구글이 엣지 디바이스에 대규모 다중 모달 AI 기능을 제공하기 위해 디자인된 Gemma 3n을 소개했다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 클라우드 컴퓨팅에 의존하지 않고 장치 내에서 처리하고 이해할 수 있다.
이 포스트에서는 Amazon Bedrock Guardrails에서 제공하는 새로운 안전장치 계층을 소개하고, 이점 및 사용 사례를 설명하며, AI 애플리케이션에서 이를 구현하고 평가하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.
MIT와 NUS 연구진은 메모리 사용량이 폭발하는 문제 해결을 위해 장기적인 대화 에이전트를 위한 메모리 효율적인 프레임워크 MEM1을 소개했다. 기존 시스템의 문제점을 보완하여 성능 향상과 더 나은 추론을 이끌어냈다.
새로운 AI 연구에 따르면, 개인 LLM 에이전트를 통해 민감한 사용자 데이터에 접근하는 LLM은 상황에 맞는 개인정보 이해 능력과 특정 사용자 정보를 공유할 적절성을 판단하는 능력에 대한 우려를 불러일으킨다. 대형 추론 모델은 작동하는 동안 도전을 제기한다.
바이트댄스 연구원들이 6조 토큰으로 학습된 모델 중심의 코드 LLM인 ‘시드 코더’를 소개했다. 코드 데이터는 LLM 학습에 중요하며 코딩 작업뿐만 아니라 더 넓은 추론 능력에도 도움을 준다. 오픈소스 모델들은 수작업 필터링과 전문가가 제작한 규칙에 의존하는 반면, 바이트댄스의 접근 방식은 시간이 많이 소요되고 편향적이며 여러 언어에 걸쳐 확장하기 어렵다.
SageMaker AI 고객을 위해 텍스트 랭킹 및 질의응답 UI 템플릿을 소개합니다. SageMaker에서 이러한 템플릿을 설정하여 대규모 언어 모델 훈련을 위한 고품질 데이터셋을 만드는 방법에 대해 안내합니다.
BAAI가 OmniGen2를 소개했는데, 이는 텍스트에서 이미지 생성, 이미지 편집, 주제 중심 생성을 하나의 트랜스포머 프레임워크 내에서 통합하는 차세대 오픈소스 멀티모달 생성 모델이다. 텍스트와 이미지 생성의 모델링을 분리하고 반사적 훈련 메커니즘을 통합하며 특별히 설계된 기능을 구현함으로써 혁신을 이루었다.
바이트댄스 연구자들이 프로토리즈닝을 소개했는데, 이는 LLM(대규모 언어 모델)의 일반화를 논리 기반 프로토타입을 통해 향상시키는 것이다. 최근 LRM의 교차 도메인 추론이 중요한데, 특히 Long CoT 기술을 사용해 훈련된 모델들은 다양한 도메인에서 인상적인 일반화를 보여준다.
중국 과학원이 개발한 Stream-Omni은 텍스트, 비전, 음성 모달리티에서 우수한 성능을 보이며 시각 정보에 기반한 음성 상호작용을 지원하는 omni-modal LMMs의 한계를 극복하기 위한 기술이다.
NewDay는 4백만 명의 고객에게 신용 책임성을 제공하고 자체 기술 시스템을 통해 우수한 고객 경험을 제공함. NewDay의 연락 센터는 연간 250만 통화를 처리하며, 90% 이상의 정확도로 작동하는 생성 모델 기반 고객 서비스 에이전트 어시스트를 구축함.
CMU 연구진이 웹 환경을 위한 디지털 에이전트들이 동적 웹 인터페이스에 어려움을 겪는 이유와 이를 극복하기 위해 그래프 기반 프레임워크 ‘Go-Browse’를 소개했다. 이 프레임워크는 확장 가능한 웹 에이전트 훈련을 위해 개발되었으며, 웹 페이지 탐색, 클릭, 양식 제출 등의 작업을 자동화한다.
Sakana AI가 강화 학습을 활용한 새로운 프레임워크 RLTs를 소개했다. 이는 효율성과 재사용성에 중점을 둔 언어 모델의 추론을 위한 방법이다. 기존 강화 학습 방법은 희소 보상 신호와 높은 계산 요구로 인해 문제가 있었지만, RLTs는 최적화된 교사 역할을 하는 작은 모델을 훈련시켜 선생님-학생 패러다임을 재정의한다.
이 게시물에서는 RAG(검색 증강 생성), 멀티툴 오케스트레이션, LangGraph를 통한 조건부 라우팅과 같은 적극적인 워크플로 패턴이 어떻게 인공지능 및 기계 학습(AI/ML) 개발자와 기업 아키텍트가 채택하고 확장할 수 있는 엔드 투 엔드 솔루션을 가능하게 하는지를 보여줍니다. 재정 관리 AI 어시스턴트의 예제를 통해, 수입 통화(오디오) 및 프레젠테이션 슬라이드(이미지)를 분석하고 관련 재정 데이터 피드와 함께 양적 연구 및 근거 있는 재정 상담을 제공할 수 있는 방법을 안내합니다.
DeepSeek 연구자들이 ‘nano-vLLM’을 공개했다. 이는 가벼우면서도 효율적인 vLLM(가상 대형 언어 모델) 엔진의 최소주의적이고 효율적인 구현으로, 간결하고 읽기 쉬운 코드베이스에 고성능 추론 파이프라인의 본질을 응축시켰다.
텍사스 에이엠 대학 연구진이 고속 유동 시뮬레이션을 위한 ‘ShockCast’라는 머신러닝 방법을 소개했다. ‘ShockCast’는 신경망 시간 재메싱과 함께 고속 유동을 시뮬레이션하기 위해 고안되었으며, 충격파와 팽창팬과 관련된 빠른 변화로 인해 고속 유체 유동 모델링에 독특한 도전점이 있다.
Mistral AI가 Mistral Small 3.2를 출시했다. 이 버전은 반복적인 오류 최소화, 강화된 강인성, 사용자 상호작용 향상을 위해 설계되었으며 AI 모델이 더욱 복잡한 계산 작업에 필수적해지는 가운데, 실제 시나리오에 매끄럽게 통합될 수 있도록 지속적으로 업그레이드되고 있다.
Deep generative models의 일반화 능력과 기작을 이해하는 것이 어려운데, generative models이 실제로 일반화를 하는지 여부에 대한 이해가 중요하다. Flow matching 모델에서의 일반화는 근사에서 나오며 확률성과는 무관하다.
언어 모델링은 자연어 처리에서 중요한 역할을 하며, 기계가 인간 언어와 유사한 텍스트를 예측하고 생성할 수 있게 합니다. 최근 대규모 트랜스포머 시스템으로 발전한 모델들 중 하나인 확장 가능한 바이트 수준 자기회귀 U-Net 모델이 토큰 기반 트랜스포머를 능가하는 것으로 나타났다.
SageMaker HyperPod 및 SageMaker Studio를 사용하여 데이터 과학자들의 개발 경험을 향상시키고 가속화하는 방법에 대해 설명합니다. SageMaker Studio의 IDE 및 도구와 Amazon EKS를 통한 SageMaker HyperPod의 확장성 및 내구성을 결합하여 중앙 집중식 시스템의 설정을 단순화합니다. AWS 서비스가 제공하는 거버넌스 및 보안 기능을 활용합니다.
AI 모델의 장기 문맥 추론 도전, AI가 현실 세계와 소프트웨어 개발 환경에서 더 많은 책임을 맡을 때, 연구자들은 장기 문맥과 강화 학습에 적합한 아키텍처를 찾고 있다.
최근 텍스트 기반 언어 모델의 발전으로 RL이 강력한 추론 기술 개발에 도움이 되는 것을 입증했다. 이에 영감을 받아 연구자들은 시각적 및 텍스트 입력 간 추론 능력을 향상시키기 위해 동일한 RL 기술을 MLLMs에 적용하려고 시도해왔지만 성공하지 못했다.
AI 연구 기관들은 고유한 요구 사항에 맞는 이질적 모델을 개발하지만, 훈련 중 데이터 부족 문제에 직면한다. 기존 페더레이티드 러닝은 동질적 모델 협업만 지원하므로, 고객이 고유한 요구 사항에 맞는 모델 아키텍처를 개발할 때 문제가 발생한다.
작은 언어 모델(SLMs)이 인간과 유사한 능력과 대화 기술로 널리 존경받지만, 기계학습 AI 시스템의 성장으로 인해 반복적이고 전문화된 작업에 점점 더 활용되고 있다. 주요 IT 기업의 절반 이상이 이미 AI 에이전트를 사용하고 있으며, 상당한 자금과 예상된 투자를 받고 있다.
제너레이티브 AI가 취약성 식별을 자동화하고 포괄적인 공격 시나리오를 생성하며 맥락을 제공하는 방식으로 위협 모델링을 혁신할 수 있는 방법을 탐구합니다.
오토인코더와 잠재 공간은 고차원 데이터의 압축 표현을 학습하는 데 사용되는데, 이들은 데이터를 저차원 잠재 공간으로 투영하고 다시 원래 형태로 재구성하는 인코더-디코더 구조를 사용한다. 이 논문에서는 잠재 벡터 필드가 신경 오토인코더의 내부 작동을 어떻게 드러내는지에 대해 설명한다.
대규모 추론 모델 학습을 가속화하기 위해 완전 비동기 강화 학습을 사용하는 AREAL 소개. 대규모 추론 모델은 수학 및 코딩과 같은 복잡한 문제에 대한 성능을 향상시키기 위해 최종 답변을 제공하기 전에 중간 “사고” 단계를 생성한다.
Self-attention을 이용한 대규모 트랜스포머 모델의 섬세한 조정 도전, 효율적인 트랜스포머 적응을 위한 이론과 실제에 대한 내용 소개.
Robinhood는 생성 모델 AI와 Amazon Nova를 사용하여 금융을 민주화하고 실시간 시장 통찰력을 제공한다.
EPFL 연구진은 폭넓은 데이터셋에서의 사전 학습을 통해 다양한 작업에 뛰어난 성능을 보이는 LLMs가 배포 중에 오래된 정보나 편향을 반영할 수 있어 지속적인 지식 업데이트가 필요한 문제를 제기. 기존의 파인 튜닝 방법은 비용이 많이 들고 재앙적인 망각에 취약한데, EPFL은 이에 대처할 수 있는 MEMOIR 프레임워크를 소개함.
대형 언어 모델은 AI 시스템에서 중요한 역할을 하고 있지만, 클라우드 인프라를 필요로 하기 때문에 레이턴시, 높은 비용 및 개인 정보 보호 문제가 발생한다. OpenBMB의 MiniCPM4는 희소 어텐션과 빠른 추론을 통해 엣지 장치를 위한 초 효율적인 언어 모델을 제공한다.
Step-Audio-AQAA는 음성 인식, 자연어 이해, 오디오 생성을 결합한 오디오 언어 모델로, 텍스트 변환에 의존하지 않고 음성 상호작용을 위해 설계되었습니다.
EPFL 연구진이 CVPR에서 GPS가 작동하지 않는 도심 환경에서 자율 주행 차량의 위치 오차를 28% 줄이는 FG2라는 새로운 AI 모델을 발표했다. 고층 빌딩으로 가려진 GPS 신호로 인해 위치 오차가 발생하는 도시에서 자율 주행 차량이나 배송 로봇에게는 중요한 기술이다.
최근 LLMs는 복잡한 작업을 해결하기 위해 상세한 CoT 추론을 사용하여 최고의 성능을 달성하고 있지만, 많은 간단한 작업들은 더 적은 토큰을 사용하는 작은 모델로 해결될 수 있어서 이러한 복잡한 추론이 불필요해졌다. 이는 우리가 쉬운 문제에 대해 빠르고 직관적인 응답을 사용하는 인간의 사고와 일치한다.
사전 훈련된 언어 모델(LMs)을 위한 사후 훈련 방법은 인간 감독을 필요로 하는데, 이는 작업과 모델 행동이 매우 복잡해지면 신뢰성이 떨어지는 한계를 가지고 있다. 이에 레이블 없는, 비지도 학습 프레임워크인 내부 일관성 최대화(ICM)가 소개되었다.
Sakana AI는 Text-to-LoRA (T2L)을 소개했다. 이는 작업 설명에 기반해 작업별 LLM 어댑터를 생성하는 하이퍼네트워크로, 새로운 특화 작업에 대한 모델 적용을 단순화한다.
최근 추론 모델들은 지도학습 Feine-Tuning (SFT)과 강화 학습 (RL)과 같은 기술을 활용하여 수학, 코딩, 과학 분야에서 높은 성능을 보여주고 있으나 이러한 선두적인 추론 모델들의 완벽한 방법론은 공개되어 있지 않다.
이제 Qwen2, Qwen2_VL, Qwen2_5_VL 아키텍처의 사용자 정의 가중치를 가져올 수 있으며, Qwen 2, 2.5 Coder, Qwen 2.5 VL, QwQ 32B와 같은 모델을 포함합니다. 이 게시물에서는 Amazon Bedrock Custom Model Import를 사용하여 Qwen 2.5 모델을 배포하는 방법을 다루며, AWS 인프라 내에서 최신 AI 기능을 효율적인 비용으로 활용할 수 있습니다.
Apple 연구원들은 대규모 추론 모델인 LRMs의 구조적 결함을 퍼즐 기반 평가를 통해 밝혔다. 최근 AI는 인간과 유사한 사고를 시뮬레이션하는데 초점을 맞춘 고급 모델로 발전하고 있다.
전통적인 기후 모델링의 한계를 극복하기 위해 구글 AI가 하이브리드 AI-물리 모델을 개발했다. 이 모델은 지역 기후 위험을 더 정확하게 예측하고 더 나은 불확실성 평가를 제공한다.
Articul8가 일반적인 LLM을 능가하는 도메인 특화 모델로 기업용 생성적 AI를 재정의하고, Amazon SageMaker HyperPod가 이를 어떻게 가속화했는지 살펴봅니다. Articul8의 반도체 모델은 최고의 오픈 소스 모델 대비 2배 높은 정확도를 달성하며 배포 시간을 4배 단축했습니다.
Meta AI가 V-JEPA 2를 소개했다. 이는 인터넷 규모의 비디오에서 학습하고 강력한 시각적 이해, 미래 상태 예측, 제로샷 계획을 가능하게 하는 확장 가능한 오픈 소스 세계 모델이다.
대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 강화 학습과 테스트 시간 스케일링 기술을 통해 추론과 정밀도에서 상당한 향상을 보여주고 있다. 이에 대해 기존 방법들보다 우수한 성능을 보이는 CURE라는 강화 학습 프레임워크가 소개되었는데, 이는 코드 및 단위 테스트 생성에 있어 ground-truth 코드로부터의 감독을 필요로 하지 않아 데이터 수집 비용을 줄이고 사용 가능한 훈련 데이터의 규모를 제한하지 않는다.
최근의 LLM 발전은 복잡한 작업에서 뚜렷한 개선을 이끌어내었지만, 이 모델들의 단계적 추론 과정은 여전히 불분명하다. 대부분의 평가는 최종 답변 정확도에 초점을 맞추어 추론 과정을 숨기고 모델이 지식을 어떻게 결합하는지를 나타내지 않는다.
NVIDIA와 대학 연구진이 최근 논문에서, 큰 언어 모델이 더 긴 시퀀스 또는 병렬 추론 체인을 생성하기를 요구함에 따라, 추론 시간 성능이 토큰 수뿐 아니라 키-값(KV) 캐시의 메모리 풋프린트에 의해 심각하게 제한되는 문제를 다루었다.
LLM은 사전 훈련 데이터와 컴퓨팅 리소스의 스케일링을 통해 정확성을 향상시키지만, 한정된 데이터로 인해 대체 스케일링으로의 관심이 이동되었다. 최근에는 강화 학습 (RL) 후 훈련이 사용되었다. 과학적 추론 모델은 CoT 프롬프팅을 통해 초기에 답변 이전에 사고 과정을 내보내는 방식으로 성능을 향상시킨다.
강화 학습은 대형 언어 모델 (LLM)을 미세 조정하는 데 강력한 방법으로 등장했다. 이 모델은 이미 요약부터 코드 생성까지 다양한 작업을 수행할 수 있으며, RL은 구조화된 피드백을 기반으로 출력을 조정하여 지능적인 행동을 더욱 향상시킨다.
Pipecat과 Amazon Bedrock을 활용해 지능적인 AI 음성 에이전트를 구축하는 방법을 배울 수 있는 시리즈 포스트. Amazon Bedrock의 foundation 모델을 활용하는 이 프레임워크는 음성 및 멀티모달 대화형 AI 에이전트를 위한 오픈소스이며, 구현을 안내하기 위한 고수준 참조 아키텍처, 모범 사례 및 코드 샘플이 포함되어 있다.
대형 언어 모델에 의해 자주 사용되는 대형 추론 모델은 수학, 과학 분석 및 코드 생성의 고수준 문제를 해결하는 데 사용된다. 이중 모드 사고는 간단한 추론에 대한 신속한 응답과 복잡한 문제에 대한 신중하고 느린 사고를 모방한다. 이는 사람들이 직관적인 응답에서 복잡한 문제로 전환하는 방식을 반영한다.
대화형 AI 연구 보조기의 필요성, 최신 대형 언어 모델의 한계와 동적 AI 에이전트 스택 소개
AI를 유전체 연구에 활용하는 주요 장애물 중 하나는 복잡한 DNA 데이터로부터 해석 가능한 단계별 추론의 부족이다. BioReason은 생물학 메커니즘에 대한 통찰력을 제공하는 세계 최초의 추론 모델로, 기존의 DNA 모델이 가진 한계를 극복하고, 유전체에 대한 복잡한 추론을 가능하게 한다.
바이트댄스 연구진이 자기회귀 이미지 생성을 위한 1차원 코어스 투 파인 프레임워크 ‘디테일플로우’를 소개했다. 이 방법은 이미지를 한 토큰씩 생성함으로써 구조적 일관성을 유지하면서 이미지를 생성하는 혁신적인 방법이다.
본문에서는 다중 계정을 가진 기업이 공유 Amazon SageMaker HyperPod 클러스터에 액세스하여 다양한 작업을 실행하는 방법에 대해 논의합니다. SageMaker HyperPod 작업 규제를 사용하여 이 기능을 가능하게 합니다.
알리바바의 Qwen 팀이 Qwen3-Embedding 및 Qwen3-Reranker 시리즈를 발표했다. 이는 다국어 임베딩 및 랭킹 표준을 재정의하여 현대 정보 검색 시스템에 기초를 제공한다. 현재 접근 방식은 고다국어 충실성 및 작업 적응성을 달성하는 데 어려움을 겪고 있지만, Qwen3 시리즈는 이러한 문제를 극복하고 있다.
강화 세밀 조정은 보상 신호를 사용하여 대형 언어 모델이 바람직한 동작을 하도록 안내합니다. 이 방법은 올바른 응답을 강화함으로써 모델이 논리적이고 구조화된 출력을 생성하는 능력을 강화합니다. 그러나 이러한 모델이 불완전하거나 오도하는 질문을 마주했을 때 응답하지 말아야 하는 시점을 알고 있는지 확인하는 것이 여전히 도전입니다.
Radial은 중소 및 대기업 브랜드에게 통합 결제, 사기 탐지 및 옴니채널 솔루션을 제공하는 최대 3PL 충족 공급 업체이다. 이 게시물에서는 Radial이 Amazon SageMaker를 사용하여 머신 러닝 워크플로우를 현대화함으로써 사기 탐지 머신 러닝 응용 프로그램의 비용과 성능을 최적화하는 방법을 소개한다.
NVIDIA는 ProRL을 소개하며 장기간 강화학습이 언어 모델의 새로운 추론 능력을 발휘하고 일반화를 향상시킨다. 최근 추론 중심 언어 모델의 발전으로 AI에서 시험 시간 계산의 규모가 커졌다. 강화학습은 추론 능력을 향상시키고 보상 조작 함정을 완화하는 데 중요하다. 하지만 기본 모델에서 새로운 추론 능력을 제공하는지 아니면 기존 솔루션의 샘플링 효율을 최적화하는 데 도움을 주는지에 대한 논쟁이 남아있다.
Mistral AI가 기업 소프트웨어 개발 환경에 맞춘 AI 코딩 어시스턴트인 Mistral Code를 발표했다. 이 릴리스는 Mistral이 프로페셔널 개발 파이프라인에서의 제어, 보안 및 모델 적응성에 대응하고자 하는 의지를 보여준다. Mistral Code는 기존의 AI 코딩 도구에서 관측된 주요 제약 사항을 대상으로 한다.
Anthropic에서 출시된 코딩 에이전트인 Claude Code와 Amazon Bedrock 프롬프트 캐싱을 결합하여 개발 워크플로우를 개선하는 방법을 살펴볼 것이다. 이 강력한 조합은 추론 응답 대기 시간을 줄이고 입력 토큰 비용을 절감함으로써 빠른 응답을 제공하게 된다.
NVIDIA가 Llama Nemotron Nano VL을 소개했다. 이는 문서 수준 이해 작업에 효율적이고 정확한 비전-언어 모델(VLM)로, 복잡한 문서 구조의 정확한 구문 분석이 필요한 애플리케이션을 대상으로 한다.
Bevar Ukraine은 우크라이나 난민들을 위한 AI 어시스턴트 Victor를 개발했다. 이는 AWS 서비스를 활용하여 다국어 지원, 자동화된 지원 및 데이터 보안 및 GDPR 준수를 유지하면서 난민들의 요구를 해결하는데 중점을 둔다.
야н덱스가 Yambda를 공개하여 추천 시스템 연구 및 개발을 가속화하는데 기여했다. 이 데이터셋은 약 50억 건의 익명 사용자 상호 작용 이벤트를 제공하며 학술 연구와 산업 규모 응용 프로그램 간의 간극을 줄이는 데 도움이 된다.
Diffusion 기반 대형 언어 모델은 전통적인 자기 회귀 모델에 대안으로 탐구되고 있으며, 동시 다중 토큰 생성의 잠재력을 제공한다. 그러나 이러한 모델은 경쟁력 있는 추론을 제공하는 데 어려움을 겪는다.
정책 기울기 방법은 특히 강화 학습을 통해 LLM의 추론 능력을 크게 향상시켰습니다. 이들 방법을 안정화하는 데 중요한 도구는 Kullback-Leibler (KL) 정규화인데, 현재 정책과 참조 정책 사이의 급격한 변화를 억제합니다. PPO와 같은 알고리즘에서 널리 사용되지만, 다양한 KL 변형에 대해 더 탐구할 여지가 많습니다.
Enigmata의 새로운 훈련 방법은 LRM을 사용하여 RL로 훈련된 대규모 추론 모델이 수학, STEM 및 코딩과 같은 복잡한 추론 작업에서 높은 성능을 보이지만, 순수한 논리 추론 기술이 필요한 다양한 퍼즐 작업을 완료하는 데 어려움을 겪는 문제에 대한 획기적인 성과를 이루고 있습니다.
BOND의 최신 보고서는 2025년 5월의 인공지능 트렌드를 소개하며, AI 기술의 현재 상태와 급속한 발전에 대한 데이터 기반 스냅샷를 제시한다. 보고서는 AI 채택 속도, 기술적 향상, 시장 영향의 전례없는 속도를 강조하며, 주요 결과들을 살펴보고 있다.
최신 다중 모달 기반 모델은 학문적 지식과 수학적 추론에 대한 벤치마크를 발전시켰으나 물리적 추론에는 한계가 있음을 PHYX 벤치마크가 강조. 기계 지능의 중요한 측면인 물리적 추론은 학문적 지식, 상징적 작업, 현실 성애를 통합하는 것을 필요로 함.
Yandex가 세계 최대 규모의 이벤트 데이터셋 ‘Yambda’를 공개했다. 이 데이터셋은 약 50억 건의 익명 사용자 상호 작용 이벤트를 제공하여 학술 연구와 산업 규모 응용 사이의 간극을 줄이는 데 기여한다.
실시간 사용자 피드백과 감독을 통해 이점을 얻는 대화형 응용 프로그램과 달리, 비대화형 응용 프로그램은 더 강력한 가드레일과 철저한 품질 보증이 필요하며 Amazon.com의 네 가지 생성 AI 응용 사례를 살펴봅니다.
삼성 연구원이 텍스트 프롬프트를 고품질 비디오 시퀀스로 변환하는 핵심 기술인 비디오 생성 모델을 향상시키기 위한 ANSE(Active Noise Selection for Generation)을 소개했다. 확산 모델은 무작위 노이즈에서 시작하여 현실적인 비디오 프레임으로 반복적으로 정제하는 방식으로 작동한다. 텍스트-비디오 모델은 이를 확장한다.
싱가포르 국립대학 연구진은 최근 확산 모델을 자연어 처리 작업에 적용하는 관심이 증가함에 따라 이를 텍스트 생성의 노이즈 제거 과정으로 취급하는 이산 확산 언어 모델(DLMs)을 개발했다. DLMs는 전통적인 자기회귀 모델과 달리 병렬 디코딩을 가능하게 하며 더 나은 제어를 제공한다.
자연어 처리(NLP)에서 강화 학습 방법인 RLHF를 활용하여 모델 출력을 향상시키는데 사용되었으며, RLVR은 이 접근 방식을 확장하여 feedback으로 수학적 정확성이나 구문적 특징과 같은 자동 신호를 활용함. 부정확한 답변이 수학 추론을 개선할 수 있음을 보여줌.
이 포스트에서는 비즈니스 요구에 맞게 Foundation 모델을 맞춤화하는 세 가지 강력한 기술인 RAG, 세밀 조정, 그리고 두 가지 방법을 결합한 하이브리드 접근 방법을 구현하고 평가하는 방법을 안내합니다. 이러한 접근 방법들을 실험하고 특정 사용 사례와 데이터셋을 기반으로 현명한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 준비된 코드를 제공합니다.
현재의 대형 언어 모델은 자연어의 범위 내에서 추론하는 데 한정되어 있지만, 연구자들은 이산 언어 토큰 대신 연속적인 개념 임베딩으로 대체하며 모델의 표현 능력과 범위를 확장시키는 소프트 씽킹을 도입했다.
MIT 데이터, 시스템 및 사회 연구소는 PERIT의 BREIT와 협력하여 전 세계 수백 명의 학습자들을 데이터 과학과 머신 러닝으로 역량 강화하고 있습니다.
대규모 추론 모델(LRMs)은 짧은 문맥 추론에서 강화 학습을 통해 인상적인 성능을 보여주었지만, 이러한 이익은 긴 문맥 시나리오로 일반화되지 않는다. 다중 문서 QA, 연구 종합, 법적 또는 금융 분석과 같은 응용 프로그램에서는 모델이 100K 토큰을 초과하는 시퀀스를 처리하고 추론해야 한다.
UT Austin 연구진이 20,000개의 혼돈적 ODE로 사전 학습된 비선형 동역학을 위한 기반 모델 ‘Panda’를 소개했다. 혼돈적 시스템은 초기 조건에 매우 민감하여 장기적인 예측이 어렵기 때문에, 이를 모델링하는 데 오차가 발생할 경우 빠르게 커질 수 있다. 이에 대한 새로운 접근 방식을 제시하고 있다.
마이크로소프트와 청화 연구자들이 보상 추론 모델을 도입하여 LLM의 테스트 시간 컴퓨팅을 동적으로 조정함으로써 더 나은 정렬을 이룰 수 있는지에 대한 연구. 강화학습 기반 모델의 한계와 장점을 살펴보고, 수학적 추론에 대한 가능성을 탐구함.
NVIDIA가 Llama Nemotron Nano 4B를 공개했는데, 이는 과학 작업, 프로그래밍, 심볼릭 수학, 함수 호출 및 명령어 따르기에 강력한 성능과 효율성을 제공하면서 엣지 배포에 적합한 오픈 소스 추론 모델이다. 40억 개의 파라미터로 높은 정확도를 달성하며, 비교 모델 대비 최대 50% 높은 처리량을 달성했다.
NVIDIA의 인공지능이 강화 학습을 통해 수학 및 코드 추론을 발전시키는 AceReason-Nemotron을 소개했다. AI 시스템의 추론 능력은 중요한 구성 요소이며, 최근 대규모 강화 학습을 통해 추론 모델을 구축하는 데 흥미가 커지고 있다.
마이크로소프트가 NLWeb을 출시했다. 이 프로젝트는 모든 웹사이트를 자연어 인터페이스를 통해 AI 기반 앱으로 쉽게 변환할 수 있게 해준다. 기존 솔루션들은 중앙집중식이거나 기술적 전문 지식이 필요한데, 이로 인해 개발자들이 지능형 에이전트를 구현하는 데 제약이 생겼다.
LLM은 프로그래밍 작업에서 놀라운 능력을 보여주었지만, 프로그램 최적화에 대한 잠재력은 완전히 탐구되지 않았다. 최근의 노력 중 일부는 LLM을 사용하여 C++ 및 Python과 같은 언어의 성능을 향상시키는 데 사용되었지만, LLM을 사용하여 코드를 최적화하는 더 넓은 응용은 여전히 제한적이다.
싱가포르 국립대학 연구진은 ‘Thinkless’라는 적응형 프레임워크를 소개했다. 이 프레임워크는 DeGRPO를 사용하여 불필요한 추론을 최대 90%까지 줄일 수 있다.
롱-컨텍스트 모델링의 발전으로 LLM 및 대형 비전-언어 모델의 새로운 기능이 개방되었고, 이에 효과적인 평가 벤치마크인 ‘MMLONGBENCH’가 소개되었다.
Gemma 3n은 실시간 장치 사용을 위한 소형이면서 고효율적인 다중 모달 AI 모델로, 지능을 기기에 직접 통합함으로써 빠른 응답 속도를 제공하고 메모리 요구를 줄이며 사용자 프라이버시를 강화한다.
행렬 곱셈에 대한 빠른 알고리즘 발견은 컴퓨터 과학과 수치 선형 대수학에서 중요한 연구 주제이다. Strassen과 Winograd의 공헌 이후 각종 전략들이 등장했고, 이에는 그래디언트 기반 방법, 휴리스틱 기술, 그룹 이론적 기법 등이 포함된다. RXTX 알고리즘은 이러한 맥락에서 효율적인 구조화된 행렬 곱셈을 위한 머신러닝 가이드 알고리즘이다.
대형 언어 모델은 이제 텍스트 생성 이상의 평가 및 심사 작업에 사용되며, 다른 언어 모델의 출력을 평가하는 “언어 모델로서의 판사”로 확장되었습니다. 이러한 평가는 강화 학습 파이프라인, 벤치마크 테스트 및 시스템 정렬에서 중요하며, 이러한 판사 모델은 내부적인 사고 과정 추론에 의존합니다.
이 글에서는 Amazon Bedrock 에이전트를 Slack 워크스페이스에 통합하는 솔루션을 제시합니다. Slack 워크스페이스 구성, Amazon Web Services에 통합 구성 요소 배포, 이 솔루션 활용 방법에 대해 안내합니다.
구글이 개발한 MedGemma는 의료 텍스트와 이미지 이해를 위해 훈련된 모델 스위트로, Gemma 3 아키텍처 기반으로 구축되었다. 의료 이미지와 텍스트 데이터의 통합 분석을 필요로 하는 의료 애플리케이션 개발자들에게 견고한 기반을 제공한다.
Onity Group은 Amazon Bedrock 및 기타 AWS 서비스를 활용하여 문서 처리 능력을 혁신하였습니다. 새로운 솔루션 덕분에 이전 OCR 및 AI/ML 솔루션 대비 20%의 정확도 향상과 50%의 문서 추출 비용 절감 효과를 거뒀습니다.
언어 모델이 방대한 인터넷 텍스트 코퍼스로 사전 학습되면 몇 가지 작업 예시만으로도 효과적으로 일반화할 수 있지만, 하위 작업을 위해 이러한 모델을 파인튜닝하는 것은 중요한 도전을 제기한다. 파인튜닝은 수백 개에서 수천 개의 예시가 필요하지만, 결과적인 일반화 패턴에는 제약이 있다.
RAG는 모델 재교육 없이 응답을 가능케 하지만, 현재의 평가 프레임워크는 답변 가능한 질문들에 대한 정확성과 관련성에 초점을 맞추고, 부적절하거나 답변할 수 없는 요청을 거부하는 중요한 능력을 간과한다. 이로 인해 실제 응용 프로그램에서 부적절한 응답은 오인 또는 피해로 이어질 수 있음.
Chain-of-Thought (CoT) 프롬프팅은 대형 언어 모델의 추론 과정을 개선하고 해석하는 인기 있는 방법이 되었다. 그러나 최근 Anthropics의 연구에 따르면, 이 방법은 AI의 추론을 완전히 이해하는 데 한계가 있을 수 있다.
최근 LLMs의 발전으로 복잡한 추론 작업을 수행하고 검색 엔진과 같은 외부 도구를 효과적으로 사용하는 잠재력이 드러났다. 그러나 내부 지식 대신 검색을 언제 의존해야 하는지 모델에 스마트한 결정을 내릴 수 있도록 가르치는 것은 여전히 중요한 과제다. 단순한 프롬프트 기반 방법은 모델이 도구를 활용하도록 안내할 수 있지만, LLMs는 여전히 어려움을 겪고 있다.
대규모 데이터셋으로 훈련된 언어 모델은 언어 이해 및 생성 도구로 두드러지며, 상호 작용 환경에서 의사 결정 요소로 작동할 수 있다. 그러나 행동 선택이 필요한 환경에 적용될 때 이러한 모델은 내부 지식과 추론을 활용하여 효과적으로 행동하기를 기대된다. 그러나 LLMs는 이를 실현하기 어렵다. Google DeepMind 연구원들은 강화 학습 세밀 조정을 사용하여 이러한 간극을 메우려고 한다.
LM 에이전트의 최근 발전은 복잡한 실제 과제 자동화에 유망한 잠재력을 보여주고 있음. 이러한 에이전트는 일반적으로 API를 통해 작업을 제안하고 실행하여 소프트웨어 공학, 로봇공학, 과학 실험 등의 응용 프로그램을 지원함. 이러한 과제가 더 복잡해지면 LM 에이전트 프레임워크는 다중 에이전트, 다단계 검색, 맞춤형 지원을 포함하도록 진화해왔음.
LightLab은 단일 이미지에서 미세한 빛 조절을 위한 새로운 AI 방법이다. 기존 방법은 여러 촬영으로부터 장면의 기하학과 속성을 재구성한 후 물리적 조명 모델을 사용하여 새로운 조명을 시뮬레이션하는 3D 그래픽 방법을 사용하는데, 이러한 기술은 빛 원본에 대한 명확한 제어를 제공하지만 단일 이미지로부터 정확한 3D 모델을 복원하는 것은 여전히 문제로 남아있다.
대화형 인공지능은 사용자 요구가 점진적으로 드러나는 동적 상호작용을 가능하게 하는데 초점을 맞추고 있습니다. Microsoft와 Salesforce 연구자들이 발표한 연구에 따르면, 대화형 인공지능 모델인 LLMs는 실제 대화에서 어려움을 겪고 멀티턴의 미정의 작업에서 39%의 성능 저하가 있습니다.
Windsurf가 SWE-1을 발표하며 AI와 소프트웨어 엔지니어링의 깊은 융합을 시사했다. SWE-1은 전체 소프트웨어 개발 수명주기를 위해 특별히 설계된 최초의 AI 모델 패밀리로, 전통적인 코드 생성 모델과는 달리 실제 소프트웨어 엔지니어링 워크플로우를 지원하며 미완성 코드 상태부터 다중 표면 처리까지 다룬다.
OpenAI가 ChatGPT에 통합된 클라우드 기반 소프트웨어 엔지니어링 에이전트 Codex를 소개했습니다. 기존의 코딩 어시스턴트와 달리 Codex는 자동 완성 도구뿐만 아니라 코드 작성, 디버깅, 테스트 실행 등의 프로그래밍 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 클라우드 기반 에이전트 역할을 합니다.
스쿠데리아 페라리 HP가 머신러닝을 활용해 정확한 피트스톱 분석 기술을 개발하는 방법을 소개하는 글.
