocular depth estimation models to understand depth in various environments like hiking trails, underwater scenes, and indoor spaces.
엔지니어링 및 리소스 관련 소식 / Engineering & Resources
L-Eval: 긴 문맥 언어 모델을 위한 표준화된 평가 도구 / A Standardized Assessment Tool for Long Context Language Models (GitHub Repo)
이 프로젝트에서는 장문 언어 모델 평가를 표준화하기 위해 다양한 분야에 걸쳐 2,000개 이상의 질의-응답 쌍을 포함하는 평가 도구 모음인 L-Eval을 소개합니다.
This project introduces L-Eval, an evaluation suite containing over 2,000 query-response pairs across various fields to standardize the assessment of long context language models.
파운데이션 모델을 갖춘 통합 에이전트를 향하여 / Towards a unified agent with foundation models (30 minute read)
언어가 계획을 위한 강력한 기반이라는 새로운 아이디어가 떠오르고 있습니다. 이러한 방식으로 계획이 필요한 시스템에 강력한 언어 모델을 연결하면 해당 시스템을 개선할 수 있습니다. 희소 보상 환경의 경우, 이것이 사실로 밝혀졌습니다. 제안된 방법은 데이터 유용성, 적응성 및 일반적인 성능을 기준선보다 개선했습니다.
There is an emerging idea that language is a powerful bed for planning. In this way, plugging in powerful language models to systems that require planning should improve those systems. For a challenging sparse reward environment, this turns out to be the case. The proposed method has improved data utility, adaptability, and general performance over a baseline.
LLM의 사실적 지식 경계 탐색 / Exploring Factual Knowledge Boundaries of LLMs (17 minute read)
이 연구는 LLM의 사실적 지식 경계와 검색 증강이 개방형 도메인 질문 답변과 같은 지식 집약적 작업에서 LLM의 성능과 판단력을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 조사합니다. 연구 결과에 따르면 LLM은 자신의 질문 답변 능력을 과대평가하는 경향이 있지만, 검색 증강은 제공된 검색 결과에 대한 의존도가 성능에 상당한 영향을 미치지만 지식 경계를 더 잘 인식하고 판단력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있는 것으로 나타났습니다.
This research investigates the factual knowledge boundaries of LLMs and how retrieval augmentation can improve their performance and judgment in knowledge-intensive tasks such as open-domain question answering. Findings indicate that while LLMs tend to overestimate their abilities to answer questions, retrieval augmentation can help them become more aware of their knowledge boundaries and improve their judgment, though their reliance on the provided retrieval results significantly impacts their performance.
그 외 소식 / Miscellaneous
블루칼라 AI 전문가를 위한 길 닦기 / Paving the Path for “Blue-Collar AI” Professionals (5 minute read)
AI는 일부 근로자에게는 문을 닫게 할 수 있지만, 다른 근로자에게는 새로운 기회를 제공할 수 있습니다. Myra Oldan이 AI 농장 일꾼부터 창고 운영자까지, AI 시대에 블루칼라 업무 2.0이 어떤 모습일지 살펴봅니다.
AI might be closing the doors for a few workers, but it could open some for others. Myra Oldan explores what blue collar work 2.0 might look like in the age of AI, from AI Farmhands to Warehouse Operators.
Stability AI 프리윌리 모델 / Stability AI freewilly models (3 minute read)
Stability는 연구용으로 사용할 수 있도록 인스트럭션이 조정된 언어 모델 세트를 출시했습니다.
Stability has released a set of instruction tuned language models for research use.
AI에서 주목해야 할 사항 / What to watch in AI (30 minute read)
이 문서에서는 AI의 잠재적인 사용 사례와 여러분이 들어보지 못했을 수도 있는 13개의 선도적인 기업에 대해 자세히 설명합니다.
This article gives a breakdown of the potential use cases for AI and thirteen companies you may not have heard of which are leading the way.
더 읽어보기 / Quick Links
Meta, 상업용 인공지능 모델 출시 계획 / Meta Plans To Release It’s AI Model For Commercial Use (1 minute read)
메타는 상업적 용도로 설계된 인공지능 모델의 상용 버전을 출시할 계획입니다.
Meta is planning to release a commercial version of its artificial intelligence model designed for commercial use.
생성형-AI를 사용한 구글 검색 / Google Search with Generative-AI (Product)
구글은 실험실을 통해 AI 지원 검색 결과를 더욱 발전시키고 있습니다.
Google dabbling further via labs with AI-assisted search results.
맥킨지, 코히어와의 협업을 통해 생성형 AI에 무게를 싣다 / McKinsey weighs in on GenAI through a collaboration with Cohere (4 minute read)
McKinsey와 Cohere는 조직이 생성형 AI를 운영에 통합하고, 비즈니스 프로세스를 재정의하고, 인력을 교육 및 숙련시키고, 이 새로운 기술을 사용하여 현재 가장 어려운 과제를 해결할 수 있도록 지원할 것입니다.
McKinsey and Cohere will help organizations integrate generative AI into their operations, redefine business processes, train and upskill workforces, and use this emerging technology to tackle some of the toughest current challenges.
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