검색
검색
공개 노트 검색
회원가입로그인

4월 1주차 인공지능 뉴스레터

안녕하세요. 주말은 잘 보내고 계신가요? 한 주간 인공지능 소식에 대한 요약을 보내드립니다.

  • GPT4 사용후기 : 저는 gpt4를 코딩을 할 때 사용을 하고 있는데요. gpt4의 추론 능력이 현재 LLM 중 가장 좋습니다. 그래서 양질의 코드를 만들어 낼 수 있습니다. 특히 늘어난 토큰 제한 때문에 중간에 문맥을 넣어 학습시켜 코드를 개선할 수 있습니다. 하지만 코딩이 아니라면 유료 플랜을 사용할까 싶기도 합니다. 하지만 gpt4를 초기 수준의 추론 엔진으로 생각을 하면 좀 더 넓은 범위의 일을 수행할 수 있습니다.

  • Reflexion - 일련의 연구자들이 시행착오를 통해 학습하는 인공지능 개념을 페이퍼로 공개했습니다. AI가 스스로 학습을 할 수 있다는 개념에 착안한 것입니다. 이를 코드로 구현해서 HumanEval 코드 테스트로 측정을 해서 결과를 공개했습니다. GPT-4의 점수 0.67에 비해 0.88이라는 점수를 기록했습니다.

  • Auto-GPT : GPT4를 학습시킬 수 있다는 개념에 착안하여 실행 - 피드백 - 피드백 반영 실행을 할 수 있는 파이썬 프로젝트입니다. 이를 자율 인공지능(Autonomous AI) 이라고 부르는데 최근 이 분야에서 여러 시도가 이루어지고 있는듯 합니다.

  • HuggingGPT : 허깅페이스에는 사용자들이 올려놓은 수 많은 인공지능 모델이 있습니다. 이를 연결해서 특정 태스크를 수행할 수 있게 돕는 모델을 허깅GPT라고 합니다. 마이크로소프트에서 페이퍼로 공개했습니다.

  • 마이크로소프트 자비스 : 이 HuggingGPT를 코드로 구현해 놓은 것이 자비스입니다. (아이언맨의 자비스하고 다릅니다 ㅎㅎ) 어떤 과제를 수행하기 위해 여러 모델을 연결할 수 있고 이를 파이썬이나 웹UI로 사용할 수 있습니다.

  • Vicuna : llama를 sharegpt의 사용자 대화로 파인튜닝한 오픈 소스 챗봇입니다. 비쿠냐라고 부릅니다.

  • 메타의 SAM 인공지능 모델 : Meta에서 연구 목적으로 공개한 물체 분할 (segment) 및 선택 (mask) 인공지능 모델입니다. 추가적인 데이터 없이 (zero shot) 새로운 이미지에서 사물을 선택(mask)할 수 있습니다. 예를 들어 어떤 이미지가 있으면 그 안에 물체(object)를 클릭해서 선택하고 잘라낼 수 도 있습니다. 데모도 사용해 볼 수 있으니 개념이 궁금하시면 테스트 해보시면 될 것 같습니다.

저도 요즘 조금씩 공부하면서 정리해 보고 있는데요. 챙겨보기 힘든 인공지능을 이해하는데 조금이나마 도움이 되셨으면 합니다. 그럼 오늘도 행복하세요~!

조회수 : 360
공유하기
카카오로 공유하기
페이스북 공유하기
트위터로 공유하기
url 복사하기