구글(Google)과 메타(Meta)가 인공지능 발전에 대한 혁신을 소개하다

구글과 메타는 최근 인공지능(AI) 분야에서의 중요한 발전을 보여주는 새로운 모델을 공개했다. 이러한 발표는 AI의 능력에 대한 새로운 시각을 제공하며, 탐색을 위한 흥미로운 가능성을 열어준다.

구글은 Gemini 1.5라는 업데이트된 AI 모델을 소개했는데, 이 모델은 다양한 모달리티를 통해 장기적인 맥락의 이해에 초점을 맞춘다. 이 모델은 Transformer와 Mixture of Experts (MoE) 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 이전 버전인 Gemini 1.0 Ultra보다 개선된 성능을 제공한다. 현재 초기 테스트용으로 출시된 Gemini 1.5 Pro 모델은 128,000 토큰 컨텍스트 창을 갖추어 더 많은 정보를 처리하고 일관된 관련 결과를 제공할 수 있다. 또한, 최대 1백만 토큰까지 확장 가능한 특별 버전의 Gemini 1.5가 제한된 개발자와 기업 클라이언트를 위해 개인 미리보기로 제공되고 있다. 이 버전은 비디오, 오디오, 코드베이스, 문서 텍스트 등 다량의 콘텐츠를 처리하는 능력을 인상적으로 보여준다.

한편 메타는 Video Joint Embedding Predictive Architecture (V-JEPA) 모델을 공개했다. 기존의 생성형 AI 모델과는 달리 V-JEPA는 시각적 미디어를 통해 기계 학습 시스템을 가르치는 데 초점을 맞춘다. 이 모델은 비디오를 시청하며 물리적인 세계를 이해하고, 비디오의 다음 프레임을 예측할 수 있게 학습한다. 메타는 모델 훈련 과정에서 프레임을 완전히 제거하거나 부분적으로 가리는 새로운 마스킹 기술을 사용했다. 현재 버전은 시각적인 데이터만을 활용하지만, 메타는 이후 음성을 통합하여 더욱 발전된 능력을 제공할 계획이다.

이러한 혁신적인 AI 발전은 다양한 응용 분야에서 AI를 활용하는 새로운 방법을 제시한다. 구글의 Gemini 1.5는 장기적인 맥락의 이해를 선도하여 정보의 깊이 있는 종합 처리를 가능하게 한다. 반면 메타의 V-JEPA는 시각적 미디어를 통해 기계 학습 시스템을 가르칠 수 있는 잠재력을 보여주며, 비디오 분석과 예측에 대한 새로운 가능성을 열어준다.

이러한 고급 AI 모델의 도입은 인공지능 분야에서의 중요한 발전을 나타내며, 이 업계에서 계속되는 혁신을 강조한다. 이러한 모델들은 복잡한 작업에 도전하고, 기계 학습을 발전시키며, 독특한 능력을 갖춘 다양한 산업을 변화시키는데 약속된다.

FAQ 섹션:

1. 구글과 메타가 최근에 공개한 AI 모델은 무엇인가요?
– 구글은 다양한 모달리티에 걸친 장기적인 맥락의 이해에 초점을 맞춘 업데이트된 AI 모델인 Gemini 1.5를 소개했습니다.
– 메타는 반면 Video Joint Embedding Predictive Architecture (V-JEPA) 모델을 공개했습니다.

2. Gemini 1.5의 주요 특징은 무엇인가요?
– Gemini 1.5는 Transformer와 Mixture of Experts (MoE) 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 이전 버전인 Gemini 1.0 Ultra보다 개선된 성능을 제공하며, 128,000 토큰 컨텍스트 창을 가지고 있습니다. 또한, 최대 1백만 토큰까지 확장 가능한 특별 버전이 일부 개발자와 기업 클라이언트를 대상으로 한 개인 미리보기로 제공됩니다.

3. V-JEPA는 어떤 분야에 초점을 맞추고 있나요?
– V-JEPA는 시각적 미디어를 통해 기계 학습 시스템을 가르침에 초점을 맞춥니다. 비디오를 시청하며 물리적인 세계를 이해하고, 비디오의 다음 프레임을 예측할 수 있도록 학습합니다.

4. 메타는 V-JEPA 모델의 훈련에 어떤 기술을 사용하고 있나요?
– 메타는 프레임을 완전히 제거하거나 부분적으로 가리는 새로운 마스킹 기술을 V-JEPA 모델의 훈련에 사용했습니다.

5. 이러한 AI 발전이 인공지능 분야에 어떤 영향을 미치나요?
– 이러한 AI 발전은 탐색을 위한 새로운 가능성을 열어주며, 다양한 응용 분야에서 AI를 활용하는 새로운 방법을 제시합니다. 이들은 장기적인 맥락의 이해를 선도하며 시각적 미디어를 통해 기계 학습 시스템을 가르칠 수 있는 잠재력을 보여줍니다.

The source of the article is from the blog zaman.co.at

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