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주요 뉴스 & 신규 출시 소식 / Headlines & Launches
생성형 AI와 스토리지의 중요성이 커지고 있음을 강조하는 MLPerf 결과 / MLPerf Results Highlight Growing Importance of Generative AI and Storage (5 minute read)
MLPerf는 두 가지 벤치마크 제품군의 결과를 발표했습니다: 기록적인 참여와 성능 향상을 보여주는 MLPerf 추론 v3.1과 ML 트레이닝 워크로드의 스토리지 시스템 성능을 평가하는 MLPerf 스토리지 v0.5가 그것입니다. 추론 벤치마크 제품군에는 새로운 AI 트렌드를 반영하여 대규모 언어 모델과 업데이트된 추천자 테스트가 도입되었습니다.
MLPerf has released results from two benchmark suites: MLPerf Inference v3.1, which showcases record participation and performance gains, and MLPerf Storage v0.5, which assesses storage system performance for ML training workloads. The Inference benchmark suite introduced a large language model and updated recommender tests, reflecting emerging AI trends.
Microsoft 오픈소스 EvoDiff / Microsoft Open Sources EvoDiff (2 minute read)
Microsoft는 단백질 서열이 주어지면 충실도가 높고 다양한 단백질을 생성할 수 있다고 주장하는 새로운 AI 모델인 EvoDiff를 오픈소스화했습니다.
Microsoft has open-sourced EvoDiff, a novel AI model that the company claims can generate high-fidelity, diverse proteins given a protein sequence.
Patronus AI, 엔터프라이즈 LLM에 대한 신뢰도를 높이기 위해 3백만 달러의 시드 모금 / Patronus AI raises $3m seed to raise confidence in enterprise LLMs (5 minute read)
Lightspeed가 이끄는 이 팀은 LLM이 기업에 얼마나 유용한지 이해하는 데 도움이 되는 실제 점수를 구축하고자 합니다.
Led by Lightspeed, the team wants to build real world scoring to help understand how useful LLMs are for enterprises.
연구 & 혁신 관련 소식 / Research & Innovation
DeepFakeFace: 가짜 유명인 이미지를 찾아내는 새로운 데이터셋 / A New Dataset to Spot Fake Celebrity Images (9 minute read)
딥페이크페이스(DFF)는 진짜 사진과 가짜 사진을 더 잘 구분할 수 있도록 설계된 첨단 기술로 만든 가짜 유명인 사진 모음입니다. deepfake
DeepFakeFace (DFF) is a collection of fake celebrity photos made with advanced technology designed to help us get better at telling real pictures from fake ones.
LLM 애플리케이션 / LLM Applications (GitHub Repo)
프로덕션용 RAG 기반 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 종합 가이드입니다. rag llm-in-production
A comprehensive guide to building RAG-based LLM applications for production.
DifferentiableJpeg: 딥러닝으로 JPEG를 멋지게 재생하기 / Making JPEG Play Nice with Deep Learning (GitHub Repo)
JPEG 이미지는 어디에나 있지만, 학습 중에 쉽게 조정할 수 없기 때문에 딥 러닝과 잘 맞지 않습니다. 이 프로젝트에서는 기존 솔루션을 검토하고 이러한 문제를 해결하는 새로운 방법을 도입하여 JPEG 이미지를 딥러닝 시스템과 완벽하게 조정하고 호환할 수 있도록 합니다.
JPEG images are everywhere, but they don't work well with deep learning because you can't easily tweak them during training. This project reviews existing solutions and introduces a new method that fixes these problems, making JPEG images fully adjustable and compatible with deep learning systems.
엔지니어링 및 리소스 관련 소식 / Engineering & Resources
매개변수 효율성으로 전문가들의 혼합을 한계까지 밀어붙이기 / Pushing mixture of experts to the limit with parameter efficiency (28 minute read)
전문가 혼합(MoE)은 토큰당 런타임을 늘리지 않고 모델의 용량을 늘릴 수 있는 멋진 방법입니다. 하지만 빠르게 실행하고 미세 조정하기에는 여전히 까다롭습니다. 연구원들은 고밀도 모델 매개변수를 효율적으로 미세 조정하여 MoE와 함께 작동하도록 수정하면 성능에 큰 영향을 주지 않으면서도 조정 비용을 크게 줄일 수 있다는 사실을 발견했습니다. mixture-of-experts
Mixture of experts (MoEs) is a cool way to increase the capacity of a model without increasing per token runtime. However, they're still tricky to run quickly and fine-tune. Researchers find that if you modify dense model parameters efficiently fine tuning to work with MoEs you can dramatically reduce tuning costs without hurting performance too much.
교육 없이 언어 모델 정렬하기 / Align a language model without training (25 minute read)
정렬은 언어 모델을 더 유용하고 무해하게 만드는 데 도움이 됩니다. 때때로 성능을 저하시킬 수 있지만 일반적으로는 긍정적입니다. 정렬은 비용이 많이 들고 상당한 양의 정렬 데이터가 필요합니다. 그러나 모델이 자체 출력을 평가한 후 생성 중에 되감기를 허용하면 고정된 모델에서 정렬 성능을 최대 81%까지 향상시킬 수 있습니다.
Alignment helps make language models more helpful and harmless. It can sometimes hurt performance, but in general is a positive. Alignment is expensive and requires substantial alignment data. However, if you allow the model to rewind during generation after evaluating its own output, it can improve alignment performance on the frozen model by up to 81%.
HAMUR: 더 나은 추천 만들기 / Making Better Recommendations (18 minute read)
연구원들은 음악, 책, 영화와 같은 여러 주제나 영역에서 모델이 제안 또는 '추천'을 하는 방식을 개선하기 위해 HAMUR이라는 새로운 모델을 개발했습니다. 이러한 도메인 간에 정보를 혼합하는 기존 방식과 달리, HAMUR은 특수 기술을 사용하여 데이터를 분리하고 더 유연하게 유지합니다.
Researchers have developed a new model called HAMUR to improve how models make suggestions or "recommendations" across multiple subjects or domains, like music, books, or movies. Unlike older methods that mix up information between these domains, HAMUR uses a special technique to keep data separate and more flexible.
그 외 소식 / Miscellaneous
Corqui, 새로운 최첨단 텍스트 음성 변환 모델 출시 / New state of the art text to speech model (2 minute read)
코퀴는 음성 매개변수를 복제하고 다양한 언어로 합성할 수 있는 xtts 모델에 대한 가중치를 출시했습니다.
Coqui has released weights for its xtts model, which can clone voice parameters and synthesize in different languages.
글로벌 AI 거버넌스를 향한 험난한 여정 / The Bumpy Road Toward Global AI Governance (10 minute read)
연구자들은 몇 년 전 글로벌 AI 윤리 협약을 제안하며 철학적 차이에도 불구하고 그 실현 가능성을 강조했습니다. 미-중 AI 경쟁이 치열해짐에 따라 글로벌 AI 규제를 달성하는 데 있어 오해와 언어 장벽과 같은 어려움이 지속되고 있습니다.
Researchers suggested a global AI ethics agreement a few years ago, emphasizing its feasibility despite philosophical differences. As the U.S.-China AI competition grows, challenges like misperceptions and language barriers persist in achieving global AI regulation.
더 읽어보기 / Quick Links
Summit: AI 라이프 코치 / AI Life Coach (Product)
Summit은 사용자가 개인적, 직업적 목표를 달성할 수 있도록 도와주는 AI 라이프 코치입니다. Summit은 큰 목표를 작은 단위의 실행으로 나누고, 사용자가 목표를 달성할 수 있도록 책임을 부여하며, 그 과정에서 개인화된 코칭을 통해 사용자를 지원합니다.
Summit is an AI life coach that helps users achieve personal and professional goals. Summit helps to break down big goals into bite-sized actions, holds users accountable for achieving them, and supports users with personalized coaching along the way.
RETFound: 망막 이미지에서 안구 질환과 파킨슨병 위험을 감지하는 AI / AI Detects Eye Disease And Risk Of Parkinson’s From Retinal Images (2 minute read)
과학자들은 망막 이미지만으로 안과 질환부터 심부전, 파킨슨병에 이르기까지 다양한 건강 상태의 발병 위험을 진단하고 예측할 수 있는 AI 도구인 RETFound를 개발했습니다.
Scientists have developed RETFound, an AI tool capable of diagnosing and predicting the risk of developing multiple health conditions, from ocular diseases to heart failure to Parkinson’s disease, from just retinal images.
알고모 / Algomo (Product)
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