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주요 뉴스 & 신규 출시 소식 / Headlines & Launches
Stable 3D: AI를 사용하여 3D 모델을 생성하는 Stability의 최신 툴 / Stability’s AI Latest Tool Uses AI To Generate 3D Models (2 minute read)
Stability AI는 모델링 및 게임 개발을 위한 3D 모델 생성을 간소화하기 위한 AI 기반 앱인 Stable 3D를 출시했습니다.
Stability AI has unveiled Stable 3D, an AI-driven app aimed at simplifying 3D model creation for modeling and game development.
영국, AI 슈퍼컴퓨터 Isambard-AI에 2억 7,300만 달러 투자 / UK Invests $273M In AI Supercomputer (1 minute read)
영국 정부는 브리스톨 대학에서 구축할 AI 슈퍼컴퓨터 '아이삼바드-AI(Isambard-AI)'에 2억 7,300만 달러를 투자하며 AI 기술 분야에서 두각을 나타내고자 하는 열망을 드러내고 있습니다.
The UK government is investing $273 million in an AI supercomputer dubbed Isambard-AI, which will be constructed by the University of Bristol, showcasing its aspiration to excel in AI technology.
메타의 AI 연구 책임자, 오픈소스 라이선스의 변화를 원하다 / Meta’s AI Research Head Wants Open Source Licensing To Change (4 minute read)
오픈소스로 선전되는 Meta의 라마 2는 오픈소스 이니셔티브의 모든 요구 사항을 충족하지 않는 제한된 라이선스로 인해 면밀한 조사를 받고 있습니다. 그럼에도 불구하고 Meta의 AI 연구 부사장 Joelle Pineau는 정보 공유와 비즈니스 비용 간의 균형을 강조하며 이전 오픈소스 프로젝트인 PyTorch와 유사한 협업 혁신을 목표로 삼고 있습니다.
Meta's Llama 2, touted as open-source, faces scrutiny due to its limited license not meeting all Open Source Initiative requirements. Despite this, Meta's VP for AI research, Joelle Pineau, emphasizes the balance between information-sharing and business costs, aiming for collaborative innovation akin to its previous open-source project PyTorch.
연구 & 혁신 관련 소식 / Research & Innovation
MistralLite: 더 긴 컨텍스트 미스트랄 32k 토큰 모델 / long(er) context Mistral model (3 minute read)
아마존은 상황에 따라 최대 32,000개의 토큰까지 확장할 수 있는 RoPE로 미세 조정된 미스트랄 7B를 통해 오픈소스 LLM 게임에 뛰어들었습니다.
Amazon enters the open source LLM game with a RoPE fine-tuned Mistral 7B that scales up to 32k tokens in context.
SoulChat: 공감을 위한 언어 모델 조정하기 / Tuning Language Models for Empathy (8 minute read)
연구원들은 공감 대화 훈련을 위한 데이터 세트를 만들어 심리 상담에 사용되는 대규모 언어 모델에서 공감 능력을 향상시키는 방법을 개발했습니다.
Researchers have developed a way to improve empathy in large language models used for psychological counseling by creating a dataset for empathetic conversation training.
YaRN: 가장 긴 컨텍스트 미스트랄 128k 모델 / long(est) context Mistral model (3 minute read)
Nous의 연구팀은 얀 방식을 사용해 최대 128k의 컨텍스트에서 작동하도록 Mistral 7B를 미세 조정했습니다. 짧은 시퀀스 길이에서는 성능 저하를 최소화하고 긴 문서에서는 크게 향상된 성능을 보여줍니다.
Nous research has used their Yarn method to fine-tune Mistral 7B to operate on contexts up to 128k. It shows minimal degradation on short sequence lengths and vastly improved performance on long documents.
엔지니어링 및 리소스 관련 소식 / Engineering & Resources
TigerLab: RAG, 미세 조정 및 모델 제공을 위한 오픈소스 툴킷 / Open source toolkit for RAG, fine-tuning, and model serving (GitHub Repo)
LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 최소한의 오픈소스 Python 도구입니다.
A minimal and open source Python toolkit for building LLM applications.
이미지 분류에 ChatGPT 사용 / Using ChatGPT for Image Classification (14 minute read)
이 연구는 대규모 언어 모델을 사용하여 클래스를 계층 구조로 구성함으로써 이미지 분류를 개선할 수 있으며, CLIP과 같이 사전 학습된 모델이 유사한 카테고리를 혼동하는 편견을 해결할 수 있음을 보여줍니다.
This study shows that image classification can be improved by using large language models to organize classes into hierarchies, addressing biases in pretrained models like CLIP that confuse similar categories.
MoE PEFT용 코드 공개 / Code released for MoE PEFT (GitHub Repo)
Cohere의 연구 부서인 For AI는 전문가 혼합 모델을 위한 효율적인 파라미터 미세 조정을 개발했습니다. 최근 커뮤니티가 활용할 수 있도록 코드를 공개했습니다.
Cohere’s research arm For AI developed parameter efficient fine-tuning for Mixture-of-Experts models. It recently released the code for the community to build on.
그 외 소식 / Miscellaneous
노이즈 선별하기: AI가 정보 과부하에 미치는 영향 / Sifting through the noise: How AI will impact information overload (5 minute read)
의심할 여지 없이 매주 많은 콘텐츠를 소비합니다. 기사, 블로그 게시물, 트윗, 뉴스레터. AI와 함께 사용자 제작 콘텐츠의 증가는 기하급수적으로 증가할 것입니다. 사용자의 주의를 끌기 위해 구축하는 시스템이 그 어느 때보다 중요해질 것입니다.
No doubt, you consume a lot of content on a weekly basis. Articles, blog posts, tweets, this newsletter. With AI, the rise of user-generated content is going to increase exponentially. The systems you build to defend your attention will be more important than ever.
토크 라마 / Talk Llama (GitHub Repo)
터미널에서 LLaMA AI와 대화하세요.
Talk with a LLaMA AI in terminal.
소프트웨어 회사 운영에서 AI의 역할 / AI’s role in running software companies (2 minute read)
코드 작성을 돕고, 코드의 품질을 확인하고, 콘텐츠 생성에 반복성을 더하는 것까지, AI는 소프트웨어 회사의 일상적인 운영에서 활용에 대해 생각하는 방식에 영향을 미치게 될 것입니다. 이 글에서는 AI를 운영에 추가할 때 고려해야 할 일반적인 영역에 대해 살펴봅니다.
From helping you to write code, checking the quality of that code, and adding repeatability to your content generation, AI is going to impact how we think about leverage in the daily operations of our software companies. This article explores the common areas you should be thinking about adding AI to your operations.
더 읽어보기 / Quick Links
Julius (Product)
Julius는 데이터와 파일을 분석하는 AI 데이터 과학자입니다.
Julius is an AI data scientist for analyzing data and files.
팀 쿡, 생성형 AI에 대해: "우리는 꽤 많은 투자를 하고 있습니다" / Tim Cook On Generative AI: “We’re Investing Quite A Bit” (1 minute read)
팀 쿡 CEO는 2023년 4분기 Apple 실적 발표에서 생성형 AI로 수익을 창출할 계획에 대해 자세히 설명하지 않은 채 AI에 대한 상당한 투자를 인정했습니다.
CEO Tim Cook acknowledged significant investments in AI without detailing how they plan to monetize generative AI during Apple's Q4 2023 earnings call.
비틀즈가 AI의 도움으로 마지막 곡을 발표했습니다 / The Beatles Just Released Their Final Song With The Help Of AI (1 minute read)
해체 후 50여 년이 지난 비틀즈가 마지막 곡인 '나우 앤드 앤드'를 발표하면서 AI 기술을 통해 존 레논의 목소리를 되살려냈습니다.
Over five decades post their disbanding, The Beatles have released "Now and Then," their last song, with AI technology revitalizing John Lennon's voice.