9월 세번째 주 AI 뉴스

September 13, 2023

이번주 AI 뉴스 📰

OpenAI, AI 문장 감지기는 동작하지 않는다고 확인

  • AI 문장 감지기의 불효율성: OpenAI는 교육자를 위한 팁을 게시하면서 AI 문장 감지기가 효과적으로 동작하지 않는다고 공식적으로 인정.

  • 대체 수단의 부재: 이러한 감지기들은 대체로 검증되지 않은 메트릭에 의존하여 '주로 허점만 있는' 도구라고 전문가들은 평가함.

  • AI 작성의 인식 가능성: 자동 AI 감지기가 작동하지 않더라도, 학생의 평소 작성 스타일을 알고 있는 교사는 그 스타일이나 능력이 갑자기 변했을 때 그것을 감지할 수 있음.

ChatGPT 뒤의 AI 기술은 물을 많이 사용함… 그 뒤엔 환경 문제?

  • 아이오와의 물로 ChatGPT 슈퍼컴퓨터 냉각: OpenAI와 마이크로소프트는 ChatGPT 개발을 위해 아이오와 주의 강에서 대량의 물을 사용해 슈퍼컴퓨터를 냉각함.

  • AI 연구로 인해 물 사용량 34% 증가: Microsoft의 글로벌 물 사용량은 2021년부터 2022년까지 34% 급증했으며, 이는 주로 그들의 AI 연구와 OpenAI와의 협력 때문이라고 분석됨.

  • AI 개발 증가로 물 사용량 급증 → 환경 비판 속출: AI 도구에 대한 수요가 증가함에 따라, 기술 회사들은 그들의 개발과 연결된 환경 비용, 특히 물 사용에 대한 비판을 받고 있습니다.

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이번주 AI 논문 📰

100K 예산으로 훈련하는 오픈형 대형 언어 모델 FLM-101B

  • 예산 한계를 뛰어넘은 LLM: 대기업만이 주로 투자할 수 있는 대형 언어 모델(LLM) 훈련에 대한 비용 문제를 해결하기 위해 이 논문은 10만 달러 예산으로도 101B 파라미터와 0.31TB 토큰의 LLM을 훈련할 수 있다고 밝힘.

  • IQ로 본 LLM의 새로운 평가 기준: 논문은 지식 중심의 평가에 초점을 맞춘 기존 방법과는 달리, IQ를 측정하는 새로운 평가 척도를 도입하여 모델의 다양한 지능 측면으로 살펴봄.

  • 예산 효율적인 언어 모델 성능 검증: 실험 결과로, 100K 예산으로 훈련된 FLM-101B 모델은 이미 알려진 강력한 모델들, 예를 들어 GPT-3와 GLM-130B,와 훈련 데이터에서 보이지 않은 콘텍스트에 대한 IQ 벤치마크 평가에서 유사한 성능을 보임.

MathGLM: 계산기 없이도 수학 문제를 풀 수 있는 GPT 모델

  • 언어 모델의 산술 능력 재평가: 대부분의 이전 연구에서는 대형 언어 모델이 8자리 이상의 곱셈이나 소수, 분수 등의 산술 연산을 계산기 도구 없이는 정확히 수행할 수 없다고 가정함.

  • 고수준 산술 능력 놀랍게 드러내: 이 논문은 이러한 오해를 깨기 위해, 충분한 훈련 데이터가 제공될 경우 20억 파라미터를 가진 언어 모델이 데이터 누수 없이 거의 100%의 정확성으로 다자리 산술 연산을 수행할 수 있음을 보임. 이는 GPT-4의 다자리 곱셈 정확도인 4.3%를 크게 능가함.

  • MathGLM: GPT-4와 유사한 수학 능력 소개: 또한, 여러 단계의 산술 연산과 텍스트로 설명된 수학 문제가 포함된 데이터셋에서 세밀하게 튜닝된 MathGLM은 5,000개의 중국 수학 문제 테스트 세트에서 GPT-4와 유사한 성능을 보였음.

SyncDreamer: 단일 뷰 → 다중 뷰 일관성 있는 이미지 생성

  • 2D → 3D로 : SyncDreamer는 싱글 뷰 이미지에서 멀티뷰 일관성 있는 이미지를 생성하는 혁신적인 확산 모델을 제시함.

  • 이미지 일관성 동기화: 이 모델은 생성된 이미지 간의 기하학적 및 색상 일관성 유지를 위한 도전 과제를 해결하기 위해 중간 단계를 동기화함.

  • 3D 생성 작업에 효과적: SyncDreamer는 소설적인 뷰 합성, 텍스트에서 3D로 변환, 이미지에서 3D로 변환과 같은 3D 생성 작업에 효과적.


이번주 AI 프로덕트 📦

Prompt Flow: LLM 기반 AI 애플리케이션 개발 도구 모음

  • Prompt Flow의 핵심 기능: 워크플로우 생성, 디버깅, 성능 평가, CI/CD 통합을 간편하게 지원함.

  • 개발 편의성과 협업 기능: 제품 수준의 LLM 앱을 손쉽게 개발하고, 클라우드 환경에서 팀 협업을 가능하게 함.

  • 품질 향상을 위한 프롬프트 엔지니어링: 프롬프트 엔지니어링을 용이하게 만들어 제품 품질을 향상시킴.

Open Interpreter: 언어 모델로 로컬 코드 실행

  • Open Interpreter의 핵심 기능: 사용자는 터미널을 통해 ChatGPT와 유사한 인터페이스로 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 사진 편집, 브라우저 제어, 대규모 데이터셋 분석 등이 가능함

  • 효율적인 자연어로 컴퓨터 작업 수행: Open Interpreter를 활용하여 자연어로 컴퓨터 기능을 활용하고, 작업을 효율적으로 수행할 수 있음.

  • 보안 강화를 위한 코드 실행 전 사용자 승인: 중요한 점은 코드 실행 전에 사용자의 승인이 필요하며, 이를 통해 보안을 유지할 수 있음.

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