Google AI가 Gemma 3 기반의 55개 언어를 지원하는 오픈 기계 번역 모델인 TranslateGemma를 출시했다. 4B, 12B, 27B 파라미터 크기로 출시되었으며, 모바일부터 노트북, 단일 H100 GPU나 TPU 인스턴스까지 다양한 디바이스에서 동작 가능하다.
Meta사가 SAM Audio를 발표했는데, 이는 진행이 어려운 오디오 분리 문제를 해결하기 위한 모델로, 사용자 친화적이고 멀티모달 프롬프트를 활용한다. 세 가지 사이즈로 제공되며, 다운로드 및 사용이 가능하다.
Zhipu AI가 공개한 GLM-4.5 시리즈는 통합된 에이전틱 능력과 오픈 액세스에 높은 기준을 제시하여 추론과의 간극을 줄이고 있다. GLM-4.5 및 GLM-4.5-Air은 인공지능 기반 모델의 경관을 빠르게 변화시키고 있다.
Meta AI와 Washington 대학의 연구진이 ASTRO(자동 회귀 검색 가르치는 추론기)를 소개했다. Llama-3.1-70B-Instruct에서 추론을 향상시키기 위한 포스트 트레이닝 프레임워크로, 모델에 컨텍스트 내 검색 수행을 가르치는 것이 특징이다.
대형 언어 모델의 사전 훈련 효율과 일반화는 기본 훈련 말뭉치의 품질과 다양성에 크게 영향을 받는다. 전통적인 데이터 정제 파이프라인은 종종 품질 필터링 다음에 도메인 균형을 적용하여 품질과 다양성을 분리된 목표로 취급한다. 이러한 순차적 최적화는 이러한 요소들 간의 복잡한 상호 의존성을 간과한다. 고품질 데이터셋은 종종…
