인공지능 (139) 썸네일형 리스트형 오픈소스 AI 모델 트렌드: 가장 인기 있고 많이 다운로드된 모델은? 요즘 AI와 머신러닝 분야에서는 오픈소스 모델들이 큰 주목을 받고 있습니다. 많은 기업과 개발자들이 오픈소스 모델을 활용하여 혁신적인 솔루션을 만들어내고 있는데요, 그중에서도 어떤 모델이 가장 인기 있고, 어떤 모델이 가장 많이 다운로드되었는지 궁금하지 않으신가요?이 흥미로운 정보를 한눈에 확인할 수 있는 사이트가 있어 소개합니다. 이 사이트는 오픈소스 AI 모델의 인기와 다운로드 순위를 집계하여 트렌드를 파악할 수 있도록 도와줍니다.가장 인기 있는 오픈소스 모델현재 가장 인기 있는 모델은 다음과 같습니다:Meta LLaMA 3 8BMeta LLaMA 3 8B InstructMeta LLaMA 3.1 8B Instruct이 모델들은 Meta에서 개발한 LLaMA 시리즈로, 강력한 성능과 사용 용이성 덕분.. GPT Pro – AI 혁신의 최전선, 월 28만원의 가치 2024년 12월 5일, OpenAI는 ‘12 Days of OpenAI’ 이벤트의 첫날에 새로운 프리미엄 구독 서비스인 ‘ChatGPT Pro’를 공개했습니다. 월 200달러(약 28만원)라는 고가의 구독료에도 불구하고, ChatGPT Pro는 전문가들을 위한 최상의 AI 경험을 약속하며 큰 관심을 받고 있습니다. 기존 Plus 요금제의 한계를 뛰어넘는 ChatGPT Pro의 주요 특징과 성능을 살펴보겠습니다.ChatGPT Pro란 무엇인가요?ChatGPT Pro는 OpenAI의 최상위 구독 서비스로, 파워 유저와 전문가들이 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있도록 설계되었습니다. 특히, OpenAI의 최신 AI 모델인 ‘o1 프로 모드’를 독점적으로 사용할 수 있다는 점이 큰 특징입니다. o1 프로.. Ollama의 혁신적인 구조화된 출력 기능: AI 신뢰성의 미래를 열다 Ollama는 이제 구조화된 출력을 지원하여, JSON 스키마로 정의된 특정 형식에 모델의 출력을 제약할 수 있습니다. 이 기능은 모델의 출력이 사전에 정의된 형식에 엄격히 따르도록 보장함으로써 AI 모델의 신뢰성과 일관성을 크게 향상시킵니다. Python 및 JavaScript 라이브러리의 업데이트를 통해 구조화된 출력을 구현하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.구조화된 출력이란 무엇인가요?구조화된 출력은 개발자가 모델 응답에서 정밀성과 예측 가능성을 달성할 수 있게 합니다. 주요 장점은 다음과 같습니다:문서에서 데이터 파싱: 비구조화된 텍스트에서 구조화된 정보를 손쉽게 추출할 수 있습니다.이미지 데이터 추출: 이미지의 객체, 색상, 장면을 포함한 상세한 분석 결과를 얻을 수 있습니다.구조화된 언어 .. Amazon Nova: AWS 기반 차세대 AI 모델의 혁신 AWS(Amazon Web Services)가 새롭게 선보인 차세대 인공지능(AI) 모델, Amazon Nova를 소개합니다. Amazon Nova는 Bedrock 플랫폼과의 완벽한 통합을 통해 세계 최고 수준의 AI 성능과 업계 선도적인 가격 경쟁력을 제공합니다. AWS 사용자라면 누구나 손쉽게 Amazon Nova를 활용하여 다양한 AI 서비스를 빠르게 구현할 수 있습니다.Amazon Nova란 무엇인가?Amazon Nova는 **최신 기반 모델(Foundation Models)**로, 텍스트 분석, 이미지 및 비디오 이해, 영상 생성 등 다양한 AI 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. Amazon Nova는 비용을 절감하고 지연 시간을 줄이며, 고객 맞춤형 AI 애플리케이션 구축에 필요한 유연성과 .. PaliGemma 2: 새로운 시대를 여는 비전 언어 모델 Google이 새롭게 발표한 비전 언어 모델, PaliGemma 2를 소개합니다! PaliGemma 2는 이전 모델인 PaliGemma의 혁신을 계승하면서도 더 강력한 기능과 유연성을 제공합니다. 최신 이미지 인코더 SigLIP과 텍스트 디코더 Gemma 2를 결합한 이 모델은 비전 언어 모델의 새로운 기준을 제시합니다.PaliGemma 2의 주요 특징다양한 모델 크기PaliGemma 2는 3B, 10B, 28B의 세 가지 모델 크기로 제공되며, 다양한 입력 해상도(224x224, 448x448, 896x896)를 지원합니다. 이는 사용 사례에 맞게 품질과 효율성 사이에서 최적의 균형을 찾을 수 있는 유연성을 제공합니다.강화된 학습 데이터PaliGemma 2는 방대한 데이터셋(WebLI, CC3M-35L.. 메타, 최신 오픈소스 AI 모델 ‘Llama 3.3 70B’ 출시 메타가 혁신적인 오픈소스 대형 언어 모델(LLM) Llama 3.3 70B를 공식 출시했습니다. 이번에 공개된 모델은 700억 개의 매개변수를 가지고 있지만, 성능 면에서는 기존의 대형 모델과 맞먹거나 일부 영역에서는 더 뛰어난 결과를 보였습니다. 특히, 비용 효율성과 접근성을 강조하며 AI 업계에 새로운 기준을 제시했습니다.Llama 3.3 70B의 특징1. 성능과 비용의 균형메타의 아메드 알-달(Ahmed Al-Dahl) 생성 AI 부사장은 이 모델을 두고 "405B 매개변수 모델과 비슷한 성능을 제공하면서도 실행은 훨씬 간단하고 비용도 효율적"이라고 밝혔습니다. 실제로 Llama 3.3은 최신 사후 훈련 기술과 온라인 선호도 최적화를 활용하여 뛰어난 성능을 발휘하면서도 토큰당 비용을 크게 낮췄습니다.. RAGCHECKER: RAG 시스템 평가의 새로운 표준 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력을 더욱 확장하여 외부 지식 기반을 활용함으로써 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성합니다. 하지만 이러한 시스템을 효과적으로 평가하고 진단하는 것은 상당한 도전 과제입니다.RAGCHECKER는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 혁신적인 평가 프레임워크로, RAG 시스템의 성능을 심층적으로 분석하고 개선 방향을 제시할 수 있는 포괄적인 메트릭과 도구를 제공합니다.RAGCHECKER란 무엇인가요?RAGCHECKER는 Retrieval-Augmented Generation 시스템을 평가하고 진단하기 위해 설계된 자동화된 고급 평가 프레임워크입니다. 이를 통해 개발자와 연구자는 RAG 시스템의 성능을.. Tree of Thoughts: 인공지능의 새로운 문제 해결 패러다임 최근 대규모 언어 모델(LM, Large Language Model)은 다양한 작업에 적용되며 그 성능을 입증해왔습니다. 하지만 대부분의 LM은 토큰 단위로 좌에서 우로 순차적인 선택을 수행하는 auto-regressive 메커니즘에 의존합니다. 이는 단순한 작업에는 효과적일 수 있지만, 탐구와 전략적 결정이 필요한 복잡한 문제에서는 한계에 부딪힐 수 있습니다.이 한계를 극복하기 위해, 논문 *"Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with LMs"*는 새로운 프레임워크인 **Tree of Thoughts (ToT)**를 제안합니다. ToT는 기존의 CoT (Chain of Thought)를 확장하여 모델이 문제를 해결할 때 다양한 경로를 탐구하고 더 정교한 결.. 이전 1 2 3 4 ··· 18 다음
