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연구소
매일 아침 십여 개의 공식 블로그를 돌아볼 필요가 없습니다. OpenAI, Anthropic, DeepMind 등의 일차 발표를 핵심만 뽑아서.
OpenAI, ChatGPT 및 Whisper API 소개
OpenAI는 GPT-3.5 Turbo와 Whisper API를 출시하여 개발자에게 큰 비용 절감과 고성능 음성-텍스트 변환 기능을 제공합니다.
GPT-4 API 일반 제공 및 Completions API 폐기
OpenAI는 GPT-4 API를 모든 유료 고객에게 일반적으로 제공하고, Completions, Embeddings, Edits API의 오래된 모델에 대한 폐기 계획을 발표했습니다.
OpenAI 아동 안전 약속: 설계에 의한 안전 원칙 채택
OpenAI와 기타 업계 리더들은 생성 AI가 아동에게 미치는 위험을 완화하기 위해 설계에 의한 안전 원칙을 구현하기로 약속했으며, 아동 성학대 자료(CSAM)와 착취 자료(CSEM)의 예방에 중점을 두고 있습니다.
OpenAI 엔터프라이즈 API 기능 업데이트 2024년 4월
OpenAI는 대규모 조직의 AI 솔루션 확장을 지원하기 위해 새로운 엔터프라이즈급 보안, 관리 제어, Assistants API 향상 및 비용 관리 옵션을 도입했습니다.
Hugging Face 오픈 체인 오브 사고 리더보드
Hugging Face는 도전적인 추론 작업에서 다양한 LLM에 대한 체인 오브 사고 프롬프트가 제공하는 구체적인 정확도 향상을 측정하기 위해 오픈 체인 오브 사고 리더보드를 도입했습니다.
Anthropic 아동 안전 원칙 이니셔티브 발표
Anthropic은 Thorn 및 All Tech Is Human과 파트너십을을 통해 생성형 AI가 아동 성적 학대물을 생성하거나 유포하는 것을 방지하기 위한 Safety by Design 원칙을 채택하기겠다고 발표했습니다.
앤트로픽의 간단한 탐지 프로브는 수면 중인 에이전트를 포착할 수 있다
앤트로픽은 일반적인 대조 쌍만을 사용해 >99%의 AUROC로 수면 중인 LLM 행동을 탐지하는 선형 "이탈 탐지 프로브"를 도입하여, AI 안전성에 유망한 저비용 해석 가능성 도구를 제시했다.
Jack of All Trades (JAT) 다목적 트랜스포머 에이전트
Hugging Face는 Atari, BabyAI, Meta‑World, MuJoCo 환경에서 다양한 순차 의사결정 작업을 수행할 수 있는 단일 트랜스포머 기반 에이전트인 Jack of All Trades (JAT)를 소개합니다.
OpenAI 지시 계층 구조: 특권 지시를 우선시하여 프롬프트 인젝션 방지
OpenAI는 LLM이 신뢰할 수 없는 사용자 입력보다 시스템 프롬프트를 우선시하도록 학습시키는 지시 계층 구조를 도입했으며, 이를 통해 프롬프트 인젝션 및 탈옥 공격에 대한 취약성을 크게 감소시켰습니다.
오픈 메디컬-LLM 리더보드: 의료 분야 대형 언어 모델 벤치마킹
Hugging Face가 오픈 메디컬-LLM 리더보드를 도입했습니다. 이는 다양한 의료 데이터셋에서 LLM의 성능을 평가하고 비교하기 위한 표준화된 플랫폼으로, 신뢰성 향상과 환자 안전을 목표로 합니다.
Llama 3 거절률 및 검열 비교
Llama 3는 Llama 2보다 현저히 낮은 오거절률을 보여주며, 무해한 프롬프트에 대한 과도한 거절을 줄이면서도 기술적인 지원을 제공합니다.
Meta Llama 3 릴리스 노트
Meta는 8B와 70B 파라미터 모델을 갖춘 오픈 액세스 LLM 패밀리인 Llama 3를 출시했으며, 토크나이징이 개선되고 15조 토큰으로 학습되었습니다.
Ollama에서 Llama 3 사용 가능
Ollama가 Llama 3 지원을 출시하여, Llama 2 대비 학습 데이터, 컨텍스트 길이 및 토큰 효율성 면에서 상당한 개선이 이루어진 8B 및 70B 파라미터 모델에 대한 액세스를 제공합니다.
Mixtral 8x22B 출시 노트
Mistral AI는 총 141B 파라미터와 39B의 활성 파라미터를 가진 희소 Mixture-of-Experts 모델인 Mixtral 8x22B를 Apache 2.0 라이선스 하에 출시하여 높은 성능과 비용 효율성을 제공합니다.
CodeQwen1.5 릴리스 노트
Qwen은 개발자 생산성을 높이기 위해 92개의 프로그래밍 언어와 64K 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하는 오픈소스 코드 LLM인 CodeQwen1.5-7B를 출시했습니다.
Ryght 사례 연구: Hugging Face와 함께하는 생명과학 생성 AI 플랫폼 구축
Ryght는 의료 및 생명과학 분야를 위한 엔터프라이즈급 생성 AI 플랫폼인 Ryght Preview를 출시했으며, Hugging Face의 Expert Support, TGI, TEI를 활용해 안전하고 유연하며 고성능 AI 코파일럿을 제공합니다.
Hugging Face 엔드포인트에서 개인정보 보호 추론 실행
Hugging Face와 Zama는 Fully Homomorphic Encryption(FHE) 모델을 Hugging Face 엔드포인트를 통해 배포할 수 있게 하여, 사용자가 데이터를 복호화하지 않고도 암호화된 데이터에 대해 머신러닝 추론을 수행할 수 있도록 했습니다.
LiveCodeBench 리더보드: 코드 LLM을 위한 오염 방지 평가
Hugging Face는 UC Berkeley, MIT, Cornell 연구원들이 개발한 새로운 벤치마크인 LiveCodeBench 리더보드를 도입했습니다. 이 벤치마크는 시간 구간별 문제 세트를 활용해 벤치마크 오염을 방지하면서 LLM의 코드 생성 및 추론 능력을 평가합니다.
빠른 AI 앱 개발을 위한 Gradio 리로드 모드
Gradio의 리로드 모드는 개발자가 서버를 재시작하지 않고도 AI 애플리케이션에 소스 코드 변경을 즉시 적용할 수 있게 하여 개발 지연 시간을 크게 줄여줍니다.
Idefics2 8B 비전-언어 모델 출시 – 아키텍처, 데이터, 및 성능
Hugging Face는 VQA와 OCR 벤치마크에서 다른 8‑B 모델보다 뛰어난 성능을 보이며 🤗 Transformers를 통해 파인튜닝할 수 있는 8B 오픈소스 비전‑언어 모델 Idefics2를 출시했습니다.
OpenAI 일본 출범 및 GPT-4 일본어 맞춤 모델
OpenAI는 도쿄에 첫 번째 아시아 사무소를 열고, GPT-4 Turbo보다 최대 3배 빠르게 작동하는 일본어에 최적화된 GPT-4 맞춤 모델을 출시했습니다.
비전 언어 모델 설명
Hugging Face는 비전 언어 모델(VLM)에 대한 포괄적인 가이드를 제공하며, 아키텍처, 오픈소스 옵션, 평가 벤치마크, 그리고 TRL 라이브러리를 통한 새로운 실험적 파인튜닝 지원을 상세히 설명합니다.
Hugging Face와 Google Cloud Vertex AI Model Garden 통합
Hugging Face는 'Deploy on Google Cloud'를 출시하여 사용자가 Hugging Face Hub 또는 Vertex Model Garden을 통해 수천 개의 오픈 파운데이션 모델을 Vertex AI 또는 Google Kubernetes Engine(GKE)으로 배포할 수 있게 했습니다.
CodeGemma 릴리스 노트 / 새로운 소식
Google은 Gemma를 기반으로 한 오픈 액세스 코드 전문 LLM 패밀리인 CodeGemma를 출시했으며, 코드, 수학 및 영어 데이터 5천억 개의 추가 토큰으로 학습되었습니다.
언어 모델의 설득력 측정하기
Anthropic의 연구는 모델의 크기와 능력이 커질수록 AI의 설득력이 증가하며, Claude 3 Opus가 인간 작가와 통계적으로 유사한 수준의 설득력을 보였음을 입증했다.
Hugging Face 공공 정책 프로그램 개요 및 제출 자료
Hugging Face는 미국, EU, 영국 정책 입안자들에게 상세한 입장문, 증언, 의견 서한을 제공하는 포괄적인 공공 정책 프로그램을 발표했으며, 이는 책임 있는 개방성과 AI 규제 형성을 위한 교차 기능적 약속을 반영합니다.
Ollama 임베딩 모델 지원
Ollama는 이제 임베딩 모델을 지원하여, 텍스트를 벡터 임베딩으로 변환함으로써 로컬 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.
Klarna AI 어시스턴트 통합 및 성과 결과
Klarna는 OpenAI 기반 AI 어시스턴트를 도입하여 고객 서비스 채팅의 3분의 2를 처리하고, 700명의 정규 직원에 해당하는 업무를 수행하면서 해결 시간과 수익을 개선했습니다.
AI 보안을 위한 Hugging Face와 Wiz 연구 파트너십
Hugging Face는 Wiz와 파트너십을 맺어 고급 취약점 관리 및 클라우드 보안 자세 관리(CSPM)를 통합함으로써 플랫폼과 더 넓은 AI/ML 생태계를 보호하고 있습니다.
Hugging Face Dataset Viewer API와 DuckDB-NSQL-7B를 활용한 Text2SQL
Hugging Face는 DuckDB-NSQL-7B 모델과 Dataset Viewer API를 활용해 자연어 질문을 SQL 쿼리로 변환하고, 120,000개가 넘는 공개 데이터셋을 분석하는 방법을 보여줍니다.
OpenAI 파인튜닝 API 개선 및 맞춤 모델 프로그램 확장
OpenAI는 파인튜닝 API에 새로운 제어 기능을 도입하고 맞춤 모델 프로그램을 확장하여 도메인별 요구에 맞는 지원 파인튜닝 및 완전 맞춤형 모델을 제공하게 되었습니다.
Xeon에서 🤗 Optimum Intel와 함께하는 SetFit 추론 가속화
Hugging Face는 🤗 Optimum Intel 라이브러리를 통한 사후 훈련 정적 양자화를 사용하여 Intel Xeon CPU에서 SetFit 모델의 추론 처리량을 최대 7.8배 빠르게 달성하는 방법을 보여줍니다.
Qwen1.5-32B 릴리스 노트 / 새로운 점
Qwen은 72B 버전에 비해 메모리와 추론 비용을 낮추면서 높은 성능을 균형 있게 제공하도록 설계된 Qwen1.5-32B 및 Qwen1.5-32B-Chat 모델을 출시했습니다.
Hugging Face와 Cloudflare Workers AI 통합
Hugging Face는 Cloudflare Workers AI를 통합하여 인기 있는 오픈 모델에 대한 서버리스 GPU 추론을 제공하고, 개발자가 요청당 과금 모델로 AI 애플리케이션을 배포할 수 있도록 했습니다.
OpenAI와 Harvey가 맞춤형 판례 모델 개발을 위해 파트너십 체결
OpenAI와 Harvey는 미국 판례 100억 토큰을 포함한 맞춤형 학습 판례 모델을 만들어 법률 전문가 업무에서 추론 능력을 향상하고 환각을 줄였습니다.
Anthropic Many-Shot Jailbreaking Research
Anthropic은 긴 컨텍스트 윈도우 내에 방대한 양의 가짜 대화 예시를 제공함으로써 LLM의 안전 학습을 무시할 수 있는 'many-shot jailbreaking' 취약점을 식별했습니다.
ChatGPT 액세스 업데이트: 계정 가입 없이 즉시 사용
OpenAI는 계정 가입 없이 즉시 ChatGPT를 사용할 수 있는 기능을 활성화하여 전 세계 사용자에게 AI 접근성을 확대했습니다.
Oscar Health AI 구현: 비용 절감 및 치료 개선
Oscar Health는 OpenAI의 API를 사용해 임상 문서 작성 및 청구 처리를 자동화하여 문서 작성 시간을 40%, 에스컬레이션 해결 시간을 50% 감소시켰습니다.
OpenAI Voice Engine: 합성 음성 기능 및 안전 프레임워크
OpenAI는 단 15초 오디오 샘플만으로 현실감 있고 감정적인 합성 음성을 생성할 수 있는 모델인 Voice Engine을 미리 공개했으며, 오용을 방지하기 위해 신중한 배포 전략을 유지하고 있습니다.
Qwen1.5-MoE-A2.7B 릴리즈 노트
Qwen은 27억 개의 활성화된 파라미터만 사용하면서 7B 밀집 모델의 성능에 버금가는 Mixture-of-Experts 모델인 Qwen1.5-MoE-A2.7B를 소개합니다.
OpenAI Zelma: GPT-4를 통해 교육 데이터를 접근 가능하게 만들기
Zelma는 GPT-4 기반 연구 보조 도구로, 학부모, 교사 및 정책 입안자들이 평이한 언어로 질문하여 미국 3~8학년 표준화 시험 데이터를 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다.
OpenAI Sora에 대한 창의 전문가들의 첫 인상
OpenAI는 Sora를 사용해 아이디어를 프로토타입하고, 초현실적인 비주얼을 만들며, 창작 과정에서 기술적·예산적 제약을 없앤 시각 예술가와 영화 제작자들의 초기 피드백을 공유했습니다.
Pollen-Vision: 로봇 분야 제로샷 비전 모델을 위한 통합 인터페이스
Hugging Face와 Pollen Robotics 팀은 제로샷 비전 모델을 통합하여 로봇이 3D 공간에서 알 수 없는 물체를 감지하고 위치를 파악할 수 있게 하는 오픈소스 라이브러리 pollen-vision을 출시했습니다.
앤트로픽 제3자 테스트 AI 정책 제안
앤트로픽은 선도적인 AI 시스템에 대한 제3자 테스트 체제를 제안하여 안전성 검증, 국가 안보 위험 방지, 규제 캡처를 막기 위해 다양한 감사 주체로 구성된 생태계를 구축한다.
Hugging Face Transformers: 오픈소스 머신러닝 입문 가이드
Hugging Face는 Transformers 라이브러리와 Hub를 사용하여 Microsoft의 Phi-2와 같은 오픈소스 머신러닝 모델을 배포하고 실행하는 포괄적인 입문 가이드를 제공합니다.
임베딩 양자화: 더 빠르고 저렴한 검색을 위한 이진 및 스칼라 기법
Hugging Face는 이진 및 int8 임베딩 양자화를 발표했으며, 메모리를 32배 또는 4배 줄이고 검색 속도를 최대 45배 가속화하면서 원래 성능의 96%–99%를 유지합니다.
JetBrains AI Assistant와 OpenAI API 통합
JetBrains는 AI Assistant에 OpenAI API를 통합하여 일상적인 코딩 작업을 자동화했으며, 그 결과 77%의 개발자가 생산성 향상을 보고했습니다.
Hugging Face와 Lighthouz AI가 챗봇 가드레일 아레나를 소개합니다
Hugging Face와 Lighthouz AI가 커뮤니티 주도 스트레스 테스트 플랫폼인 Chatbot Guardrails Arena를 출시했습니다. 이 플랫폼은 LLM과 가드레일의 데이터 프라이버시 및 보안을 평가하도록 설계되었습니다.
GaLore: 소비자 등급 하드웨어에서 대규모 모델 훈련 진전
GaLore는 저랭크 그래디언트 투영을 통해 옵티마이저 상태 메모리 요구량을 82.5% 이상 감소시켜, 소비자 등급 GPU에서 수십억 파라미터 모델 훈련을 가능하게 합니다.
Cosmopedia: LLM 사전 학습을 위한 대규모 합성 데이터
Hugging Face는 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1으로 생성된 3천만 파일과 250억 토큰을 포함한, LLM 사전 학습을 위한 가장 큰 공개 합성 데이터셋인 Cosmopedia를 소개합니다.