[TLDR] 오늘의 AI 뉴스, 2023-07-27: OpenAI의 변호사 채용 소식 🧑‍⚖️, 프론티어 모델 포럼 🏆, 신경망으로 신경파 이해하기 🧠

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

프론티어 모델 포럼 / Frontier model forum (4 minute read)

출시되는 모든 새로운 모델을 따라잡기 어렵다고 생각했다면, 안전과 정렬을 위해 시작되는 다양한 포럼이 도움이 될 것입니다. 대형 모델을 학습하는 최고의 연구소들로 구성된 또 다른 그룹이 대형 모델의 안전과 정렬을 감독하기 위해 결성되었습니다.

If you thought it was hard to keep up with all the new models being released, the different forums being launched for safety and alignment take the cake. Another group consisting of a selection of top labs training large models has been formed to oversee safety and alignment of large models.

(:fire::kr: 프론티어 모델 포럼: 새로운 파트너십으로 책임있는 AI 촉진 (A new partnership to promote responsible AI))

OpenAI는 다수의 변호사를 고용하고 있습니다 / OpenAI is hiring a lot of lawyers (6 minute read)

새로운 세대의 AI 세계에는 해결해야 할 법적 과제가 무수히 많습니다. 대기업의 많은 최고 변호사들이 이러한 새로운 문제를 해결하기 위해 OpenAI로 이동하고 있습니다.

There are a myriad of legal challenges to solve in the new generative AI world. Many top lawyers from big tech companies are moving to OpenAI to work on these novel problems.

오디오용 트랜스포머 무료 강좌 / Transformers for Audio free course (8 minute read)

트랜스포머로 무언가를 생성하는 것이 유행처럼 번지고 있지만, 시작하기는 어렵고 어디서부터 시작해야 할지 알기는 더욱 어렵습니다. HuggingFace의 이 새로운 강좌는 오디오 데이터로 작업하고 트랜스포머를 학습하는 방법을 보여줍니다.

Generating things with Transformers is all the rage - but it's hard to get started and even harder to know where to look. This great new course from HuggingFace shows how to work with audio data and train Transformers.

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

NeuralWaveMachines: 신경망은 신경파를 이해하는 데 도움이 된다 / Neural networks help understand neural waves (8 minute read)

인간의 뇌는 신경파를 생성하지만 그 정확한 기능은 알려져 있지 않습니다. 연구자들은 유사한 파동을 생성하는 것으로 알려진 역학을 사용하여 시퀀스 모델을 학습시킴으로써 이러한 파동이 우리 뇌가 기억과 계산을 한 번에 수행하도록 도울 수 있다는 사실을 발견했습니다.

Human brains produce neural waves, but their exact function is unknown. By training sequence models to use dynamics known to produce similar waves, researchers found that these waves may help our brain have memory and computation happen at once.

FacTool: AI가 생성한 텍스트에서 사실 오류 감지 / Detecting Factual Errors in Text Generated by AI (GitHub Repo)

이 저장소에서는 작업이나 도메인에 관계없이 대규모 언어 모델에서 생성된 텍스트에서 사실 오류를 발견하도록 설계된 새로운 프레임워크인 FacTool을 소개합니다.

This repository introduces FacTool, a new framework designed to spot factual errors in text created by large language models regardless of the task or domain.

SgMg: 비디오 객체 세분화를 참조하기 위한 향상된 접근 방식 / An Enhanced Approach for Referring Video Object Segmentation (GitHub Repo)

이 저장소에서는 기능 드리프트 문제를 해결하고 시각적 세부 정보를 활용하여 세그먼테이션을 더 잘 최적화함으로써 비디오에서 참조 객체를 세그먼트하는 프로세스를 개선하는 새로운 방법인 SgMg를 소개합니다. 이 새로운 접근 방식을 사용하면 동영상에서 여러 개체를 동시에 세그먼트화할 수 있어 프로세스가 더 빠르고 실용적입니다.

This repository introduces SgMg, a new method that improves the process of segmenting referred objects in videos by addressing an issue with feature drift and making use of visual details to better optimize the segmentation. The new approach also enables simultaneous segmentation of multiple objects in a video, making the process faster and more practical.

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

그래프 신경망으로 자금세탁 방지 시스템 강화 / Enhance Anti-Money Laundering Systems with Graph Neural Networks (28 minute read)

이 연구는 실제 은행 거래로 구성된 크고 다양한 네트워크에서 작동하도록 설계된 그래프 신경망을 사용하여 자금 세탁 활동을 탐지하는 새로운 방법을 제안합니다.

This study proposes a new method for detecting money laundering activities using Graph Neural Networks designed to work on large, varied networks constructed from real-world bank transactions.

PUMA: 프롬프트를 손상시키지 않고 언어 모델 사용하기 / Use language models without compromising your prompts (25 minute read)

최근 언어 모델의 많은 발전은 게이트형 API의 배경에 있습니다. 즉, 서비스를 이용하려면 모델 제공업체에 민감한 데이터를 보내야 합니다. 하지만 다자간 통신이라는 알고리즘이 있어 정보 유출 없이 안전하게 통신할 수 있습니다. 물론 이러한 알고리즘은 실행 비용이 많이 듭니다. 이 연구에서 라마 7B의 토큰 1개를 생성하는 데 약 5분이 걸렸지만 실제로 작동한 것은 이번이 처음이었습니다!

Many recent advances in language models are behind gated APIs. This means that you have to send sensitive data to the model provider to use their service. However, there are algorithms called multiparty communication that enable secure communication without leaks. They are, naturally, expensive to run. In this study, it took about 5 minutes to generate 1 token for Llama 7B, but it was the first time it actually worked!

SwinMM: 스윈 트랜스포머로 의료 이미지 분석 개선 / Improving Medical Image Analysis with Swin Transformers (GitHub Repo)

이 저장소에서는 학습 데이터가 많지 않은 경우에도 여러 시점의 정보를 자기 감독 방식으로 효율적으로 사용하여 의료 영상 분석을 개선하는 새로운 방법인 SwinMM을 소개합니다.

This repository introduces SwinMM, a new method that improves the analysis of medical images by efficiently using information from multiple viewpoints in a self-supervised way, even when there's not much training data available.

:gift: 그 외 소식 / Miscellaneous

일본 경제산업성, 가정용 AI 개발을 위한 새로운 슈퍼컴퓨터 구축 / Japan's METI to build new supercomputer to help develop AI at home (2 minute read)

일본 경제산업성은 현지의 자체 AI 개발을 촉진하기 위해 AIST를 통해 고성능 슈퍼컴퓨터를 구축할 계획입니다. AIST의 기존 컴퓨터보다 2.5배 더 강력한 연산 능력을 제공하는 이 슈퍼컴퓨터는 클라우드 서비스를 통해 국내 기업이 이용할 수 있어 경제 보안을 지원하고 해외 AI 의존도를 낮출 수 있을 것으로 기대됩니다.

Japan's METI plans to deploy a high-performance supercomputer through AIST to boost local generative AI development. The machine, which offers 2.5x more computational power than AIST’s existing machine, will be accessible to domestic companies via a cloud service, aiding in economic security and reducing foreign AI reliance.

GPT-4 성능이 시간이 갈수록 저하되는 중인가요? / Is GPT-4 getting worse over time? (8 minute read)

최근 GPT-4의 성능 저하를 시사하는 한 논문은 성능 저하가 기능 손실이 아닌 미세 조정으로 인한 행동 변화에 기인한다고 주장하며 논쟁을 불러일으켰습니다. 이 연구는 이러한 미세 조정 차이로 인해 언어 모델을 정량적으로 평가하는 것이 어렵다는 점을 강조합니다.

A recent paper suggesting performance degradation in GPT-4 has been disputed, attributing the perceived decline to fine-tuning-induced behavioral changes rather than capability loss. The study emphasizes the challenge of quantitatively evaluating language models due to these fine-tuning variances.

a16z: 네버엔딩 게임, AI가 새로운 게임 카테고리를 만드는 방법 / a16z: the neverending game, how AI will create a new category of games (20 minute read)

AI는 오랫동안 게임에서 중요한 역할을 해왔습니다. 절차적으로 생성된 환경부터 머신러닝과 NPC 행동까지. 생성형 AI는 게임 개발의 새로운 영역으로, 초개인화와 적응형 환경을 구현할 수 있습니다. 스스로 디자인하고 끝이 없는 게임은 어떨까요?

AI has long played a role in games. From procedurally generated environments, to machine learning and NPC behavior. Generative AI is the next frontier in game development, enabling hyper personalization and adaptive environments. How about a game that designs itself and never ends?

:zap: 더 읽어보기 / Quick Links

ProApp: AI 방식으로 디자인 배우기 / ProApp: Learn Design the AI Way (Product Launch)

ProApp은 AI 기반 디자인 멘토, 다양한 디자인 분야의 80개 이상의 단편 강좌, 전문가와 함께하는 주간 워크샵, 디자인 챌린지 등을 제공하는 플랫폼으로 디자인 학습을 혁신하고 있습니다.

ProApp is transforming design learning with a platform with an AI-powered design mentor, 80+ bite-sized courses in diverse design fields, weekly workshops with experts, and design challenges.

프롬프트 퍼프, 모든 생성 모델에 대한 프롬프트 / Prompt Pup, prompts for all generative models (2 minute read)

시중에는 ShareGPT와 같이 유용한 프롬프트에 대한 액세스를 제공하는 많은 서비스가 있습니다. 이 사이트는 다양한 데이터 유형을 포함하고 비교적 포괄적이며 유용한 프롬프트에 초점을 맞추고 있기 때문에 깔끔합니다.

There are lots of services on the market that offer access to useful prompts, such as ShareGPT. This site is neat because it includes many different data types, seems to be relatively comprehensive, and is focused on useful prompts.

iOS용 Rewind App / Rewind for iPhone (Product Launch)

리와인드는 진정한 개인 맞춤형 AI입니다. 휴대폰에서 본 내용을 찾아보고, 검색하고, 리와인드에 물어보세요.

Rewind is truly personalized AI. Browse, search, and ask Rewind about what you’ve seen on your phone.