Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

20만 개의 컨텍스트 창을 갖춘 Claude 2.1 모델 출시: 새로운 소식

앤트로픽에서 개발한 클로드 2.1은 대규모 언어 모델 기능의 비약적인 발전을 의미합니다. 획기적인 20만 개의 토큰 컨텍스트 창을 갖춘 Claude 2.1은 이제 133,000단어 또는 약 533페이지에 달하는 문서를 처리할 수 있습니다. 이러한 발전으로 문서 판독 용량 측면에서 Claude 2.1은 OpenAI의 GPT-4 Turbo를 앞지르며 업계 선두주자로 자리매김했습니다.

클로드 2.1이란 무엇인가요?

클로드 2.1은 이전 클로드 2 모델에 비해 크게 업그레이드되어 정확도와 성능이 향상되었습니다. 이 최신 버전은 두 배로 늘어난 컨텍스트 창과 선구적인 도구 사용 기능을 통해 더욱 복잡한 추론과 콘텐츠 생성이 가능합니다. Claude 2.1은 정확성과 신뢰성이 뛰어나며, 내부 지식 기반에 의존할 때 오답을 생성할 확률이 두 배나 낮아져 오답 생성률이 현저히 감소했습니다.

요약 및 질문 답변과 같은 문서 처리와 관련된 작업에서 Claude 2.1은 높은 정직성을 보여줍니다. 이제는 주장을 부정확하게 긍정하거나 답변을 조작하기보다는 주어진 텍스트에 근거 정보가 없음을 인정하는 경향이 3~4배 더 높아졌습니다. 이러한 정직성의 향상은 클로드의 결과물의 사실성과 신뢰성을 크게 높여줍니다.

주요 하이라이트

  • 정직성이 향상되면 환각이 줄어들고 신뢰성이 높아집니다.
  • 긴 형식의 콘텐츠 분석 및 검색 증강 생성 (RAG)을 위한 확장된 컨텍스트 창.
  • 확장된 기능과 유연성을 위해 도구 사용 및 함수 호출을 도입했습니다.
  • Claude 2.1에 맞춤화된 전문 프롬프트 엔지니어링 기법.

클로드 2.1의 프롬프트 기법은 무엇인가요?

Claude 2.1의 기본 프롬프트 기법과 200K 컨텍스트 창은 100K에 사용된 기법과 유사하지만, 한 가지 주목해야 할 중요한 측면이 있습니다:

프롬프트 문서 쿼리 구조화

Claude 2.1의 성능을 최적화하려면 모든 입력과 문서를 관련 질문보다 먼저 배치하는 것이 중요합니다. 이 접근 방식은 Claude 2.1의 고급 RAG 및 문서 분석 기능을 활용합니다.

입력에는 다음과 같은 다양한 유형의 콘텐츠가 포함될 수 있습니다:

  • 산문, 보고서, 기사, 책, 에세이 등
  • 양식, 표, 목록과 같은 구조화된 문서.
  • 코드 스니펫.
  • 덩어리 문서와 검색 스니펫을 포함한 RAG 결과.
  • 대화 내용, 채팅 기록, Q&A 교환과 같은 대화 텍스트.

클로드 2.1 프롬프트 구조화 예제

최신 Claude 2.1을 포함한 모든 버전의 Claude에서 문서와 입력 뒤에 쿼리를 정렬하면 역순에 비해 항상 성능이 크게 향상됩니다.

클로드 2.1 시스템 프롬프트 예제

위 이미지는 이 소스에서 가져온 것입니다.

 

이 접근 방식은 특히 총 길이가 수천 토큰을 초과하는 문서를 처리할 때 Claude 2.1이 최적의 결과를 얻기 위해 매우 중요합니다.

클로드 2.1의 시스템 프롬프트란 무엇인가요?

Claude 2.1의 시스템 프롬프트는 질문이나 작업을 제시하기 전에 컨텍스트와 지시문을 설정하여 특정 목표나 역할로 Claude를 안내하는 방식입니다. 시스템 프롬프트에는 다음과 같은 내용이 포함될 수 있습니다:

  • 작업별 지침.
  • 역할 놀이 및 어조 설정을 포함한 개인화 요소.
  • 사용자 입력에 대한 배경 컨텍스트.
  • 간결성 명령과 같은 창의성 및 스타일 가이드라인.
  • 외부 지식 및 데이터의 통합.
  • 규칙 및 운영 가드레일 설정.
  • 신뢰성을 높이기 위한 출력 검증 조치.

클로드 2.1의 시스템 프롬프트 지원은 새로운 기능으로, 롤플레잉에서 캐릭터의 몰입도를 높이고 지침과 지침을 더욱 엄격하게 준수하는 등 다양한 시나리오에서 성능을 향상시킵니다.

클로드 2.1에서 시스템 프롬프트를 어떻게 사용하나요?

API 호출의 컨텍스트에서 시스템 프롬프트는 단순히 ‘
Human:
‘ 턴의 뒤가 아닌 위에 배치되는 텍스트입니다.

클로드 2.1에서 시스템 프롬프트 사용의 장점

효과적으로 제작된 시스템 프롬프트는 클로드의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 롤플레잉 시나리오에서는 시스템 프롬프트를 통해 클로드가 다음과 같이 할 수 있습니다:

  • 장시간 대화하는 동안 일관된 개성을 유지하세요.
  • 할당된 캐릭터의 편차에 대한 탄력성을 유지합니다.
  • 보다 창의적이고 자연스러운 응답을 표시하세요.

또한 시스템 프롬프트는 클로드가 규칙과 지침을 준수할 수 있도록 도와줍니다:

  • 작업 제한을 더 잘 준수합니다.
  • 금지된 콘텐츠를 생성할 가능성이 적습니다.
  • 주어진 업무에 더욱 집중할 수 있습니다.

클로드 2.1 시스템 프롬프트 예제

시스템 프롬프트에는 별도의 줄, 지정된 ‘시스템’ 역할 또는 성격을 나타내는 특정 문구가 필요하지 않습니다. 프롬프트를 직접 작성하기만 하면 됩니다! 시스템 프롬프트를 포함한 전체 프롬프트는 하나의 여러 줄 문자열이어야 합니다. 시스템 프롬프트 뒤와 ‘
인간:

클로드 2.1 시스템 프롬프트 예제

다행히도 이미 익숙한 프롬프트 기법은 계속 적용 가능합니다. 주요 변형은 ‘인간:’ 턴 전 또는 후의 배치에 있습니다.

즉, 시스템 프롬프트나 ‘휴먼:’ 차례에 관계없이 클로드의 응답을 지시할 수 있습니다. ‘어시스턴트:’ 차례에 따라 이 방법을 진행하세요.

시스템 프롬프트 기법 예제 클로드 2.1

또한 시스템 프롬프트 내에서 검색 또는 검색 목적으로 문서, 가이드 및 기타 정보와 같은 다양한 리소스를 클로드에게 제공할 수 있습니다. 이는 XML 태그 사용을 포함하여 ‘휴먼:’ 프롬프트에 이러한 요소를 통합하는 방법과 유사합니다.

시스템 프롬프트 기법 예제 클로드 2.1

광범위한 문서 또는 수많은 문서 입력의 텍스트를 통합하려면 다음 XML 형식을 사용하여 시스템 프롬프트 내에서 이러한 문서를 구성하는 것이 좋습니다:

시스템 프롬프트 기법 예제 클로드 2.1

이 방법을 사용하면 프롬프트가 다음과 같이 표시되도록 수정됩니다:

시스템 프롬프트 기법 예제 클로드 2.1

위의 모든 예제는 다음 소스에서 가져온 것입니다.

 

클로드 2.1의 특징은 무엇인가요?

확장된 컨텍스트 창과 감소된 착각률 등 Claude 2.1의 고급 기능을 통해 다양한 비즈니스 애플리케이션에 이상적인 도구가 될 수 있습니다.

이해 및 요약

특히 길고 복잡한 문서에 대한 이해력과 요약 기능이 향상된 Claude 2.1은 주목할 만합니다. 이 모델은 오답률이 30% 감소하고 문서에서 잘못된 결론을 도출하는 비율이 현저히 낮아진 것으로 나타났습니다. 따라서 Claude 2.1은 법률 문서, 재무 보고서, 기술 사양을 높은 정확도로 분석하는 데 특히 능숙합니다.

향상된 사용자 친화적인 개발자 환경

Claude 2.1은 직관적인 콘솔 및 워크벤치 제품을 통해 향상된 개발자 경험을 제공합니다. 이러한 도구를 사용하면 개발자가 쉽게 테스트하고 프롬프트를 반복하며 여러 프로젝트를 효율적으로 관리하고 코드 스니펫을 생성하여 원활하게 통합할 수 있습니다. 단순성과 효율성에 중점을 두어 숙련된 개발자와 AI 분야에 처음 입문하는 개발자 모두를 만족시킵니다.

사용 사례 및 애플리케이션

세부적인 비즈니스 계획 초안 작성과 복잡한 계약서 분석부터 종합적인 고객 지원과 인사이트가 풍부한 시장 분석에 이르기까지, Claude 2.1은 다재다능하고 신뢰할 수 있는 AI 파트너로 자리매김하고 있습니다.

학술 및 창작 분야의 혁신

학계에서는 복잡한 학술 논문을 번역하고, 연구 자료를 요약하고, 방대한 문학 작품을 쉽게 탐색할 수 있도록 Claude 2.1을 지원합니다. 크리에이티브 전문가에게는 대량의 텍스트를 처리하고 이해하는 능력이 글쓰기, 연구, 예술적 표현에 새로운 시각을 불어넣어줄 수 있습니다.

법률 및 금융 부문

특히 복잡한 문서에 대한 Claude 2.1의 향상된 이해력 및 요약 기능은 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 분석을 제공합니다. 이는 정확성과 세부 사항이 가장 중요한 법률 및 금융 분야에서 매우 유용합니다.

클로드 2.1은 시장에 어떤 영향을 미칠까요?

Claude 2.1을 통해 기업은 AI 기술에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 향상된 문서 처리 기능과 안정성을 통해 기업은 복잡한 문제를 보다 효과적이고 효율적으로 해결할 수 있습니다.

Claude 2.1의 개편된 가격 모델은 단순한 비용 효율성이 아니라 AI 시장의 새로운 표준을 제시하는 것입니다. 경쟁력 있는 가격으로 기존의 관행에 도전하여 더 많은 사용자와 업계가 고급 AI에 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

클로드의 미래 2.1

Claude 2.1 개발팀은 지속적인 개선과 혁신을 위해 최선을 다하고 있습니다. 향후 업데이트를 통해 기능, 안정성 및 사용자 경험을 더욱 개선할 예정입니다.

또한 사용자 피드백은 Claude 2.1의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 팀은 다양한 사용자층의 요구와 기대에 맞춰 모델이 발전할 수 있도록 적극적인 사용자 참여를 장려합니다.

자세히 알아보기: 2023년 가장 큰 20가지 AI 도구 및 모델 업데이트 [With Features]

자주 묻는 질문

클로드 2.1은 환각률이 감소했나요?

클로드 2.1은 이전 버전인 클로드 2.0에 비해 허위 진술이 2배 감소하는 등 환각률이 현저히 감소했습니다. 이러한 개선 사항은 특히 복잡한 문서를 처리할 때 기업이 AI를 운영에 통합할 수 있도록 더욱 신뢰할 수 있고 안정적인 환경을 조성합니다.

Claude 2.1의 API 도구 사용 통합은 어떤 모습인가요?

Claude 2.1의 API 도구 사용 통합으로 기존 애플리케이션 및 워크플로에 원활하게 통합할 수 있습니다. 이 기능은 시스템 프롬프트 도입과 함께 사용자가 클로드에 맞춤형 지시를 내릴 수 있도록 지원하여 특정 작업에 맞게 성능을 최적화합니다.

Claude 2.1의 가격은 얼마인가요?

Claude 2.1은 기술적 우월성을 제공할 뿐만 아니라 경쟁력 있는 가격 구조로 제공됩니다. 토큰 입력 0.008달러/1K, 토큰 출력 0.024달러/1K로 OpenAI의 GPT-4 터보에 비해 더 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

클로드 2.1의 200K 컨텍스트 창이란 무엇인가요?

Claude 2.1의 200K 컨텍스트 창은 최대 200,000개의 토큰을 처리할 수 있으며, 이는 약 133,000단어 또는 533페이지로 번역됩니다. 이 기능을 사용하면 전체 코드베이스나 대규모 재무제표와 같은 방대한 문서를 더욱 효율적으로 처리할 수 있습니다.

중소기업과 스타트업이 클로드 2.1을 사용할 수 있나요?

Claude 2.1의 합리적인 가격 모델은 소규모 기업과 스타트업이 고급 AI 기술에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하여 최첨단 AI 도구의 사용을 대중화합니다.

컨텍스트 창 측면에서 클로드 2.1은 GPT-4 터보와 어떻게 비교되나요?

Claude 2.1은 200,000개의 토큰 컨텍스트 창으로 GPT-4 Turbo의 128,000개의 토큰보다 더 큰 문서 처리 용량을 제공하여 GPT-4 Turbo를 능가합니다.

클로드 2.1에서 환각률이 감소하면 어떤 이점이 있나요?

오탐률의 현저한 감소는 클로드 2.1이 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하여 복잡한 문제 해결을 위해 AI에 의존하는 비즈니스의 신뢰와 효율성을 향상시킨다는 것을 의미합니다.

API 도구 사용으로 Claude 2.1의 기능이 어떻게 향상되나요?

API 도구 사용을 통해 Claude 2.1은 사용자 정의 함수, API 및 웹 소스와 통합할 수 있습니다. 웹 검색이나 개인 데이터베이스에서 정보 검색과 같은 작업을 수행할 수 있어 실용적인 애플리케이션에서 활용도가 높아집니다.

클라우데 2.1이 GPT-4 터보에 비해 가격적인 이점은 무엇인가요?

클로드 2.1의 가격은 1,000 토큰 입력당 0.008달러, 1,000 토큰 출력당 0.024달러로 책정되어 GPT-4 터보의 높은 요금에 비해 더 비용 효율적입니다.

Claude 2.1을 기존 비즈니스 워크플로에 통합할 수 있나요?

예, Claude 2.1의 API 도구 사용 기능을 사용하면 기존 비즈니스 프로세스 및 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있어 운영 효율성과 효과를 높일 수 있습니다.

워크벤치 제품은 Claude 2.1을 통해 개발자의 경험을 어떻게 개선하나요?

워크벤치 제품은 개발자가 프롬프트를 테스트, 반복 및 최적화할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 Claude 2.1을 다양한 애플리케이션에 통합하기 쉽고 효과적으로 개선합니다.

 

2023년 가장 큰 AI 도구 및 모델 업데이트 20가지 [With Features]

Biggest AI Tool and Model Updates in 2023 [With Features]

AI 시장은 다음과 같이 성장했습니다.
38%
성장할 것으로 예상되며, 그 주요 원인 중 하나는 대형 브랜드에서 도입한 수많은 AI 모델과 도구 덕분입니다!

그렇다면 기업들이 비즈니스용 AI 모델과 도구를 출시하는 이유는 무엇일까요?



PWC


는 2025년까지 AI가 직원의 잠재력을 최대 40%까지 끌어올릴 수 있는 방법을 소개합니다!

아래 그래프에서 AI 시장의 전년 대비 매출 전망치(2018-2025년)를 확인하세요.

총 14,700개의
14,700개의 스타트업이
2023년 3월 현재 미국에서만 총 14,700개의 스타트업이 탄생한 만큼, AI의 비즈니스 잠재력은 의심할 여지없이 엄청납니다!

AI에서 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요?

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

대규모 언어 모델(LLM)은 언어 이해 및 생성을 통해 인간과 유사한 지능을 시뮬레이션하도록 설계된 고급 AI 도구입니다. 이러한 모델은 광범위한 데이터를 통계적으로 분석하여 단어와 구문이 서로 어떻게 연결되는지 학습하는 방식으로 작동합니다.

인공 지능의 하위 집합인 LLM은 텍스트 생성, 분류, 대화에서 질문에 대한 답변, 언어 번역 등 다양한 작업에 능숙합니다.

‘대규모’라는 명칭은 학습된 데이터 세트가 상당하기 때문에 붙여진 것입니다. LLM의 기반은 머신 러닝, 특히 트랜스포머 모델로 알려진 신경망 프레임워크에 있습니다. 이를 통해 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 효과적으로 처리하여 언어를 이해하고 조작하는 데 있어 다재다능함을 보여줄 수 있습니다.


자세히 보기:


RAG(검색 증강 세대)와 LLM의 차이점은?

2023년에 가장 인기 있는 오픈소스 LLM은 무엇인가요?

2023년 9월 현재
Falcon 180B
가 허깅 페이스 오픈 LLM 리더보드에서 사전 학습된 대형 언어 모델 중 가장 높은 성능 순위를 기록하며 1위를 차지했습니다.

2023년 상위 7가지 AI 모델에 대해 알아보세요.

1. Falcon LLM

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트


Falcon LLM
은 AI 언어 처리의 기능을 재정의한 강력한 사전 학습된 개방형 대규모 언어 모델입니다.

이 모델에는 1,800억 개의 매개변수가 있으며 3조 5,000억 개의 토큰으로 학습되었습니다. 상업용 및 연구용으로 모두 사용할 수 있습니다.

2023년 6월, 팔콘 LLM은 허깅페이스의 오픈 LLM 리더보드에서 1위를 차지하며 ‘오픈 소스 LLM의 왕’이라는 타이틀을 얻었습니다.

Falcon LLM 기능:

  • 추론, 숙련도, 코딩 및 지식 테스트에서 우수한 성적을 거둡니다.
  • 플래시어텐션과 다중 쿼리 어텐션으로 더 빠른 추론과 더 나은 확장성을 제공합니다.
  • 로열티 의무나 제한 없이 상업적으로 사용할 수 있습니다.
  • 이 플랫폼은 무료로 사용할 수 있습니다.

2. 라마 2

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

메타가 출시했습니다
라마 2
를 통해 사전 학습된 온라인 데이터 소스를 무료로 이용할 수 있습니다. 라마 2는 라마의 두 번째 버전으로, 이전 버전보다 컨텍스트 길이가 두 배로 길어지고 학습량이 40% 증가했습니다.

또한 Llama 2는 사용자가 모범 사례와 안전성 평가를 이해하는 데 도움이 되는 책임감 있는 사용 가이드를 제공합니다.

라마 2 특징:

  • 라마 2는 연구 및 상업적 용도로 모두 무료로 사용할 수 있습니다.
  • 사전 학습된 버전과 대화형 미세 조정 버전 모두에 대한 모델 가중치 및 시작 코드가 포함되어 있습니다.
  • 아마존 웹 서비스(AWS), 허깅 페이스 등 다양한 제공업체를 통해 액세스할 수 있습니다.
  • 윤리적이고 책임감 있는 활용을 보장하기 위해 사용 제한 정책을 시행합니다.

3. 클로드 2.0 및 2.1

클로드 2 은 Anthropic에서 개발한 고급 언어 모델입니다. 이 모델은 API와 새로운 공개 베타 웹사이트인 claude.ai를 통해 향상된 성능, 더 빠른 응답, 접근성을 자랑합니다.

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

ChatGPT 다음으로 이 모델은 더 큰 컨텍스트 창을 제공하며 가장 효율적인 챗봇 중 하나로 간주됩니다.

클로드 2 기능:

  • 이전 버전보다 향상된 성능으로 더 긴 응답 시간을 제공합니다.
  • 사용자가 API 액세스 및 새로운 공개 베타 웹사이트인 claude.ai를 통해 Claude 2와 상호 작용할 수 있습니다.
  • 이전 모델에 비해 더 긴 메모리를 보여줍니다.
  • 안전 기법과 광범위한 레드팀을 활용하여 공격적이거나 위험한 결과물을 완화합니다.

무료 버전: 사용 가능
가격: 월 $20

The
클로드 2.1 모델
2023년 11월 21일에 도입된 새로운 버전은 엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 주목할 만한 개선 사항을 제공합니다. 최첨단 200만 토큰 컨텍스트 창이 특징이며, 모델 착시 현상을 크게 줄이고, 시스템 프롬프트를 개선하고, 도구 사용에 중점을 둔 새로운 베타 기능을 도입했습니다.

클로드 2.1은 기업을 위한 주요 기능의 발전을 가져올 뿐만 아니라 시스템에 전달할 수 있는 정보의 양을 200,000 토큰이라는 새로운 한도로 두 배로 늘렸습니다.

이는 약 15만 단어 또는 500페이지가 넘는 콘텐츠에 해당합니다. 이제 사용자는 전체 코드베이스, S-1 양식과 같은 포괄적인 재무제표, “일리아드” 또는 “오디세이”와 같은 장문의 문학 작품을 포함한 광범위한 기술 문서를 업로드할 수 있습니다.

대량의 콘텐츠 또는 데이터를 처리하고 상호 작용할 수 있는 기능을 통해 Claude는 정보를 효율적으로 요약하고, 질의응답 세션을 진행하고, 추세를 예측하고, 여러 문서를 비교 및 대조하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.

Claude 2.1 기능:

  • 환각 경험률 2배 감소
  • API 도구 사용
  • 더 나은 개발자 환경

가격: 미정

4. MPT-7B

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

MPT-7B는 1조 개에 달하는 텍스트와 코드에 대해 처음부터 학습된 MosaicML 사전 훈련된 트랜스포머의 약자입니다. MPT는 GPT와 마찬가지로 디코더 전용 트랜스포머에서도 작동하지만 몇 가지 개선 사항이 있습니다.

가격은 $200,000입니다,
MPT-7B
는 사람의 개입 없이 9.5일 만에 MosaicML 플랫폼에서 학습되었습니다.

기능:

  • 다양한 대화형 작업을 위한 대화를 생성합니다.
  • 원활하고 매력적인 멀티턴 인터랙션이 가능합니다.
  • 데이터 준비, 교육, 미세 조정 및 배포가 포함됩니다.
  • 컨텍스트를 잃지 않고 매우 긴 입력을 처리할 수 있습니다.
  • 무료로 사용할 수 있습니다.

5. 5.

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트
Code Llama는 텍스트 프롬프트를 기반으로 코드를 생성하고 토론하기 위해 특별히 설계된 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 코딩 작업을 위한 공개적으로 사용 가능한 LLM 중 가장 최신의 개발 제품입니다.

에 따르면
메타의 뉴스 블로그
에 따르면 코드 라마는 개방형 모델 평가를 지원하여 커뮤니티가 기능을 평가하고, 문제를 식별하고, 취약점을 수정할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

코드엘리마 기능:

  • 코딩 학습자의 진입 장벽을 낮춥니다.
  • 강력하고 잘 문서화된 소프트웨어를 작성하기 위한 생산성 및 교육 도구 역할을 합니다.
  • Python, C++, Java, PHP, 타입스크립트(자바스크립트), C#, Bash 등 널리 사용되는 프로그래밍 언어와 호환됩니다.
  • 7B, 13B, 34B 파라미터의 세 가지 크기로 제공되며, 각각 500억 개의 코드 토큰과 코드 관련 데이터로 학습됩니다.
  • 무료로 배포할 수 있습니다.

6. 미스트랄-7B AI 모델

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

미스트랄 7B 은 미스트랄 AI 팀이 개발한 대규모 언어 모델입니다. 73억 개의 매개변수가 있는 언어 모델로, 복잡한 언어 패턴을 이해하고 생성할 수 있는 능력을 나타냅니다.

또한, 미스트랄 -7B는 역대 최고의
최고의 7B 모델
으로 여러 벤치마크에서 라마 2 13B를 능가하는 성능을 보이며 언어 학습에 있어 그 효과를 입증했습니다.

미스트랄-7B 특징:

  • 더 빠른 추론을 위해 그룹화된 쿼리 관심도(GQA)를 활용하여 쿼리 처리의 효율성을 개선합니다.
  • 더 긴 시퀀스를 적은 계산 비용으로 처리할 수 있도록 슬라이딩 윈도우 어텐션(SWA)을 구현합니다.
  • 다양한 작업에서 미세 조정이 용이하여 다양한 애플리케이션에 대한 적응성을 보여줍니다.
  • 무료로 사용할 수 있습니다.

7. ChatGLM2-6B

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트


ChatGLM2-6B
는 오픈 소스 이중 언어(중국어-영어) 채팅 모델 ChatGLM-6B의 두 번째 버전으로, 중국 칭화대학교 연구진이 ChatGPT의 경량화 대안에 대한 수요에 대응하여 개발했습니다.

ChatGLM2-6B 기능:

  • 영어와 중국어로 1조 개가 넘는 토큰을 학습했습니다.
  • 언어 이해도를 높이기 위해 1조 4천억 개 이상의 토큰을 사전 학습했습니다.
  • 2K에서 32K로 확장된 더 긴 컨텍스트를 지원합니다.
  • 다양한 데이터 세트(MMLU, CEval, BBH)에서 비슷한 크기의 경쟁 모델보다 성능이 뛰어납니다.

무료 버전: 사용 가능
가격: 요청 시

AI 도구란 무엇인가요?

AI 도구는 특정 작업을 수행하고 복잡한 문제를 해결하기 위해 인공지능 알고리즘을 활용하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 이러한 도구는 의료, 금융, 마케팅, 교육 등 다양한 산업 분야에서 작업을 자동화하고 데이터를 분석하며 의사 결정을 지원하는 애플리케이션으로 활용되고 있습니다.

AI 도구의 이점으로는 프로세스 간소화, 시간 절약, 편향성 감소, 반복 작업 자동화 등의 효율성이 있습니다.

그러나 구현 비용, 잠재적인 일자리 대체, 정서적 및 창의적 역량 부족과 같은 문제점이 지적되고 있습니다. 이러한 단점을 완화하려면 올바른 AI 도구를 선택하는 것이 관건입니다.

2023년 최고의 AI 도구는 무엇인가요?

AI 도구를 신중하게 선택하고 전략적으로 구현하면 특정 요구사항에 가장 큰 가치를 제공하는 도구에 집중하여 비용을 절감할 수 있습니다. AI 도구를 신중하게 선택하고 통합하면 비즈니스에서 AI 도구의 장점을 활용하면서 문제를 최소화하여 보다 균형 잡히고 효과적인 기술 활용을 할 수 있습니다.

2023년 상위 13개 AI 도구는 다음과 같습니다.

 

1. AI의 채팅 GPT 열기

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

채팅 GPT 은 사람과 같은 대화형 답변을 생성하는 자연어 처리 AI 모델입니다. “케이크를 굽는 방법?”과 같은 간단한 질문에 대답하여 고급 코드를 작성할 수 있습니다. 에세이, 소셜 미디어 게시물, 이메일, 코드 등을 생성할 수 있습니다.

이 봇을 사용하면 가장 간단한 방법으로 새로운 개념을 배울 수 있습니다.

이 AI 챗봇은 2022년 11월에 연구 및 인공 회사인 Open AI가 개발하여 출시했으며, 네티즌 사이에서 빠르게 센세이션을 일으켰습니다.

기능:

  • AI는 챗봇처럼 보이므로 사용자 친화적입니다.
  • 다양한 주제에 대한 주제별 지식이 있습니다.
  • 다국어를 지원하며 50개 이상의 언어를 지원합니다.
  • GPT 3 버전은 무료로 사용할 수 있습니다.

무료 버전: 사용 가능

가격:

  • 채팅 GPT-3: 무료
  • 채팅 GPT 플러스: 20$/월



라훌 쇼칸드


의 공동 설립자


Wilyer:

최근 기업 고객들이 가장 많이 요청하는 안드로이드 앱의 기능을 구현하는 데 ChatGPT를 사용했습니다. 고객에게 적합한 SaaS가 되기 위해 해당 기능을 개발해야 했습니다. ChatGPT를 사용하여 복잡한 수학적, 논리적 자바 함수를 명령하여 요구 사항을 정확하게 충족할 수 있었습니다. 일주일도 채 되지 않아 JAVA 코드를 수정하고 적용하여 엔터프라이즈 고객에게 이 기능을 제공할 수 있었습니다. 이 기능을 출시하자마자 B2B SaaS 구독 및 매출이 25~30% 증가했습니다.

2. GPT-4 터보 128K 컨텍스트

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트


GPT-4 터보 128K 컨텍스트
는 GPT 3.5의 개선된 고급 버전으로 출시되었습니다. 128K 컨텍스트 창을 사용하면 RAG(검색 증강 생성)와 같은 기술을 사용하여 애플리케이션에 필요한 훨씬 더 많은 사용자 지정 데이터를 얻을 수 있습니다.

기능:

  • 사용자 자연어 입력을 기반으로 향상된 기능 호출을 제공합니다.
  • JSON 모드를 사용하여 소프트웨어 시스템과 상호 운용합니다.
  • 시드 파라미터를 사용하여 재현 가능한 출력을 제공합니다.
  • 지식 컷오프 기간을 2023년 4월까지 19개월 연장합니다.


무료 버전: 사용 불가
가격:

  • 입력: 입력: $0.01/1000 토큰
  • 출력: 0.3/1000 토큰

3. 채팅 GPT4 비전

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

오픈 AI, 멀티모달 출시
GPT-4 비전
2023년 3월에 출시될 예정입니다. 이 버전은 다양한 유형의 텍스트 및 시각적 형식을 처리할 수 있기 때문에 Chat GPT의 가장 유용한 버전 중 하나입니다. GPT-4는 고급 이미지 및 음성 해설 기능을 갖추고 있어 다양한 혁신과 활용 사례를 실현합니다.

ChatGPT-4의 생성 AI는 ChatGPT-3 버전의 500배에 달하는 100조 개의 파라미터로 학습됩니다.

기능:

  • 사진, 문서, 손글씨 메모, 스크린샷과 같은 시각적 입력을 이해합니다.
  • 입력으로 업로드된 시각 자료를 기반으로 물체와 도형을 감지하고 분석합니다.
  • 그래프, 차트 등과 같은 시각적 형식의 데이터 분석을 제공합니다.
  • 3배 비용 효율적인 모델 제공
  • 4096개의 출력 토큰을 반환합니다.

무료 버전: 사용 불가
가격: 사용한 만큼만 지불 모델

4. GPT 3.5 터보 인스트럭트

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

GPT 3.5 터보 인스트럭트 는 GPT-3 버전에서 반복적으로 발생하는 문제를 완화하기 위해 출시되었습니다. 이러한 문제에는 부정확한 정보, 오래된 사실 등이 포함됩니다.

따라서 3.5 버전은 사용자의 쿼리에 대해 논리적이고 문맥에 맞는 직접적인 응답을 제공하도록 특별히 설계되었습니다.

기능:

  • 명령을 효율적으로 이해하고 실행합니다.
  • 몇 개의 토큰을 사용하여 더 간결하고 정확한 정보를 생성합니다.
  • 사용자의 요구에 맞춰 더 빠르고 정확한 응답을 제공합니다.
  • 암기보다 정신적 추론 능력에 중점을 둡니다.


무료 버전: 사용 불가
가격:

  • 입력: 입력: $0.0015/1000 토큰
  • 출력: 0.0020/1000 토큰

5. 마이크로소프트 코파일럿 AI 도구

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코파일럿 365 는 Microsoft Office 전체에서 작동하는 본격적인 AI 도구입니다. 이 AI를 사용하여 문서를 작성하고, 이메일을 읽고, 요약하고, 응답하고, 프레젠테이션을 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 특히 직원 생산성을 높이고 워크플로를 간소화하도록 설계되었습니다.

기능:

  • 문서와 장문의 이메일을 요약합니다.
  • 프레젠테이션을 생성하고 요약합니다.
  • Excel 시트를 분석하고 그래프를 만들어 데이터를 보여줍니다.
  • Outlook 받은 편지함을 더 빠르게 정리하세요.
  • 제공된 정보를 바탕으로 이메일을 작성합니다.

무료 버전: 30일 무료 체험

가격: 30$/월

6. SAP의 제너레이티브 AI 어시스턴트: 줄

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줄은 생성형
SAP의 AI 어시스턴트
로, HR, 재무, 공급망, 조달, 고객 경험 등 SAP 애플리케이션에 내장되어 있습니다.

이 AI 기술을 사용하면 필요할 때마다 빠른 응답과 통찰력 있는 인사이트를 얻을 수 있어 지연 없이 신속한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

기능:

  • 영업 성과를 이해하고 개선하며 문제를 파악하고 수정 사항을 제안하는 데 도움을 줍니다.
  • 모든 SAP 솔루션에 대한 새로운 시나리오를 지속적으로 제공합니다.
  • 편견 없는 직무 설명과 관련 면접 질문을 생성하여 인사 업무에 도움을 줍니다.
  • 일반 언어 쿼리를 기반으로 지능적인 답변을 제공하여 SAP 사용자 환경을 혁신합니다.

무료 버전: 사용 가능

가격: 요청 시

7. 메타의 AI 스튜디오

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메타의 AI 스튜디오 는 기업이 고객과 상호 작용하는 방식을 개선한다는 비전을 가지고 만들어졌습니다. 이를 통해 기업은 인스타그램, 페이스북, 메신저 등 다양한 플랫폼에서 메시징 서비스를 사용하여 고객과 소통할 수 있는 맞춤형 AI 챗봇을 만들 수 있습니다.

AI Studio의 주요 사용 사례 시나리오는 이커머스 및 고객 지원 부문입니다.

기능:

  • 문서와 장문의 이메일을 요약합니다.
  • 프레젠테이션을 생성하고 요약합니다.
  • Excel 시트를 분석하고 그래프를 만들어 데이터를 보여줍니다.
  • Outlook 받은 편지함을 더 빠르게 정리하세요.
  • 제공된 정보를 바탕으로 이메일을 작성합니다.

무료 버전: 30일 무료 체험

가격: 30$/월

8. EY의 AI 도구

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EY AI 는 인간의 역량과 인공지능(AI)을 통합하여 조직이 자신감 있고 책임감 있게 AI를 도입할 수 있도록 지원합니다. EY의 방대한 비즈니스 경험, 업계 전문성, 첨단 기술 플랫폼을 활용해 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

기능:

  • 다양한 영역의 경험을 활용하여 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 AI 솔루션과 인사이트를 제공합니다.
  • EY 패브릭을 통해 최첨단 AI 기능을 종합 솔루션에 원활하게 통합합니다.
  • EY 패브릭을 통해 속도와 규모에 맞게 AI 기능을 내장합니다.

무료 버전: EY 직원 무료

가격: 요청 시

 

9. 셀러를 위한 아마존의 제너레이티브 AI 도구

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

아마존은 최근
아마존 셀러를 위한 AI
를 통해 여러 제품 관련 기능을 사용할 수 있습니다. 제품 제목, 글머리 기호, 설명, 목록 세부 정보 등을 간단하게 작성할 수 있습니다.

이 AI는 판매자가 최소한의 시간과 노력으로 고품질 리스팅과 매력적인 제품 정보를 생성하는 것을 목표로 합니다.

기능:

  • 판매자를 위한 매력적인 제품 제목, 글머리 기호 및 설명을 생성합니다.
  • 자동화된 모니터링을 통해 제품 병목 현상을 찾아냅니다.
  • 자동화된 챗봇을 생성하여 고객 만족도를 높입니다.
  • 시계열 및 데이터 유형을 사용하여 엔드투엔드 예측 모델을 생성합니다.

무료 버전: 무료 평가판 사용 가능

가격: 요청 시

10. 디자이너를 위한 Adobe의 제너레이티브 AI 툴

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Adobe의 제너레이티브 AI 디자이너용은 디자이너의 창작 과정을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 도구를 사용하면 프롬프트와 함께 몇 초 안에 그래픽을 원활하게 생성하고, 이미지를 확장하고, 이미지 내의 요소를 이동하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

이 AI는 이미지의 어느 곳에서나 이동, 추가, 교체, 제거할 수 있도록 하여 디자이너의 자연스러운 창의력을 확장하고 지원하는 것을 목표로 합니다.

기능:

  • 텍스트 프롬프트를 이미지로 변환합니다.
  • 개체를 제거하거나 새 개체를 칠할 수 있는 브러시를 제공합니다.
  • 고유한 텍스트 효과를 제공합니다.
  • 3D 요소를 이미지로 변환합니다.
  • 이미지의 개체를 이동합니다.

무료 버전: 사용 가능

가격: 월 $4.99

11. 구글의 크리에이티브 가이드 AI 도구

AI 도구 업데이트 모델 LLMS

구글은 동영상 애널리틱스 옵션에서 광고 최적화를 위한 새로운 AI 제품을 출시했습니다.
크리에이티브 가이드 AI
. 이 도구는 광고 동영상을 분석하고 Google의 모범 사례 및 요구 사항에 따라 통찰력 있는 피드백을 제공합니다.

또한, 동영상을 직접 제작하지는 않지만 기존 동영상을 최적화할 수 있는 귀중한 피드백을 제공합니다.

기능:

  • 동영상에서 브랜드 로고가 5초 이내에 표시되는지 확인합니다.
  • 마케팅 목표에 따라 동영상 길이를 분석합니다.
  • 고품질 음성 해설을 스캔합니다.
  • 동영상의 분석 종횡비.

무료 버전: 무료

가격: 요청 시

12. Grok: 차세대 생성 AI 도구

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Grok AI 는 엘론 머스크의 AI 스타트업인 xAI에서 개발한 대규모 언어 모듈입니다. 이 도구는 330억 개의 파라미터로 학습되며, 이는 700억 개의 파라미터를 가진 Meta의 LLaMA 2와 비슷한 수준입니다.

실제로
인디언 익스프레스의
최신 보고서에 따르면, Gork-1은 2번 조항과 3.5번 조항을 능가하지만 여전히 4번 조항을 능가하지는 못합니다.

기능:

  • X 플랫폼(이전의 트위터)에서 실시간 정보를 추출합니다.
  • 유머와 풍자를 응답에 통합하여 상호 작용을 촉진합니다,
  • 많은 AI가 거부하는 ‘까다로운 질문’에 대한 답변이 가능합니다.

무료 버전: 30일 무료 체험

가격: 월 $16

생산성을 찾고 계신가요? 알아두어야 할 10가지 독특한 AI 도구를 소개합니다!

대규모 언어 모델(LLM)과 AI 도구: 차이점은 무엇인가요?

LLM은 제너레이티브 AI의 특수한 하위 집합이지만, 모든 제너레이티브 AI 도구가 LLM 프레임워크에 구축되는 것은 아닙니다. 제너레이티브 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 오리지널 콘텐츠를 제작할 수 있는 광범위한 AI 기술을 포괄합니다. 이러한 도구는 이러한 콘텐츠를 생성하기 위해 LLM을 포함한 기본 AI 모델에 의존합니다.

반면에 LLM은 언어 기반 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. 딥러닝과 신경망을 활용하여 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 해석하며 생성하는 데 탁월합니다. 주로 언어 처리에 중점을 두어 텍스트 생성, 번역, 질문 답변과 같은 작업에 능숙합니다.

주요 차이점은 범위와 적용에 있습니다: 생성형 AI는 여러 도메인에 걸쳐 독창적인 콘텐츠를 만드는 모든 AI를 포괄하는 광범위한 범주인 반면, LLM은 언어 관련 작업에 특화된 집중적인 유형의 생성형 AI입니다. 이러한 구분은 AI 환경 내에서 각자의 역할과 기능을 이해하는 데 매우 중요합니다.


데이비드 왓킨스
, 제품 관리 이사
Ethos

EthOS에서 Al을 플랫폼에 통합한 저희의 경험은 혁신적이었습니다. IBM 왓슨 감정 및 어조 분석을 활용하여 새로운 웹사이트 디자인, 가정 내 제품 테스트 및 기타 다양한 정성적 연구에 대한 고객의 감정과 정서를 신속하게 수집할 수 있습니다.

13. 코디를 사용해 보세요, 비즈니스 간소화!

코디는 OpenAI의 고급 GPT 모델, 특히 3.5 터보와 4를 사용하여 챗봇을 만들 수 있는 코드가 필요 없는 접근성 높은 솔루션입니다. 이 도구는 사용하기 쉽도록 설계되었으며, 특별한 기술 없이도 사용할 수 있어 다양한 사용자에게 적합합니다. 코디에 데이터를 입력하기만 하면 나머지는 코디가 효율적으로 관리하여 번거로움 없는 경험을 보장합니다.

코디의 뛰어난 특징은 특정 모델 버전과 독립적이어서 사용자가 봇을 재교육하지 않고도 최신 LLM 업데이트를 유지할 수 있다는 점입니다. 또한 사용자 지정 가능한 지식 기반을 통합하여 기능을 향상시키기 위해 지속적으로 발전하고 있습니다.

기업 내 프로토타이핑에 이상적인 코디는 AI 모델을 처음부터 복잡하게 구축할 필요 없이 GPT 모델의 잠재력을 보여줍니다. 개인화된 모델 학습을 위해 다양한 형식의 회사 데이터를 사용할 수 있지만, 개인정보 보호 및 무결성을 유지하기 위해 민감하지 않은 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용하는 것이 좋습니다.

강력한 GPT 에코시스템을 원하는 기업을 위해 Cody는 엔터프라이즈급 솔루션을 제공합니다. AI API는 봇 관리, 메시지 전송, 대화 추적과 같은 기능을 제공하여 다양한 애플리케이션 및 서비스에 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다.

또한 Cody는 다음과 같은 플랫폼과 통합할 수 있습니다.
Slack
,
Discord
, 및
재피어
를 지원하며
다른 사람들과 봇을 공유할 수 있습니다.
. 모델 선택, 봇 성격, 신뢰 수준, 데이터 소스 참조 등 다양한 사용자 지정 옵션을 제공하여 특정 요구사항에 맞는 챗봇을 만들 수 있습니다.

코디는 사용자 친화성과 커스터마이징 옵션이 결합되어 있어 복잡한 AI 모델 개발 없이도 GPT 기술을 활용하고자 하는 기업에게 탁월한 선택이 될 것입니다.


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Falcon 180B 및 40B: 사용 사례, 성능 및 차이점

capabilities and applications of Falcon 180B and Falcon 40B

Falcon LLM은 기술력뿐만 아니라 오픈 소스 특성으로 차별화되어 더 많은 고객이 고급 AI 기능을 이용할 수 있습니다. Falcon 180B, 40B, 7.5B 및 1.3B를 포함한 다양한 모델을 제공합니다. 각 모델은 서로 다른 계산 기능과 사용 사례에 맞게 조정됩니다.

예를 들어 180B 모델은 가장 크고 강력하여 복잡한 작업에 적합하며, 1.3B 모델은 덜 까다로운 애플리케이션에 더 쉽게 접근할 수 있는 옵션을 제공합니다.

특히 7B 및 40B 모델과 같은 Falcon LLM의 오픈 소스 특성은 AI 기술 접근의 장벽을 허물어 줍니다. 이러한 접근 방식은 개인과 조직이 각자의 환경에 이러한 모델을 배포할 수 있는 보다 포용적인 AI 생태계를 조성하여 AI 애플리케이션의 혁신과 다양성을 장려합니다.

Falcon 40B란 무엇인가요?

Falcon 40B는 높은 계산 효율성과 고급 AI 기능 간의 격차를 해소하기 위해 특별히 설계된 Falcon LLM(대규모 언어 모델) 제품군의 일부입니다. 400억 개의 매개 변수가 있는 생성형 AI 모델로, 성능과 리소스 요구 사항의 균형을 제공합니다.

Falcon LLM 40B는 무엇을 할 수 있나요?

Falcon 40B는 창의적인 콘텐츠 생성, 복잡한 문제 해결, 고객 서비스 운영, 가상 지원, 언어 번역, 감정 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 모델은 다양한 산업 분야에서 반복적인 작업을 자동화하고 효율성을 향상시킬 수 있다는 점에서 특히 주목할 만합니다. 오픈 소스인 Falcon 40B는 접근성과 혁신 측면에서 상당한 이점을 제공하며, 상업적 목적으로 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다.

Falcon 40B는 어떻게 개발되고 훈련되었나요?

1조 개에 달하는 방대한 리파이낸드웹 데이터 세트를 기반으로 훈련된 Falcon 40 B의 개발에는 GPU의 광범위한 사용과 정교한 데이터 처리가 포함되었습니다. Falcon 40B는 384개의 A100 40GB GPU를 사용하여 AWS 세이지메이커에서 훈련 과정을 거쳤으며, 텐서 병렬처리(TP=8), 파이프라인 병렬처리(PP=4), 데이터 병렬처리(DP=12)를 ZeRO와 함께 결합한 3D 병렬처리 방식을 사용했습니다. 이 교육 단계는 2022년 12월에 시작되어 두 달에 걸쳐 완료되었습니다.

이 훈련을 통해 모델은 언어와 문맥에 대한 탁월한 이해력을 갖추게 되어 자연어 처리 분야의 새로운 표준을 세웠습니다.

Falcon 40B의 아키텍처 설계는 GPT -3의 프레임워크를 기반으로 하지만, 성능을 향상시키기 위해 상당한 변경이 이루어졌습니다. 이 모델은 회전식 위치 임베딩을 활용하여 시퀀스 컨텍스트에 대한 이해도를 높입니다.

다중 쿼리 어텐션과 플래시 어텐션으로 어텐션 메커니즘이 강화되어 처리 능력이 향상되었습니다. 디코더 블록에서 Falcon 40B는 병렬 주의 및 다중 레이어 퍼셉트론(MLP) 구성을 통합하여 이중 레이어 정규화 접근 방식을 채택하여 계산 효율성과 효과 간의 균형을 유지합니다.

Falcon 180B는 무엇인가요?

Falcon 180B는 1,800억 개의 파라미터를 자랑하는 Falcon LLM 제품군의 정점에 해당하는 제품입니다. 이 인과관계 디코더 전용 모델은 3조 5천억 개의 방대한 RefinedWeb 토큰을 기반으로 학습되어 가장 진보된 오픈 소스 LLM 중 하나입니다. 제작자는 다음과 같습니다.
TII
.

추론, 코딩, 숙련도 및 지식 테스트에서 탁월한 기능을 제공하여 다양한 자연어 처리 작업에 탁월합니다.

연구 논문, 법률 텍스트, 뉴스, 문학, 소셜 미디어 대화 등 다양한 데이터 소스를 포함하는 광범위한 RefinedWeb 데이터 세트에 대한 교육을 통해 다양한 애플리케이션에 대한 숙련도를 보장합니다.

Falcon 180 B의 출시는 AI 개발의 중요한 이정표로, 멀티태스크 언어 이해 및 벤치마크 테스트에서 다른 주요 독점 모델에 필적하거나 심지어 능가하는 놀라운 성능을 선보였습니다.

Falcon 180B는 어떻게 작동하나요?

TII의 Falcon 40B 모델의 고급 버전인 Falcon 180B 모델은 최적화된 트랜스포머 아키텍처를 갖춘 자동 회귀 언어 모델로 작동합니다.

3조 5천억 개의 방대한 데이터 토큰으로 학습된 이 모델에는 RefinedWeb과 Amazon SageMaker에서 가져온 웹 데이터가 포함되어 있습니다.

Falcon 180B는 3D 병렬 처리와 ZeRO 최적화 및 맞춤형 Trion 커널을 사용하는 Gigatron이라는 맞춤형 분산 교육 프레임워크를 통합합니다. 이 기술을 개발하는 데는 총 700만 GPU 시간 동안 최대 4096개의 GPU를 사용하는 등 리소스 집약적인 작업이 필요했습니다. 이러한 광범위한 훈련으로 Falcon 180B는 라마 2와 같은 기종보다 약 2.5배 더 커졌습니다.

Falcon 180B는 표준 180B 모델과 180B-Chat의 두 가지 버전으로 제공됩니다. 전자는 사전 학습된 모델로, 기업이 특정 애플리케이션에 맞게 미세 조정할 수 있는 유연성을 제공합니다. 후자의 180B-Chat은 일반적인 명령어에 최적화되어 있으며, 교육 및 대화 데이터 세트에 대한 미세 조정을 거쳐 어시스턴트 스타일의 작업에 적합합니다.

Falcon 180B의 성능은 어떻습니까?

성능 측면에서 Falcon 180B는 최고 수준의 결과를 제공하고 기존의 많은 솔루션보다 뛰어난 성능을 제공함으로써 AI 산업에서 UAE의 입지를 확고히 했습니다.

허깅 페이스 리더보드에서 높은 점수를 받았으며 Google의 PaLM-2와 같은 독점 모델과 긴밀하게 경쟁하고 있습니다. GPT-4보다 약간 뒤처지지만, 방대한 텍스트 말뭉치에 대한 광범위한 훈련을 통해 다양한 언어 작업에 대한 탁월한 언어 이해와 숙련도를 갖춘 Falcon 180 B는 잠재적으로 Gen-AI 봇 훈련에 혁신을 가져올 수 있습니다.
Falcon 180B의 차별화 요소는 개방형 아키텍처로, 방대한 파라미터 세트가 포함된 모델에 액세스할 수 있어 언어 처리에 대한 연구와 탐색을 강화합니다. 이 기능은 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에 걸쳐 수많은 기회를 제공합니다.

Falcon 180B에 액세스하는 방법?

허깅페이스와 TII 웹사이트를 통해 팔콘 180B에 액세스할 수 있으며, 채팅 버전의 실험적 미리 보기도 이용할 수 있습니다. 또한 AWS는 Amazon SageMaker JumpStart 서비스를 통해 액세스를 제공하여 비즈니스 사용자를 위한 모델 배포를 간소화합니다.

Falcon 40B와 180B: 차이점은 무엇인가요?

Falcon-40B 사전 교육 및 인스트럭트 모델은 Apache 2.0 소프트웨어 라이선스에 따라 사용할 수 있으며, Falcon-180B 사전 교육 및 채팅 모델은 TII 라이선스에 따라 사용할 수 있습니다. 다음은 Falcon 40B와 180B의 다른 4가지 주요 차이점입니다:

1. 모델 크기 및 복잡성

Falcon 40B는 400억 개의 파라미터를 보유하고 있어 강력하면서도 계산 리소스 측면에서 관리하기 쉬운 모델입니다. 반면에 Falcon 180B는 1,800억 개의 매개 변수가 있는 훨씬 더 큰 모델로, 향상된 기능과 복잡성을 제공합니다.

2. 교육 및 데이터 활용

Falcon 40B는 1조 개의 토큰으로 학습되어 언어와 맥락에 대한 폭넓은 이해를 제공합니다. Falcon 180B는 3조 5천억 개의 토큰에 대한 학습을 통해 이를 뛰어넘어 더욱 미묘하고 정교한 언어 모델을 만들어 냅니다.

3. 애플리케이션 및 사용 사례

Falcon 40B는 콘텐츠 생성, 고객 서비스 및 언어 번역을 포함한 광범위한 범용 애플리케이션에 적합합니다. Falcon 180B는 더 깊은 추론과 이해가 필요한 복잡한 작업을 더 능숙하게 처리할 수 있어 고급 연구 개발 프로젝트에 이상적입니다.

4. 리소스 요구 사항

Falcon 40B는 실행에 필요한 컴퓨팅 성능이 적기 때문에 더 다양한 사용자와 시스템에서 사용할 수 있습니다. Falcon 180B는 크기와 복잡성으로 인해 하이엔드 애플리케이션 및 연구 환경을 대상으로 훨씬 더 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다.

자세히 읽기: 상업적 유용성, 오픈 소스 기술, 그리고 Falcon LLM의 미래

F-FAQ(Falcon의 자주 묻는 질문)

1. Falcon LLM이 다른 대형 언어 모델과 차별화되는 점은 무엇인가요?

특히 Falcon 180B 및 40B 모델과 같은 Falcon LLM은 오픈 소스 성격과 인상적인 규모로 인해 두드러집니다. 1,800억 개의 파라미터가 있는 Falcon 180B는 3조 5천억 개의 토큰으로 학습된 가장 큰 규모의 오픈 소스 모델 중 하나입니다. 이 광범위한 교육을 통해 탁월한 언어 이해력과 다양한 애플리케이션을 활용할 수 있습니다. 또한, Falcon LLM은 아키텍처에 다중 쿼리 주의 및 사용자 지정 Trion 커널과 같은 혁신적인 기술을 사용하여 효율성과 효과를 향상시킵니다.

2. Falcon 40B의 다중 쿼리 주의 메커니즘은 어떻게 작동하나요?

Falcon 40B는 기존의 다중 헤드 어텐션 방식과 달리 모든 어텐션 헤드에서 단일 키와 값 쌍이 사용되는 고유한 다중 쿼리 어텐션 메커니즘을 사용합니다. 이 접근 방식은 사전 학습 프로세스에 큰 영향을 주지 않으면서 추론하는 동안 모델의 확장성을 개선하여 모델의 전반적인 성능과 효율성을 향상시킵니다.

3. Falcon 40B 및 180B의 주요 응용 분야는 무엇입니까?

Falcon 40B는 콘텐츠 생성, 고객 서비스, 언어 번역 등 다양한 작업에 적합한 다목적 제품입니다. 고급형인 Falcon 180B는 고급 연구, 코딩, 숙련도 평가, 지식 테스트와 같이 심층적인 추론이 필요한 복잡한 작업에 탁월합니다. 또한 다양한 데이터 세트에 대한 광범위한 학습을 통해 Gen-AI 봇 학습을 위한 강력한 도구로 활용할 수 있습니다.

4. 특정 사용 사례에 맞게 Falcon LLM을 사용자 정의할 수 있습니까?

예, Falcon LLM의 주요 장점 중 하나는 오픈 소스 특성으로 사용자가 특정 애플리케이션에 맞게 모델을 사용자 지정하고 미세 조정할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 Falcon 180B 모델은 사전 학습된 표준 모델과 채팅 최적화 버전의 두 가지 버전으로 제공되며, 각 버전은 서로 다른 요구 사항을 충족합니다. 이러한 유연성 덕분에 조직은 고유한 요구 사항에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다.

5. Falcon LLM 모델을 실행하기 위한 계산 요구 사항은 무엇입니까?

Falcon LLM 모델, 특히 Falcon 180B와 같은 대형 변형을 실행하려면 상당한 계산 리소스가 필요합니다. 예를 들어, Falcon 180B는 추론에 약 640GB의 메모리가 필요하며, 크기가 커서 표준 컴퓨팅 시스템에서 실행하기 어렵습니다. 리소스에 대한 이러한 높은 수요는 특히 지속적인 운영을 위해 모델을 사용할 계획이라면 고려해야 합니다.

6. Falcon LLM은 AI 연구 개발에 어떻게 기여하나요?

Falcon LLM의 오픈 소스 프레임워크는 글로벌 협업과 혁신을 위한 플랫폼을 제공함으로써 AI 연구 개발에 크게 기여합니다. 연구자와 개발자는 이 모델에 기여하고 개선하여 AI의 빠른 발전을 이끌 수 있습니다. 이러한 협력적 접근 방식을 통해 Falcon LLM은 진화하는 요구와 과제에 적응하면서 AI 기술의 선두를 유지할 수 있습니다.

7. Falcon LLM과 LLaMA 중 누가 승리할까요?

이 비교에서 Falcon이 더 유리한 모델로 나타났습니다. Falcon은 크기가 작아 트레이닝 및 활용 시 계산 집약도가 낮으며, 이는 효율적인 AI 솔루션을 찾는 사람들에게 중요한 고려 사항입니다. 텍스트 생성, 언어 번역 및 다양한 창의적인 콘텐츠 제작과 같은 작업에 탁월하며 높은 수준의 다재다능함과 숙련도를 보여줍니다. 또한 코딩 작업을 지원하는 Falcon의 기능은 다양한 기술 애플리케이션에서 그 활용도를 더욱 확장합니다.


반면에 LLaMA는 그 자체로 강력한 모델이지만, 이 비교에서 몇 가지 한계에 직면해 있습니다. 크기가 크면 교육과 사용 모두에서 더 많은 컴퓨팅 비용이 발생하므로 리소스가 제한된 사용자에게는 중요한 요소가 될 수 있습니다. 성능 측면에서 LLaMA는 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 유형의 크리에이티브 콘텐츠 제작에 있어 팔콘의 효율성을 따라가지 못합니다. 또한 코딩 작업에는 기능이 확장되지 않으므로 프로그래밍 관련 지원이 필요한 시나리오에서 적용이 제한됩니다.

팔콘과 LLaMA 모두 각자의 영역에서 인상적이지만, 코딩을 포함한 광범위한 기능과 함께 더 작고 효율적인 설계를 갖춘 팔콘이 이 비교에서 우위를 점합니다.

디자이너를 위한 Adobe 파이어플라이의 제너레이티브 AI 크레딧 [Latest Update]

Adobe integrated its generative AI capabilities into Adobe Creative Cloud, Adobe Express, and Adobe Experience Cloud. Read more!

디자인 분야의 글로벌 제너레이티브 AI 시장은 2032년까지 무려 7,754.83억 달러에 달할 것으로 예상되며, 놀라운 성장률로
34.11%
.

지난 9월, Adobe는 획기적인 혁신 기술인
파이어플라이 웹 애플리케이션
. 나중에 더 많은 기능으로 보강했습니다. 디자이너에게 이 플랫폼은 AI를 사용하여 창의적인 아이디어를 더욱 발전시킬 수 있는 재미있는 공간과도 같습니다.

6개월간의 베타 기간을 성공적으로 마친 Adobe는 Firefly의 기능을 Adobe Creative Cloud, Adobe Express, Adobe Experience Cloud를 비롯한 크리에이티브 에코시스템에 원활하게 통합하여 상업적으로 사용할 수 있도록 했습니다.

이 블로그에서는 Firefly를 기반으로 하는 Adobe의 크레딧이 포함된 제너레이티브 AI가 디자이너의 판도를 어떻게 바꾸고 있는지 살펴봅니다.

파이어플라이의 제너레이티브 AI 모델의 창의력

파이어플라이의 제너레이티브 AI 모델은 이미지, 텍스트 효과, 벡터 등 다양한 크리에이티브 영역에 걸쳐 있습니다. 이 모델들은 100개 이상의 언어로 작성된 지침을 이해하고 반응할 수 있다는 점에서 인상적입니다. 이렇게 하면 전 세계의 디자이너가 매력적이고 상업적으로 실행 가능한 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

더욱 흥미로운 점은 Adobe가 Firefly 기반 기능을 Creative Cloud 내의 여러 애플리케이션에 통합했다는 점입니다. 다양한 크리에이티브 역량을 강화할 수 있습니다. 몇 가지 예로는 포토샵의 제너레이티브 채우기 및 제너레이티브 익스팬드, 일러스트레이터의 제너레이티브 리컬러, 어도비 익스프레스의 텍스트 투 이미지 및 텍스트 효과가 있습니다.

엔터프라이즈급 혁신으로 디자이너의 역량 강화

새로운 아이디어와 기술을 제공하기 위한 Adobe의 노력은 개인 크리에이터뿐만 아니라 대기업을 위한 것입니다. 엔터프라이즈용 파이어플라이가 출시됨에 따라 Adobe 젠스튜디오와 엔터프라이즈용 익스프레스에 최첨단 제너레이티브 AI 기능이 추가되었습니다. Adobe는 비즈니스 고객과의 긴밀한 협업을 통해 고객이 독점 에셋과 브랜드별 콘텐츠를 사용하여 AI 모델을 맞춤화할 수 있도록 지원합니다.

액센츄어, IHG 호텔 & 리조트, 마텔, 나스카, 엔비디아, 서비스나우, 옴니콤과 같은 잘 알려진 글로벌 기업들은 이미 파이어플라이를 사용하여 더 쉽고 빠르게 업무를 처리하고 있습니다. 비용을 절감하고 콘텐츠 준비 시간을 단축하는 데 활용하고 있습니다.

또한 기업 고객은 Firefly API에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 창의력을 자체 에코시스템과 자동화 워크플로에 쉽게 통합할 수 있습니다. 지적 재산권(IP) 면책이라는 추가적인 혜택을 통해 Firefly를 통해 생성된 콘텐츠가 법적 문제 없이 안전하게 유지됩니다.

생성형 AI 크레딧의 새로운 시대

Adobe는 제너레이티브 이미지 워크플로우의 접근성과 유연성을 높이기 위해 제너레이티브 AI를 위한 크레딧 기반 시스템을 갖추고 있습니다.

이제 Firefly 웹 애플리케이션, Express Premium 및 Creative Cloud 유료 요금제 사용자는 “빠른” 생성 크레딧을 할당받습니다. 이 크레딧은 토큰 역할을 합니다. 따라서 사용자는 포토샵, 일러스트레이터, 익스프레스, 파이어플라이 웹 애플리케이션과 같은 애플리케이션을 사용하여 텍스트 기반 프롬프트를 이미지와 벡터로 변환할 수 있습니다.

초기 “빠른” 생성 크레딧을 모두 소진한 사람은 느린 속도로 콘텐츠를 계속 생성하거나 반딧불이 유료 구독 플랜을 통해 크레딧을 추가로 구매할 수 있습니다.

2023년 11월, Adobe는 구독 팩을 통해 사용자에게 추가 ‘빠른’ 제너레이티브 크레딧을 획득할 수 있는 옵션을 제공할 계획입니다. 이번 조치로 제너레이티브 AI의 창의적인 잠재력을 더욱 편리하게 활용할 수 있게 될 것입니다.

1. 생성 크레딧이란 무엇인가요?

생성 크레딧은 권한이 있는 애플리케이션에서 Firefly의 생성 AI 기능에 액세스하는 데 사용하는 것입니다. 생성 크레딧 잔액은 매월 보충됩니다.

2. 생성 크레딧은 언제 갱신되나요?

유료 구독을 사용하는 경우, 생성 크레딧은 요금제가 처음 청구를 시작한 날짜에 맞춰 매월 새로 고쳐집니다. 예를 들어, 요금제가 15일에 시작된 경우 크레딧은 매월 15일에 초기화됩니다. 구독하지 않는 무료 사용자는 Firefly 기반 기능을 처음 사용할 때 생성 크레딧을 받게 됩니다. 예를 들어, 15일에 Firefly 웹사이트에 로그인하여 텍스트 이미지 변환 기능을 사용하면 다음 달 15일까지 사용할 수 있는 25개의 생성 크레딧을 받을 수 있습니다. 다음 달에 처음으로 반딧불이 기능을 사용하면 해당 날짜로부터 한 달 동안 지속되는 새로운 크레딧을 받게 됩니다.

3. 생성 크레딧은 어떻게 사용되나요?

사용하는 생성 크레딧의 수는 사용 중인 생성 AI 기능의 계산 비용과 가치에 따라 달라집니다. 예를 들어 텍스트 효과에서 ‘생성’을 선택하거나 텍스트에서 이미지로 전환에서 ‘더 로드’ 또는 ‘새로 고침’을 선택하면 크레딧을 사용할 수 있습니다.

생성 크레딧은 어떻게 사용되나요?

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그러나 새 콘텐츠를 생성하여 크레딧을 사용하는 ‘새로 고침’을 선택하지 않는 한 요금 표에서 ‘0’으로 표시된 작업이나 반딧불이 갤러리에서 샘플을 볼 때는 크레딧이 사용되지 않습니다.

Adobe 파이어플라이 제너레이티브 크레딧 사용률 표

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크레딧 소비율은 최대 2000 x 2000픽셀의 표준 이미지에 적용됩니다. 이러한 요금 혜택을 받으려면 최신 버전의 소프트웨어를 사용하고 있는지 확인하세요. 사용 요금은 다를 수 있으며 요금제는 변경될 수 있다는 점에 유의하세요.

Adobe Firefly는 고해상도 이미지, 애니메이션, 비디오 및 3D 생성 AI 기능과 같은 새로운 기능과 서비스가 추가됨에 따라 요금 카드를 업데이트할 계획으로 지속적으로 발전하고 있습니다. 향후 출시될 기능에 대한 크레딧 소비량은 현재 요금보다 높을 수 있습니다.

4. 요금제에 포함된 생성 크레딧은 몇 개인가요?

플랜은 매월 일정 수의 생성 크레딧을 제공하며, 해당 애플리케이션에서 Adobe Firefly의 생성 AI 기능에 사용할 수 있습니다. 이 크레딧은 매월 초기화됩니다. 여러 구독을 보유하고 있는 경우 총 크레딧은 각 요금제의 할당량을 합산한 금액입니다. 유료 Creative Cloud 및 Adobe Stock 구독은 매월 특정 수의 창작물을 제공하며, 그 이후에는 AI 기능 속도가 저하될 수 있습니다.

유료 Adobe Express 및 Adobe Firefly 플랜에는 특정 월별 창작물이 포함되어 있어 크레딧 소진 후 다음 주기까지 하루에 두 가지 작업을 수행할 수 있습니다. 무료 요금제 사용자에게는 매월 특정 창작물이 제공되며, 한도에 도달한 후에도 계속 이용할 수 있도록 업그레이드할 수 있는 옵션이 제공됩니다.

5. 남은 생성 크레딧은 어떻게 확인할 수 있나요?

Adobe ID가 있는 경우 Adobe 계정에서 생성 크레딧 잔액을 확인할 수 있습니다. 여기에는 월별 할당량과 사용량이 표시됩니다. 제한된 기간 동안 Creative Cloud, Adobe Firefly, Adobe Express 및 Adobe Stock의 유료 구독자는 표시된 카운터에도 불구하고 크레딧 한도가 적용되지 않습니다. 신용 한도는 2024년 1월 1일 이후에 시행될 예정입니다.

6. 생성 크레딧은 다음 달로 이월되나요?

아니요, 생성 크레딧은 이월되지 않습니다. 클라우드의 고정 컴퓨팅 리소스는 매월 사용자당 특정 할당을 전제로 합니다. 크레딧 잔액은 매월 할당된 금액으로 초기화됩니다.

7. 여러 개의 구독이 있는 경우 어떻게 하나요?

여러 요금제를 구독하는 경우, 생성 크레딧은 누적되며 각 요금제에서 합산됩니다. 예를 들어 일러스트레이터와 포토샵을 모두 사용하면 두 앱은 물론 Adobe Express나 파이어플라이에서도 크레딧을 사용할 수 있습니다. 월별 총 크레딧은 각 요금제의 할당량 합계와 같습니다.

여러 개의 구독을 통한 어도비 반딧불이 제너레이티브 AI 크레딧

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8. 생성 크레딧을 모두 소진하면 어떻게 되나요?

크레딧은 매달 초기화됩니다. 2024년 1월 1일까지 유료 구독자에게는 크레딧 한도가 적용되지 않습니다. 크레딧 한도 적용 후 유료 Creative Cloud 및 Adobe Stock 사용자는 AI 기능 사용 속도가 느려질 수 있으며, Adobe Express 및 Adobe Firefly 유료 사용자는 하루에 두 가지 작업을 수행할 수 있습니다. 무료 사용자는 계속 만들려면 업그레이드할 수 있습니다.

9. 더 많은 생성 크레딧이 필요한 경우 어떻게 하나요?

크레딧 한도가 적용될 때까지 유료 구독자는 월별 한도를 초과하여 생성할 수 있습니다. 무료 사용자는 계속 액세스하려면 업그레이드할 수 있습니다.

10. Adobe에서 생성 크레딧을 사용하는 이유는 무엇입니까?

제너레이티브 크레딧은 Adobe 앱에서 Adobe Firefly의 AI 기술을 사용하여 탐색하고 제작할 수 있도록 지원합니다. AI가 생성한 콘텐츠에 필요한 컴퓨팅 리소스를 반영합니다. 구독에 따라 월별 크레딧 할당이 결정되며, AI 기능의 계산 비용과 가치에 따라 소비량이 결정됩니다.

11. 팀 또는 엔터프라이즈 요금제에서 생성 크레딧을 공유할 수 있나요?

생성 크레딧은 개별 크레딧이며 팀 또는 엔터프라이즈 요금제의 여러 사용자 간에 공유할 수 없습니다.

12. Adobe Stock 크레딧과 생성 크레딧은 서로 교환할 수 있습니까?

아니요, Adobe Stock 크레딧과 생성 크레딧은 별개입니다. Adobe Stock 크레딧은 Adobe Stock 웹 사이트의 콘텐츠 라이선스를 위한 것이며, 생성 크레딧은 Firefly 기반 기능으로 콘텐츠를 제작하기 위한 것입니다.

13. 미래의 AI 역량과 기능은 어떻게 되나요?

향후 3D, 비디오 또는 고해상도 이미지 및 벡터 생성과 같은 기능을 도입하려면 추가 생성 크레딧이 필요하거나 추가 비용이 발생할 수 있습니다. 요금표가 업데이트되는지 계속 확인하세요.

AI로 생성된 콘텐츠의 신뢰와 투명성

Adobe의 Firefly 이니셔티브는 AI로 생성된 콘텐츠에 대한 신뢰와 투명성을 보장합니다. 다양한 기술을 보유하고 다양한 사용 사례에서 작업하는 사용자들을 위해 각각 맞춤화된 다양한 모델을 활용합니다.

실제로 저작권을 침해하지 않는 데이터를 사용하여 학습한 초기 모델에서 윤리적 AI에 대한 Adobe의 노력은 분명하게 드러납니다. 이렇게 하면 생성된 콘텐츠가 상업적으로 사용하기에 안전하다는 것을 보장합니다. 또한 새로운 Firefly 모델을 도입할 때 Adobe는 잠재적인 유해한 편견을 해결하는 데 우선순위를 두고 있습니다.

콘텐츠 자격 증명 – 디지털 ‘영양 성분 라벨’

Adobe는 Firefly를 사용하여 생성된 모든 자산에 디지털 “영양 라벨” 역할을 하는 콘텐츠 자격 증명을 탑재했습니다. 이러한 자격 증명은 에셋의 이름, 생성 날짜, 생성에 사용된 도구, 편집한 내용 등 필수 정보를 제공합니다.

이 데이터는 콘텐츠 진위성 이니셔티브(CAI)의 무료 오픈 소스 기술을 통해 지원됩니다. 이렇게 하면 콘텐츠가 사용, 게시 또는 저장되는 모든 곳에서 콘텐츠와 연결된 상태를 유지할 수 있습니다. 이는 적절한 어트리뷰션을 촉진하고 소비자가 디지털 콘텐츠에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

차세대 AI 모델

2시간에 걸친
두 시간 동안 진행된 기조 연설
행사에서 어도비는 다음과 같은 몇 가지 최첨단 AI 모델을 출시했습니다.
파이어플라이 이미지 2
스포트라이트를 받고 있습니다. 포토샵의 제너레이티브 채우기 같은 기능을 지원하는 오리지널 반딧불이 AI 이미지 제너레이터를 반복하여 복잡한 디테일이 담긴 고해상도 이미지를 제공합니다.

사용자는 포토리얼한 휴먼 렌더링에서 나뭇잎, 피부 질감, 머리카락, 손, 얼굴 특징과 같은 디테일을 통해 더욱 사실적인 경험을 할 수 있습니다. Adobe는 사용자가 웹 기반 Firefly 베타를 통해 Firefly Image 2를 살펴볼 수 있도록 했으며, 곧 Creative Cloud 앱에 통합할 계획입니다.

벡터 그래픽의 새로운 개척지

또한 같은 행사에서 Adobe는 벡터 이미지 및 디자인 템플릿 생성에 중점을 둔 두 가지 새로운 Firefly 모델을 도입한다고 발표했습니다. 파이어플라이 벡터 모델은 텍스트 프롬프트를 통해 벡터 그래픽을 생성하는 최초의 제너레이티브 AI 솔루션으로 간주됩니다. 이 모델은 마케팅 및 광고 그래픽 제작 간소화부터 아이디어 및 무드 보드 개발에 이르기까지 다양한 응용 분야를 열어 디자이너에게 완전히 새로운 창의적 가능성의 영역을 제공합니다.

앞으로의 전망

Firefly 플랫폼을 기반으로 하는 Adobe의 제너레이티브 AI는 디자인 환경을 재편하고 있습니다. 개인 크리에이터부터 기업, 글로벌 브랜드에 이르기까지 이 기술은 흥미로운 크리에이티브 잠재력을 제공합니다.

Adobe는 제너레이티브 크레딧과 같은 혁신적인 기능과 투명성을 위한 노력을 통해 크리에이티브 툴을 발전시킬 뿐만 아니라 디자인 업계에서 신뢰와 윤리적 AI 관행을 구축해 나가고 있습니다. 파이어플라이의 제너레이티브 AI의 잠재력을 활용하는 디자이너의 미래는 밝아 보입니다.

자세히 알아보기: Grok 생성 AI: 기능, 가격 및 기술

Grok 생성 AI: 기능, 가격 및 기술

On November 4, 2023, Elon Musk revealed Grok, a game-changing AI model. Here's what it can do and what it'll cost you.

2022년에는 AI 도입이 크게 도약할 것으로 예상됩니다. 대규모 생성 AI는 다음과 같이 구성됩니다. 23% 기술 세계의 중심입니다. 2025년으로 넘어가면 대규모 AI 채택률이 46%에 달할 것으로 예상되어 그 기대감은 더욱 높아집니다. 이러한 인공지능 혁명의 한가운데에 이 흥미진진한 새로운 플레이어가 등장합니다. 2023년 11월 4일, 엘론 머스크는 획기적인 AI 모델인 Grok을 공개했습니다.

Grok 은 작은 역할을 하는 것이 아니라 AI가 할 수 있는 일의 한계를 넓히기 위해 존재합니다.

Grok은 단순한 AI 비서가 아니라 재치 있고 지능적이며 다양한 질문에 답할 수 있도록 설계되었습니다. 이 블로그에서는 Grok의 정의와 기능, 그리고 Grok이 많은 관심을 받고 있는 이유에 대해 살펴봅니다.

Grok: X의 심장(이전 트위터)

그루크가 새로운 보금자리를 찾다
X
이전에는 트위터로 알려졌습니다. 하지만 이는 단순한 브랜드 변경이 아니라 AI 기능의 중요한 진전입니다. Grok은 X의 아이디어로 탄생했으며, 지루한 답변을 제공하는 것 이상의 기능을 제공하도록 설계되었습니다. 여러분을 즐겁게 해주고, 여러분의 참여를 유도하며, 심지어 웃음을 좋아합니다.

지식 강국

Grok의 차별화 요소는 X 플랫폼과의 통합을 통해 실시간 지식에 액세스할 수 있다는 점입니다. 즉, 최신 사건에 대한 특종을 보유하고 있다는 뜻입니다. 따라서 Grok은 대부분의 다른 AI 모델이 피할 수 있는 가장 까다로운 질문도 처리하는 데 있어 강점이 있습니다.

Grok은 AI 업계에서 비교적 젊은 편에 속합니다. 이 팀은 출범한 지 4개월밖에 되지 않았고 훈련 기간은 2개월에 불과합니다. 그럼에도 불구하고 이미 엄청난 가능성을 보여주고 있으며, X는 앞으로 더 많은 개선을 약속합니다.

Grok-1: Grok의 엔진

Grok-1은 Grok의 기능을 뒷받침하는 원동력입니다. 이 대규모 언어 모델(LLM)은 4개월 동안 개발되었으며 상당한 훈련을 거쳤습니다.

참고로 초기 버전인 Grok-0은 330억 개의 파라미터로 학습되었습니다. 이는 마치 슈퍼차저 엔진을 장착한 것과 같습니다. 다음과 같은 기능을 사용할 수 있습니다. 메타의 LLaMa 2에는 700억 개의 매개 변수가 있습니다. Grok-1은 집중적인 개발과 훈련이 어떤 결과를 가져올 수 있는지 보여주는 사례입니다.

그렇다면 Grok-1은 어떻게 그렇게 똑똑해졌을까요? 다음 사항을 기반으로 한 강도 높은 맞춤형 교육을 거쳤습니다.
쿠버네티스
,
Rust
및 JAX. 게다가 Grok-1은 실시간 인터넷 접속이 가능합니다. 항상 웹 서핑을 하며 모든 최신 정보를 최신 상태로 유지합니다.

하지만 여기 문제가 있습니다: Grok은 완벽하지 않습니다. 때로는 사실과 다른 정보, 심지어 서로 모순되는 정보를 생성할 수도 있습니다. 하지만 xAI는 엘론 머스크의 AI 스타트업으로 X에 통합되어 더 나은 Grok을 만들기 위한 미션을 수행하고 있습니다. Grok이 문맥을 이해하고, 더 다재다능해지고, 까다로운 쿼리를 완벽하게 처리할 수 있도록 여러분의 피드백을 원합니다.

벤치마크 및 그 이상

Grok-1은 다양한 벤치마크를 통해 테스트를 거쳤으며 그 결과는 인상적이었습니다. 휴먼에벌 코딩 과제에서 63.2%를 기록했으며, MMLU 벤치마크에서는 73%라는 더욱 인상적인 점수를 받았습니다. 눈에 띄는 성능은 아니지만 GPT-4 시리즈xAI는 Grok-1의 진행 상황에 깊은 인상을 받았습니다. Grok-0에 비해 크게 개선되었다는 평가가 많습니다.

학문적 도전

Grok-1은 수학 문제에서 멈추지 않습니다. MMLU 및 HumanEval과 같은 다양한 테스트에서 우수한 성적을 거뒀으며, 코딩 기술도 발휘했습니다. Python. 그것만으로는 부족하다면 중학교와 고등학교 수준의 수학 문제도 풀 수 있습니다.

특히, Grok-1은 2023년 헝가리 국립 고등학교 결선에서 수학 부문 C등급(59%)을 받아
클로드 2
(55%)를 제친 반면, GPT-4는 68%로 B등급을 받았습니다.

이러한 벤치마크 결과는 Grok-1이 OpenAI의
GPT-3.5
여러 측면에서 개선되었습니다. 주목할 만한 점은 Grok-1이 더 적은 데이터 세트와 광범위한 컴퓨팅 성능을 요구하지 않고도 이 작업을 수행한다는 점입니다.

Grok 인포그래픽 - GPT 3.5보다 나은 점

Grok의 한정판 출시 – 가격은 얼마인가요?

현재 Grok의 베타 버전은 미국 내 일부 사용자 그룹에게만 제공되고 있습니다.

하지만 여기 흥미로운 부분이 있습니다. Grok은 다음과 같은 새로운 서비스를 준비 중입니다.
X 프리미엄+
구독자 수입니다. 월 1,300원만 내면 데스크톱에서 액세스하여 Grok의 강력한 스마트 잠재력을 활용할 수 있습니다.

결론

Grok은 AI 분야에서 중요한 진전을 의미합니다. 지식, 재치, 역량이 어우러져 기술과 상호 작용하는 방식에 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. Grok은 계속해서 진화하고 기술을 개선하면서 단순히 질문에 답하는 것뿐만 아니라 질문하는 방식도 바꾸고 있습니다. 앞으로 이 지능적이고 재치 있는 AI의 더욱 흥미로운 발전을 기대하세요.

GPT-4 비전: 어떤 기능이 있으며 왜 중요한가?

GPT-4 with Vision (GPT-4V), a groundbreaking advancement by OpenAI, combines the power of deep learning with computer vision. Its features are

딥 러닝과 컴퓨터 비전을 결합한 OpenAI의 획기적인 발전인 GPT-4 비전(GPT-4V)을 소개합니다.

이 모델은 텍스트 이해를 넘어 시각적 콘텐츠에 대한 이해를 제공합니다. GPT-3가 텍스트 기반 이해에 탁월했다면, GPT-4 비전은 시각적 요소를 레퍼토리에 통합하여 획기적인 도약을 이루었습니다.

이 블로그에서는 이 강력한 AI 개발과 관련된 잠재적 응용 분야, 기반 기술 및 윤리적 고려 사항을 살펴보면서 GPT-4 비전의 매력적인 세계를 살펴봅니다.

GPT-4 비전(GPT-4V)이란 무엇인가요?

흔히 GPT-4V라고 불리는 GPT-4 비전은 인공 지능 분야의 중요한 발전을 의미합니다. 여기에는 이미지와 같은 추가 양식을 대규모 언어 모델(LLM)에 통합하는 작업이 포함됩니다. 이러한 혁신은 인공지능의 새로운 지평을 열어주는데, 멀티모달 LLM은 언어 기반 시스템의 기능을 확장하고 새로운 인터페이스를 도입하며 더 광범위한 작업을 해결하여 궁극적으로 사용자에게 특별한 경험을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 자연어 이해로 유명한 모델인 GPT-3의 성공을 기반으로 합니다. GPT-4 Vision은 텍스트에 대한 이러한 이해를 유지할 뿐만 아니라 시각적 콘텐츠를 처리하고 생성할 수 있도록 기능을 확장합니다.

이 멀티모달 AI 모델은 텍스트와 시각적 정보를 모두 이해할 수 있는 고유한 능력을 보유하고 있습니다. 여기에서 그 엄청난 잠재력을 엿볼 수 있습니다:

시각적 질문 답변(VQA)

GPT-4V는 이미지에 대한 질문에 답하여 “어떤 종류의 개인가요?” 또는 “이 사진에서 무슨 일이 일어나고 있나요?”와 같은 답변을 제공합니다.

이미지 분류

이미지 내의 사물과 장면을 식별하여 자동차, 고양이, 해변 등을 구분할 수 있습니다.

이미지 캡션

GPT-4V는 이미지에 대한 설명을 생성하여 “빨간 소파에 앉아 있는 검은 고양이” 또는 “해변에서 배구를 하는 사람들”과 같은 문구를 만들 수 있습니다.

이미지 번역

이 모델은 이미지 내의 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역할 수 있습니다.

크리에이티브 글쓰기

GPT-4V는 텍스트를 이해하고 생성하는 데만 국한되지 않고 시, 코드, 스크립트, 음악, 이메일, 편지 등 다양하고 창의적인 콘텐츠 형식을 생성하고 이미지를 매끄럽게 통합할 수 있습니다.


자세히 보기:


GPT-4 터보 128K 컨텍스트: 알아야 할 모든 것

GPT-4 Vision에 액세스하는 방법?

GPT-4 Vision에 액세스하는 방법은 주로 OpenAI에서 제공하는 API를 통해 이루어집니다. 이러한 API를 통해 개발자는 이 모델을 애플리케이션에 통합하여 다양한 작업에 이 모델을 활용할 수 있습니다. OpenAI는 다양한 가격 계층과 사용 요금제를 제공하여 많은 사용자가 GPT-4 Vision에 액세스할 수 있도록 합니다. API를 통해 GPT-4 Vision을 사용할 수 있으므로 다양한 사용 사례에 적용할 수 있습니다.

GPT-4 비전 비용은 얼마인가요?

GPT-4 Vision의 가격은 사용량, 볼륨, 선택한 특정 API 또는 서비스에 따라 달라질 수 있습니다. OpenAI 는 일반적으로 공식 웹사이트 또는 개발자 포털에서 자세한 가격 정보를 제공합니다. 사용자는 가격 계층, 사용 한도 및 구독 옵션을 탐색하여 가장 적합한 요금제를 결정할 수 있습니다.

GPT-3 비전과 GPT-4 비전의 차이점은 무엇인가요?

GPT-4 비전은 주로 시각적 콘텐츠를 이해하고 생성하는 능력에서 GPT-3보다 크게 발전했습니다. GPT-3가 텍스트 기반 이해와 생성에 중점을 두었다면, GPT-4 비전은 텍스트와 이미지를 기능에 원활하게 통합합니다. 두 모델 간의 주요 차이점은 다음과 같습니다:

멀티모달 기능

GPT-4 Vision은 텍스트와 이미지를 동시에 처리하고 이해할 수 있어 진정한 멀티모달 AI입니다. 반면 GPT-3는 주로 텍스트에 초점을 맞췄습니다.

시각적 이해

GPT-4 Vision은 이미지를 분석하고 해석하여 시각적 콘텐츠에 대한 자세한 설명과 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다. GPT-3는 주로 텍스트 영역에서 작동하기 때문에 이 기능이 없습니다.

콘텐츠 생성

GPT-3가 텍스트 기반 콘텐츠 생성에 능숙하다면, GPT-4 비전은 시와 코드부터 대본과 음악 작곡에 이르기까지 창의적인 콘텐츠에 이미지를 통합하여 콘텐츠 생성을 한 단계 더 발전시켰습니다.

이미지 기반 번역

GPT-4 Vision은 이미지 내의 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역할 수 있으며, 이는 GPT-3의 기능을 뛰어넘는 작업입니다.

GPT-4 비전은 어떤 기술을 사용하나요?

GPT-4 Vision의 기능을 제대로 이해하려면 그 기능을 뒷받침하는 기술을 이해하는 것이 중요합니다. GPT-4 Vision의 핵심은 딥러닝 기술, 특히 신경망에 의존합니다.

이 모델은 인간 두뇌의 구조를 모방한 여러 계층의 상호 연결된 노드로 구성되어 있어 광범위한 데이터 세트를 효과적으로 처리하고 이해할 수 있습니다. GPT-4 Vision의 주요 기술 구성 요소는 다음과 같습니다:

1. 트랜스포머 아키텍처

이전 버전과 마찬가지로 GPT-4 Vision은 순차적 데이터 처리에 탁월한 트랜스포머 아키텍처를 활용합니다. 이 아키텍처는 텍스트 및 시각적 정보를 처리하는 데 이상적이며, 모델 기능의 강력한 기반을 제공합니다.

2. 멀티모달 학습

GPT-4 Vision의 가장 큰 특징은 멀티모달 학습이 가능하다는 점입니다. 즉, 모델이 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있으므로 이미지에 대한 텍스트 설명을 생성하고, 시각적 콘텐츠에 대한 질문에 답하고, 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성할 수도 있습니다. 이러한 모달리티를 융합하는 것이 GPT-4 Vision의 다재다능함의 핵심입니다.

3. 사전 교육 및 미세 조정

GPT-4 Vision은 2단계 교육 과정을 거칩니다. 사전 학습 단계에서는 광범위한 데이터 세트를 분석하여 텍스트와 이미지를 이해하고 생성하는 방법을 학습합니다. 그 후, 애플리케이션에 대한 기능을 연마하는 도메인별 교육 프로세스인 미세 조정을 거칩니다.


LLaVA를 만나보세요:


GPT-4 비전의 새로운 경쟁자

결론

GPT-4 Vision은 다양한 산업과 애플리케이션에 혁신을 가져올 수 있는 강력한 새 도구입니다.

계속 발전함에 따라 더욱 강력하고 다재다능해져 AI 기반 애플리케이션의 새로운 지평을 열 것으로 기대됩니다. 그럼에도 불구하고 이 강력한 도구가 사회에 도움이 되려면 혁신과 윤리적 고려 사항의 균형을 맞추는 동시에 GPT-4 비전의 책임감 있는 개발과 배포가 무엇보다 중요합니다.

AI 시대로 접어들면서 인류의 발전을 위해 GPT-4 비전의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 우리의 관행과 규정을 조정하는 것이 필수적입니다.


자세히 알아보기:


OpenAI의 ChatGPT 엔터프라이즈: 비용, 이점 및 보안

자주 묻는 질문(FAQ)

1. GPT 비전이란 무엇이며 이미지 인식에 어떻게 사용되나요?

GPT 비전은 이미지를 자동으로 분석하여 물체, 텍스트, 사람 등을 식별하는 AI 기술입니다. 사용자는 이미지를 업로드하기만 하면 GPT Vision이 이미지 콘텐츠에 대한 설명을 제공하여 이미지에서 텍스트로 변환할 수 있습니다.

2. GPT Vision의 OCR 기능은 무엇이며 어떤 유형의 텍스트를 인식할 수 있나요?

GPT Vision은 손글씨 텍스트를 포함한 이미지 속 텍스트를 정확하게 인식할 수 있는 업계 최고의 OCR(광학 문자 인식) 기술을 보유하고 있습니다. 인쇄된 텍스트와 손으로 쓴 텍스트를 높은 정밀도로 전자 텍스트로 변환할 수 있어 다양한 시나리오에 유용합니다.

 

3. GPT Vision이 복잡한 차트와 그래프를 구문 분석할 수 있나요?

예, GPT Vision은 복잡한 차트와 그래프를 구문 분석할 수 있으므로 데이터 시각화에서 정보를 추출하는 등의 작업에 유용합니다.

4. GPT-4V는 이미지 콘텐츠에 대한 다국어 인식을 지원하나요?

예, GPT-4V는 중국어, 영어, 일본어 등 주요 글로벌 언어를 포함한 다국어 인식을 지원합니다. 다양한 언어의 이미지 콘텐츠를 정확하게 인식하여 해당 텍스트 설명으로 변환할 수 있습니다.

5. GPT-4V의 이미지 인식 기능은 어떤 애플리케이션 시나리오에서 사용할 수 있습니까?

GPT-4V의 이미지 인식 기능은 전자상거래, 문서 디지털화, 접근성 서비스, 언어 학습 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다. 개인과 기업이 이미지가 많은 작업을 처리하는 데 도움을 주어 업무 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

6. GPT-4V는 어떤 유형의 이미지를 분석할 수 있나요?

GPT-4V는 사진, 그림, 다이어그램, 차트 등 다양한 유형의 이미지를 해석할 수 있을 만큼 선명한 이미지만 있으면 분석할 수 있습니다.

7. GPT-4V가 손으로 쓴 문서의 텍스트를 인식할 수 있나요?

예, GPT-4V는 고급 OCR 기술 덕분에 손으로 쓴 문서의 텍스트를 높은 정확도로 인식할 수 있습니다.

8. GPT-4V는 여러 언어로 된 텍스트 인식을 지원하나요?

예, GPT-4V는 다국어 인식을 지원하며 여러 언어로 된 텍스트를 인식할 수 있어 다양한 사용자에게 적합합니다.

9. GPT-4V의 이미지 인식 정확도는 어느 정도인가요?

GPT-4V의 이미지 인식 정확도는 이미지의 복잡성과 품질에 따라 달라집니다. 제품이나 로고와 같은 단순한 이미지의 경우 정확도가 높은 경향이 있으며 더 많은 훈련을 통해 지속적으로 개선됩니다.

10. GPT-4V에 대한 사용 제한이 있나요?

– GPT-4V의 사용 제한은 사용자의 구독 플랜에 따라 다릅니다. 무료 사용자는 월별 프롬프트가 제한될 수 있으며, 유료 요금제는 더 높은 한도를 제공하거나 한도가 없을 수 있습니다. 또한 유해한 사용 사례를 방지하기 위해 콘텐츠 필터가 마련되어 있습니다.

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