전문가 체인(CoE)이란? 언젠가부터 기업들은 점점 더 대형 언어 모델(LLM)에 의존하고 있어요. 그런데 이 모델들을 운영하는 데 드는 비용은 상당하죠.😅 CoE, 즉 체인 오브 익스퍼츠 프레임워크는 이 문제를 해결하기 위해 등장했어요. 이 방식은 모델을 구성하는 ‘전문가’들을 병렬이 아닌 순차적으로 활성화하여 리소스를 절약하면서도 정확성을 높입니다. CoE의 작동 방식 전문가 체인은 각기 다른 작업에 특화된 요소들이 연속적으로 서로의
OctoTools, AI의 새로운 물결 🌊\n\n스탠포드 대학에서\n개발한 새로운 오픈소스\n플랫폼 ‘OctoTools’가\n공개되었습니다. 이 플랫폼은\n대형 언어 모델(LLM)의\n추론 작업을\n최적화하는데 도움을 줍니다.\n특히 작업을\n여러 하위 단위로\n분해하고, 다양한 도구를\n활용하여 성능을\n향상시킵니다.\n\n### LLM의 한계를 넘어서\n\n기존 LLM들은\n복잡한 추론 작업에서\n종종 어려움을 겪었습니다.\n하지만 OctoTools는\n이러한 한계를\n극복하기 위해\n개발되었습니다.\n플랫폼은 다양한\n도구 사용을\n더 쉽게 만들어주며,\n기술적 장벽을\n제거하여 개발자와\n기업이 자신의\n도구와 워크플로우를\n확장할 수 있게 합니다.\n\n### 도구 선택의 중요성 🛠️\n\n여러 도구를 사용하는\n과정에서 LLM은\n혼란스러울 수 있습니다.\n하지만 OctoTools는\n여러 도구를\n효율적으로\n조합할
링크드인의 새로운 AI 실험실 링크드인이 AI를 활용해 새로운 실험을 시작했어요. LLM과 LangChain, 그리고 Jupyter 노트북을 활용한 ‘협업형 프롬프트 엔지니어링 놀이터’를 만들었다고 합니다. 이게 도대체 무슨 말이냐구요? 😊 프롬프트 엔지니어링의 중요성 기업들이 AI 모델을 최대한 활용하려면 적절한 프롬프트를 찾아내는 것이 중요하답니다. 링크드인은 이 부분에서 특별한 접근법을 시도했어요. 기술자와 비기술자가 함께 프롬프트를 연구하고 개선할 수 있는 환경을
사실성 향상과 환각 감소 구글 딥마인드가 새로운 벤치마크를 도입했다는 소식이다. 이번 벤치마크는 대규모 언어 모델 (LLM)의 사실성을 향상시키고 환각 문제를 줄이기 위해 고안되었다고 한다.🧠 LLM이 복잡한 작업을 수행할 때나, 사용자가 특정 세부 정보를 찾을 때 사실과 다른 응답을 제공하는 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 구글 딥마인드 연구진은 FACTS Grounding이라는 새로운 벤치마크를 소개했다. FACTS Grounding
메모리 레이어의 혁신\n오늘날 기업들은 다양한 애플리케이션에 LLM(대형 언어 모델)을\n도입하면서 새로운 도전에 직면하고 있습니다. 그 중 하나는\n모델의 사실적 지식을 향상시키고 환각을 줄이는 것입니다.\n메타 AI의 연구진이 제안한 ‘확장형 메모리 레이어’는\n이 문제를 해결할 수 있는 여러 솔루션 중 하나로 주목받고 있습니다.\n\n### 메모리 레이어의 작동 방식\n전통적인 언어 모델은 매개변수에 방대한 정보를\n암호화하는 ‘밀집 레이어’를 사용합니다. 그러나 확장형 메모리 레이어는\n더 많은
애플의 새로운 시리, ‘LLM 시리’란? 🧐 애플이 더 똑똑한 버전의 시리, ‘LLM 시리’를 준비 중이라고 합니다. 블룸버그 보도에 따르면, 애플은 이 신형 시리를 챗봇인 ChatGPT와 경쟁하기 위해 설계 중이라고 하는데요. LLM이란? ‘LLM’은 ‘Large Language Model’의 약자로, 대규모 언어 모델을 의미해요. 이 기술을 통해 시리가 사람처럼 대화를 이어가고, 더 복잡한 작업을 수행할 수 있게 됩니다. 😮
바이오텍과 AI의 만남 🚀 바이오텍 산업에서도 이제 AI가 필수로 자리잡고 있습니다. 그러나 항상 쉽지만은 않죠. Converge Bio는 이 문제를 해결하기 위해 나섰습니다. 바로 바이오텍 LLM을 실제로 작동하게 만드는 도구를 개발했기 때문입니다. 데이터 강화의 중요성 단순한 모델은 충분하지 않습니다. 데이터를 보강하고 결과를 설명할 수 있어야 하죠. Converge Bio는 이 부분에 집중하고 있습니다. “모델은 단지 모델일 뿐”이라며
비트넷 아키텍처의 혁신적 접근 마이크로소프트가 새로운 비트넷(BitNet) 아키텍처를 통해 대규모 언어 모델(LLM)의 효율성을 극대화하고 있습니다. 🌀 비트넷은 1비트 LLM을 사용하여 모델의 가중치를 단 1비트로 표현함으로써, 메모리와 계산 자원을 크게 줄일 수 있습니다. 기존 LLM의 한계 전통적인 LLM은 16비트 부동 소수점 숫자(FP16)를 사용해 매개변수를 표현합니다. 이로 인해 많은 메모리와 계산 자원이 필요하게 됩니다. 비트넷 a4.8의 혁신
오픈소스 LLM의 부상 오픈소스 대형 언어 모델(LLM)이 사이버 보안의 판도를 바꾸고 있습니다. 🛡️ 이러한 모델들은 신속한 혁신을 촉진하며, 스타트업과 기존 벤더들이 시장에 더 빨리 진입할 수 있도록 도와주고 있습니다. LLaMA 2, Falcon, StableLM과 같은 모델들이 그 대표적인 예입니다. 이러한 모델들은 비용 효율성, 유연성, 투명성을 이유로 점점 더 많은 채택을 받고 있습니다. 사이버 보안에서의 도전과 응전
대형 언어 모델(LLM)이 복잡한 작업에서 점점 더 효과적으로 변하고 있지만, 여전히 첫 시도에서 정답을 찾지 못하는 경우가 많습니다. 그래서 LLM이 자신의 실수를 찾아 교정할 수 있도록 하는 ‘자체 교정’에 대한 관심이 커지고 있습니다. 하지만 현재의 자체 교정 시도는 한계가 있으며, 실제 상황에서 자주 충족되지 않는 요구 사항이 있습니다. 구글 딥마인드의 혁신: SCoRe 구글 딥마인드의 연구진은