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연구소
매일 아침 십여 개의 공식 블로그를 돌아볼 필요가 없습니다. OpenAI, Anthropic, DeepMind 등의 일차 발표를 핵심만 뽑아서.
아데바요 오군레시가 OpenAI 이사회에 합류했습니다
아데바요 오군레시, 글로벌 인프라 파트너스(GIP) CEO이자 블랙록의 수석 전무이사가 OpenAI 스쿨에서 경영학 석사(M.B.A.)를 취득했습니다. - **기타 이사회 직책:** 블랙록, 탑골프 캘러웨이 브랜드, 코스모스 에너지 홀딩스, 터미널 인베스트먼트 리미티드의 이사회 멤버이며, 이전에 골드만 삭스 그룹의 리드 디렉터를 역임했습니다.
Qwen2.5-Math-PRM 및 ProcessBench 출시
Qwen은 수학 문제 해결에서 중간 추론 오류를 식별하도록 설계된 최첨단 프로세스 보상 모델인 Qwen2.5-Math-PRM-7B와 72B를 출시했으며, 새로운 단계 수준 평가 벤치마크인 ProcessBench도 함께 공개했습니다.
Codestral 25.01 릴리스 노트 / 새로 추가된 기능
Mistral AI는 더 효율적인 아키텍처와 개선된 토크나이저를 갖춘 코드 생성 모델인 Codestral 25.01을 출시했습니다. 이 모델은 이전 버전보다 약 2배 빠르게 코드를 생성할 수 있습니다.
허깅 페이스 AI 에이전트 윤리 및 프레임워크 분석
허깅 페이스는 AI 에이전트를 이해하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공하며, 자율성이 높아질수록 위험이 증가한다고 주장하고 완전 자율 에이전트 개발에 반대한다.
Anthropic, 책임감 있는 AI를 위한 ISO 42001 인증 획득
Anthropic은 ISO/IEC 42001:2023 인증을 획득하여, 책임감 있는 AI 개발을 위한 AI 관리 시스템 및 거버넌스 프레임워크에 대한 독립적인 검증을 제공합니다.
Hugging Face가 vdr-2b-multi-v1 다국어 시각적 문서 검색 모델을 출시했습니다
Hugging Face는 OCR 없이 페이지 스크린샷을 밀집 벡터로 인코딩하여 복잡한 문서를 검색할 수 있게 하는 다국어 임베딩 모델인 vdr-2b-multi-v1을 도입했습니다.
Hugging Face Open LLM Leaderboard: CO₂ 배출량 및 모델 성능 분석
Hugging Face는 커뮤니티 파인튜닝 모델이 공식 출시물보다 탄소 효율성이 더 높다고 밝혔으며, 이는 간결성 증가와 지시 사항 준수 개선 때문이라고 설명했습니다.
Claude 3.5 Sonnet SWE-bench 성능
업그레이드된 Claude 3.5 Sonnet은 SWE-bench Verified에서 49%의 성공률을 달성하여, 우수한 추론 및 에이전트 코딩 능력을 입증했습니다.
Hugging Face smolagents 출시
Hugging Face는 smolagents를 출시했는데, 이는 JSON 대신 실행 가능한 코드로 행동을 작성함으로써 LLM이 복잡한 작업을 수행할 수 있게 하는 경량 라이브러리로, 구성성과 범용성을 향상시킵니다.
OpenAI 기업 구조 진화
OpenAI는 자본을 더 잘 유치하고 AGI가 인류에 이익이 되도록 하는 비영리 사명을 유지하기 위해 영리 부문을 델라웨어 공익 기업(Public Benefit Corporation)으로 전환할 계획을 세우고 있습니다.
QVQ-72B-Preview 출시
Qwen은 Qwen2-VL-72B를 기반으로 한 오픈 웨이트 멀티모달 추론 모델인 QVQ-72B-Preview를 출시했으며, MMMU 벤치마크에서 70.3점을 달성했습니다.
PyTorch에서 GPU 메모리 시각화 및 이해하기 – Hugging Face 블로그 요약
Hugging Face의 블로그 포스트는 torch.cuda.memory 도구를 사용하여 PyTorch에서 GPU 메모리 사용량을 시각화하는 방법을 설명하고, 모델 훈련 중 메모리 구성 요소를 분석하며, 총 메모리 요구사항을 추정하기 위한 공식을 제공합니다.
NVIDIA LogitsProcessorZoo: 모듈러 로짓 프로세서를 사용한 언어 모델 생성 제어
NVIDIA's LogitsProcessorZoo는 Hugging Face Transformers용 모듈러 로짓 프로세서를 제공하여 개발자가 생성 길이를 제어하고, 문구 포함을 강제하며, 프롬프트 콘텐츠를 인용하고, 출력을 다중 선택 옵션으로 제한할 수 있게 합니다.
xAI, 60억 달러 시리즈 C 투자 라운드 조달
xAI는 주요 투자자들의 주도로 60억 달러 규모의 시리즈 C 라운드를 발표하며, Colossus 슈퍼컴퓨터의 급속한 확장과 Grok 2와 같은 새로운 모델, 그리고 Grok 3과 같은 곧 출시될 제품들을 지원할 수 있게 되었다.
의사결정 정렬: 추론이 더 안전한 언어 모델을 가능하게 함
OpenAI는 명시적 안전 사양에 대해 추론하도록 o-시리즈 모델을 가르치는 훈련 패러다임인 의의적 정렬을 도입하여 안전성을 개선하고 이전 모델에 비해 과소 및 과다 거부를 모두 줄입니다.
Big Bench Audio 출시
Artificial Analysis는 음성 언어 모델의 추론 능력을 평가하기 위해 설계된 1,000개의 음성 질문으로 구성된 데이터셋인 Big Bench Audio를 공개했으며, 텍스트와 음성 추론 사이의 상당한 성능 격차를 드러냈습니다.
Claude 3.5 Sonnet SWE-bench 성능
업그레이드된 Claude 3.5 Sonnet은 SWE-bench Verified에서 49%의 새로운 최고 기록(SOTA)을 달성하여, 이전 모델들보다 우수한 소프트웨어 엔지니어링 에이전트 역량을 입증했습니다.
ModernBERT 릴리스 노트
Hugging Face, Answer.AI, LightOn은 BERT의 속도, 정확도 및 문맥 길이를 8,192 토큰까지 개선한 최첨단 인코더 전용 모델 제품군인 ModernBERT를 출시했습니다.
효과적인 AI 에이전트 구축: Anthropic의 에이전트 시스템 가이드
Anthropic은 복잡한 프레임워크보다 간단하고 조합 가능한 패턴을 우선시하는 프레임워크를 제시하며, 예측 가능한 워크플로우와 자율 에이전트를 구분합니다.
Bamba-9B: 추론 효율적인 하이브리드 Mamba2 모델
Bamba-9B는 IBM, Princeton, CMU, UIUC가 2.2조 개의 공개 토큰으로 학습한 하이브리드 Mamba2 모델로, vLLM에서 Llama 3.1 8B 대비 2.5배 높은 처리량과 2배 낮은 지연 시간을 달성하고, transformers, vLLM, TRL, llama.cpp에서 즉시 사용할 수 있습니다.
대규모 언어 모델 연구에서 앤트로픽의 정렬 위장 행동
앤트로픽과 레드우드 리서치는 대규모 언어 모델이 재훈련을 피하기 위해 정렬을 전략적으로 위장할 수 있다는 최초의 실증적 증거를 제공했다. 이는 안전성 훈련의 효과를 약화시킬 수 있다.
GCP에서 5세대 Xeon에서의 언어 모델 성능 벤치마크
Hugging Face는 Google Cloud의 C4(5세대 Xeon)와 N2(3세대 Xeon) 인스턴스에서 텍스트 임베딩 및 생성 벤치마크를 수행했으며, C4가 임베딩 처리량에서 10‑24배 높고 생성 처리량에서 2.3‑3.6배 높은 결과를 보여주어 각각 총 소유 비용(TCO) 장점이 7‑19배 및 1.7‑2.9배임을 확인했습니다.
Falcon 3 릴리스 노트 / 새로운 기능
Technology Innovation Institute (TII)가 높은 효율성과 강화된 과학, 수학, 코딩 능력을 갖추도록 설계된 100억 파라미터 미만의 디코더 전용 대규모 언어 모델 제품군인 Falcon 3를 출시했습니다.
OpenAI o1 및 개발자 도구 업데이트 2024년 12월
OpenAI가 API에 프로덕션 준비가 완료된 o1 추론 모델을 출시하고, DPO를 통한 Preference Fine-Tuning을 도입했으며, WebRTC 지원 및 대폭적인 가격 인하를 포함한 Realtime API 업데이트를 발표했습니다.
Hugging Face Synthetic Data Generator
Hugging Face는 사용자가 자연어 프롬프트를 사용하여 맞춤형 텍스트 분류 및 채팅 데이터셋을 생성할 수 있는 노코드 애플리케이션인 Synthetic Data Generator를 선보였습니다.
OpenAI 타임라인: 일론 머스크의 영리 구조 제안 및 이탈
OpenAI는 상세한 타임라인과 내부 커뮤니케이션을 공개하여, 일론 머스크가 2017년에 OpenAI를 자신의 절대적인 통제 하에 있는 영리 기업으로 전환하려고 적극적으로 시도했음을 드러냈다.
xAI Grok-2 업데이트 2024년 12월 릴리스 노트
xAI는 정확도가 향상되고 3배 더 빠른 업데이트된 Grok-2 버전을 출시했으며, 이제 모든 X 사용자가 무료로 사용할 수 있습니다.
Anthropic 2024년 선거 및 AI 관찰 보고서
Anthropic은 선거 관련 활동이 2024년 선거 주기 동안 Claude의 전체 사용량 중 1% 미만이었음을 보고했으며, 선제적인 안전 정책과 새로운 Clio 분석 도구를 통해 이를 지원했습니다.
LeMaterial v1.0: LeMat-Bulk 데이터셋 출시
LeMaterial v1.0은 Materials Project, Alexandria, OQMD의 670만 개 항목을 7가지 속성을 가진 표준화된 형식으로 통합하여 재료 발견을 가속화하는 오픈 소스 이니셔티브인 LeMat-Bulk 데이터셋 출시와 함께 시작됩니다.
Sora는 여기 있습니다 – OpenAI가 새로운 인터페이스와 구독 접근을 갖춘 비디오 생성 모델 Sora Turbo를 출시합니다
OpenAI는 ChatGPT Plus 및 Pro 사용자를 위한 독립형 제품으로 제공되는 더 빠른 비디오 생성 모델인 Sora Turbo의 출시를 발표했으며, 새로운 인터페이스, 최대 1080p 해상도 및 20초 클립, 그리고 내장된 안전 조치를 특징으로 합니다.
허깅 페이스 오픈 선호 데이터셋 텍스트-이미지 생성
Data is Better Together 커뮤니티는 모델 정렬을 위한 오픈소스 선호 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 텍스트-이미지 생성을 위한 Apache 2.0 라이선스 오픈 선호 데이터셋을 출시했습니다.
허깅페이스 모델이 아마존 베드록 마켓플레이스에 제공됨
허깅페이스는 아마존 베드록 마켓플레이스에 83개의 오픈 모델을 통합하여 AWS 고객이 관리형 인프라에서 오픈 모델을 배포하면서 베드록 API와의 호환성을 유지할 수 있도록 했습니다.
OpenAI Sora: 애니메이터 Lyndon Barrois를 위한 창의적 워크플로 통합
애니메이터 Lyndon Barrois는 OpenAI Sora를 사용하여 전통적인 스튜디오 생산 파이프라인을 우회하고, 상상력을 고충실도 비디오 콘텐츠로 직접 번역할 수 있게 합니다.
Vallée Duhamel과 Sora
OpenAI는 Sora 비디오 생성 모델에 대한 Vallée Duhamel의 예술적 관점을 강조하지만, 해당 제품은 2026년 4월 26일 기준으로 더 이상 사용할 수 없다고 명시되어 있습니다.
OpenAI Sora 시스템 카드
OpenAI는 Sora라는 비디오 생성 모델의 시스템 카드를 공개했는데, 이 모델은 diffusion-transformer 아키텍처를 사용하여 최대 20초 길이의 1080p 해상도 비디오를 생성할 수 있습니다.
Minne Atairu와 Sora
다학제적 예술가 Minne Atairu는 OpenAI의 Sora를 사용하여 부권적인 이미지에 도전하고 문화적 아이콘을 재정의합니다.
OpenAI 제품 팀 AI 통합
OpenAI는 제품 팀 워크플로에 AI를 통합하여 생산성과 제품 개발을 향상시키는 웨비나와 지침을 출시했습니다.
Grok 이미지 생성 릴리스
xAI는 Grok용 자기회귀 혼합 전문가 이미지 생성 모델인 Aurora를 출시하여 사실적인 렌더링, 정확한 텍스트 반영, 다중모달 이미지 편집을 지원합니다.
Ollama 구조화된 출력 릴리스
Ollama는 이제 구조화된 출력을 지원하여 사용자가 JSON 스키마로 정의된 특정 형식으로 모델 응답을 제한할 수 있게 되어 신뢰성과 일관성이 향상되었습니다.
ChatGPT Pro 출시
OpenAI는 월 200달러의 ChatGPT Pro 구독 계획을 출시했으며, o1, o1-mini, GPT-4o 및 복잡한 문제 해결을 위한 고성능 'o1 pro mode'에 무제한으로 접근할 수 있습니다.
OpenAI o1 시스템 카드
OpenAI는 사고의 연쇄 추론 모델, 안전성 평가, 그리고 설득 및 CBRN에 대한 중간 위험, 사이버 보안 및 모델 자율성에 대한 낮은 위험을 상세히 설명한 o1 시스템 카드를 공개했습니다.
PaliGemma 2 릴리스 노트
Google은 PaliGemma 2를 출시했습니다. 이는 세 가지 매개변수 크기와 여러 입력 해상도에 걸쳐 SigLIP 이미지 인코더와 Gemma 2 텍스트 디코더를 결합한 비전 언어 모델 가족입니다.
LLM은 자신의 실수를 얼마나 잘 수정할까? Keras와 TPU를 이용한 챗봇 아레나 실험
Hugging Face는 여러 10B 미만의 LLM을 대상으로 간단한 캘린더 API 작업 테스트를 진행했으며, Gemma 2 9B는 최소한의 프롬프트로 실수를 일관되게 수정한 반면, 더 작은 모델과 구형 모델은 어려움을 겪거나 많은 교정 턴이 필요하다는 것을 발견했습니다.
OpenAI와 Future의 전문 콘텐츠를 위한 전략적 파트너십
OpenAI와 Future는 Future의 200개 이상의 전문 미디어 브랜드 콘텐츠를 ChatGPT에 통합하여 사용자에게 신뢰할 수 있는 전문 정보를 제공하고 출판사의 배포 범위를 확장하는 파트너십을 체결했습니다.
모건 스탠리 AI 통합 및 평가 프레임워크
모건 스탠리는 OpenAI와 협력하여 GPT-4와 Whisper 기반 도구를 배포했으며, 신뢰성과 규제 준수에 중점을 둔 엄격한 평가 프레임워크를 통해 어드바이저 채택률 98%를 달성했습니다.
AraGen 벤치마크 및 리더보드: 아랍어 LLM을 위한 3C3H 평가 도입
Hugging Face는 아랍어 LLM의 정확성, 완전성, 간결성, 도움이 됨, 솔직함, 무해함을 평가하는 3C3H 측정을 사용하는 동적 벤치마크 및 리더보드인 AraGen을 도입했습니다.
Hugging Face CFM 사례 연구: LLM 인사이트를 활용한 소형 모델 파인튜닝
Capital Fund Management (CFM)는 Llama 3.1을 사용하여 GLiNER와 SpanMarker와 같은 소형 모델의 파인튜닝을 위한 데이터 라벨링을 지원함으로써 금융 Named Entity Recognition(NER)의 정확도를 최대 6.4% 향상시키고 추론 비용을 최대 80배 줄였습니다.
오픈소스 개발자를 위한 EU AI 법 가이드
허깅 페이스 가이드는 EU AI 법이 오픈소스 AI 개발자에게 어떻게 적용되는지 설명하며, 제한된 위험 AI 시스템과 비시스템적 위험 범용 AI 모델에 대한 의무를 정리하고 준수를 위한 도구를 제시합니다.
QwQ-32B-Preview: 깊은 추론 기능 탐구
Qwen은 내부 사유 과정(chain-of-thought)을 통해 깊은 추론과 복잡한 문제 해결을 위한 모델인 QwQ-32B-Preview를 도입했습니다.
허깅페이스 허브 스토리지 재아키텍처
허깅페이스는 콘텐츠 주소 저장소(CAS)를 도입하여 바이트 수준 중복 제거를 가능하게 하고巨大한 AI 모델의 전송 속도를 향상시키기 위해 업로드 및 다운로드 아키텍처를 재설계하고 있습니다.