이번 업데이트로 딥엘 글로벌 커뮤니케이션 강화 예상돼 딥엘이 자사 번역 서비스에 중국어 번체를 추가했다. 이로써 딥엘 번역기의 지원 언어는 총 33개로 늘어나, 더 많은 비즈니스와 기업이 정확한 AI 번역 서비스를 이용할 수 있게 됐다. 전 세계 3300만 명이 서면 상에서 중국어 번체를 주된 언어로 사용하는 만큼 딥엘은 이번 업데이트를 딥엘의 글로벌 커뮤니케이션을 강화하는 데 중요한 이정표가 될 것으로 보고 있다. 중국어 번체는 대만, 홍콩, 마카오와 같은 주요 시장에서 핵심 서면 커뮤니케이션 수단으로 활용되며 국제 비즈니스 관계에서 중요한 위치를 점하고 있다. 야렉 쿠틸로브스키(Jarek Kutylowski) 딥엘 창업자 겸 CEO는 "딥엘은 글로벌 무역에서 해당 지역이 가지는 중요성을 깊게 인지하고 있다”며, "중국어 번체 추가를 통해 해당 지역 기업의 사업 영역 확장을 도울 뿐 아니라 아시아에서 가장 영향력 있는 시장 진출을 희망하는 기업을 지원하게 됐다"고 덧붙였다. 딥엘은 AI 커뮤니케이션 기술을 선도하며 법률, 소매, 의료, 기술, 제조 등 다양한 산업 분야의 전 세계 10만 개 이상 기업, 정부 기관 및 기타 조직을 고객으로 두고 있다. 딥엘의
다양한 오픈소스 및 상용 모델 선택 가능 및 용도에 따라 변형해 IBM은 기업이 고품질, 고성능의 다양한 파운데이션 모델을 폭넓게 이용하고, 자사의 필요에 따라 맞춤형으로 배포하도록 하기 위한 노력의 일환으로 왓슨x에서 미스트랄 라지(Mistral Large) 모델을 제공한다고 발표했다. 인공지능(AI) 개발자를 위한 IBM의 기업용 AI 스튜디오인 왓슨x는 IBM의 그래니트(Granite) 모델 외에도 다양한 오픈소스 및 상용 모델 선택이 가능하며, 이를 용도에 따라 변형하거나 비즈니스 솔루션 및 애플리케이션과 통합해 사용할 수 있다. IBM은 이미 왓슨x 내에서 기업 환경에 적용할 수 있는 소규모 모델인 Mixtral-8x7B를 제공하고 있다. 이 모델은 IBM이 최적화한 모델로, 주어진 시간 동안 처리할 수 있는 데이터의 양이 기존 모델보다 50% 증가했다. 이번에 새롭게 추가된 미스트랄 라지는 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 먼저 제공된다. 이제 왓슨x 고객은 추론과 다국어 기능이 필요한 복잡한 전사적 작업을 처리하도록 최적화한 미스트랄 AI의 가장 강력한 모델을 활용할 수 있다. 검색증강생성(RAG) 전문화를 통해 더 장시간의 채팅 상호작용과 대용량
언어모델 ‘Cerebro-BM-solar’가 평균 71.09점으로 1위 차지해 아이브릭스는 허깅페이스에서 운영하는 ‘Open-Ko-LLM 리더보드’에서 자체 개발 대규모 언어모델(LLM)로 1위를 달성했다고 24일 밝혔다. Open-Ko-LLM 리더보드는 한국어 LLM 모델 성능을 평가하는 벤치마크다. 추론능력, 상식능력, 언어 이해 종합능력, 환각현상 방지능력, 한국어 상식생성능력 등 다섯 가지 기준으로 평가해 순위를 매긴다. 현재까지 약 1713개의 언어모델이 참여했으며, 대기업부터 스타트업까지 치열하게 경쟁하는 이 리더보드에서 아이브릭스의 언어모델 ‘Cerebro-BM-solar’가 평균 71.09점으로 1위를 차지했다. 특히 환각현상 방지능력(Ko-TruthfulQA)과 상식능력(Ko-HellaSwag) 부문의 점수는 각각 86.02점, 81.18점으로 높은 평가를 받았다. Cerebro-BM-solar는 두 개의 SOLAR 언어모델을 융합하고 파인튜닝해 개발된 모델로, 매개변수 107억 개의 적은 파라미터로도 뛰어난 성능을 보여줌으로써 경제성까지 입증했다. 최근 전 세계적으로 글로벌 기업이 매개변수가 적은 모델로 개발 방향을 바꾸는 추세에서 저렴한
지코어(Gcore)는 기관 및 전략적 투자자로부터 6000만 달러의 시리즈A 투자를 유치했다고 24일 밝혔다. 한화로는 약 830억 원대 규모다. 워게이밍이 주도하고 컨스트럭터 캐피탈과 한강 파트너스가 참여한 이번 투자 유치는 2014년 지코어 설립 후 처음으로 외부 자본을 조달한 것이다. 지난 10년간 지코어는 자체 자금 조달 능력과 전략적 운영으로 수익성을 유지하며 지속 성장해 왔다. 이번 투자금은 엔비디아 GPU 기반의 최첨단 AI 서버를 비롯해 지코어의 기술 및 플랫폼에 전략적으로 투자돼 AI 주도의 혁신을 촉진해 나갈 예정이다. 이를 통해 지코어는 클라우드 자원의 효율성을 높이고 데이터 주권을 보장하는 첨단 엣지AI 솔루션을 제공하겠다는 기업 사명을 더욱 공고히 해나간다는 계획이다. 지코어는 “공공기관, 통신사, 글로벌 기업들은 지코어가 보유한 광범위한 네트워크, 신흥시장에서의 강력한 입지, AI 학습 및 추론 분야에서의 입증된 클라우드 역량을 믿고 엣지 워크로드를 맡기고 있다”며 “산업 분야에 있어서도 지코어는 미디어 및 엔터테인먼트, 게임, 테크, 금융서비스, 소매업 등 다양한 분야에서 고객 서비스를 제공하고 있다”고 전했다. 지코어의 클라우드
버넥트가 제3회 ‘버추얼 커넥트’(VIRTUAL CONNECT) 세미나를 성황리에 마무리했다고 23일 밝혔다. 지난 19일 개최된 버추얼 커넥트에서는 버넥트의 대표적인 XR솔루션인 ▲Remote ▲Make ▲View와 원천기술인 Track의 기술의 변화와 최신 업데이트 사항이 소개됐다. 업데이트를 통해 Remote는 QR 스캔만으로 원격 협업 요청이 가능한 QR Call 기능과 바디캠, 이동형 CCTV, 360카메라 연동 등을 통해 기존 스마트폰, 태블릿, 스마트글라스를 넘어 다양한 종류의 영상기기와의 연동된다. Make와 View는 다자간 협업, 트레이닝 시스템 인 LMS 등을 서현석 본부장이 선보였다. 이어 새롭게 추가된 AI와 관련된 기술인 기업 자체 구축형 LLM 솔루션을 이경현 본부장이 소개했다. 또 중공업, 조선 분야에 활용 가능한 XR기반 3D 외형 품질솔루션인 Twyn의 업데이트를 조항래 부장이 설명했다. 하태진 버넥트 대표이사는 “많은 고객들을 모시고 버넥트의 업그레이드된 솔루션과 새롭게 준비하고 있는 AI기술을 선보이는 자리가 돼 기쁘다”며 “버넥트의 XR솔루션에 새로운 기술을 지속적으로 업데이트하고 AI 등의 첨단기술을 지속적으로 도입해
AI 자동화 솔루션 전문기업 이든티앤에스(대표: 김연기)는 지난 16일 서울 힐튼 가든 인 강남에서 HPE(Hewlett Packard Enterprise)와 함께 ‘디지털 리더 세미나’를 성공적으로 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 식음료 디지털 리더 커뮤니티를 대상으로 진행됐으며, △HPE 이청영 매니저의 ‘기업 고객에 최적화된 HPE 스토리지 포트폴리오’를 시작으로, △HPE 김일근 매니저의 ‘HPE 빅데이터 플랫폼 Ezmeral 소개’, △이든티앤에스 최효석 이사의 ‘LLM 기반의 AI Automation’, △이든티앤에스 양상헌 상무의 ‘오픈소스 가상화 솔루션 Proxmox 소개’ 등 총 4개의 세션으로 구성됐다. 이든티앤에스 김연기 대표는 “이번 세미나는 식음료 산업의 디지털 전환에 대한 인사이트를 공유하는 매우 뜻깊은 시간이었다”며, “AI 자동화 솔루션을 통해 고객의 비즈니스 운영을 최적화하고 더 나은 성과를 지원할 수 있도록 혁신적인 솔루션 개발에 최선을 다하겠다”고 말했다. 세미나에는 30여 명이 참석했으며, 행사가 끝난 후에는 LLM 기반의 업무 자동화 솔루션에 대한 현장 컨설팅도 진행되어 참석자들로부터 큰 호응을 얻었다. 헬로티 임근난
워크데이는 아마존웹서비스(이하 AWS)와 파트너십을 확대한다고 18일 밝혔다. 워크데이와 AWS는 이번 협력을 통해 생성형 AI의 새로운 기능을 구축하고 고객의 클라우드 전환을 가속화함으로써 고객이 생산성을 높이며, 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있도록 지원할 예정이다. 쉐인 루크 워크데이 AI 및 머신러닝 기술총괄 부사장은 “이번 파트너십 확대를 통해 워크데이 AI와 AWS의 역량을 결합해 고객에게 AI 기능을 더 빠르고 효율적으로 제공할 수 있게 됐다”며 “워크데이 AI를 통해 우리는 워크데이 애플리케이션에서 엔터프라이즈 데이터를 활용해 고객에게 가치를 제공하는데 주력하고 있다”고 말했다. 이어 “AWS를 활용하면 다양한 모델 관리 및 운영을 위해 제공되는 AWS 툴과 서비스를 통해 해당 목표에 더 직접적으로 집중할 수 있다”고 덧붙였다. 워크데이는 플랫폼의 핵심에 내장된 AI와 아마존 베드록, 아마존 세이지메이커 점프스타트와 같은 AWS 기술을 활용해 고객의 인력 및 재무 자산 관리를 지원하는 생성형 AI 기능을 개발할 수 있다. 워크데이는 AWS의 생성형 AI 기능을 통해 보다 정확한 매출 보고를 위해 계약을 분석하고 수정하며 개인화된 인재 하이라이
앤드류 응 교수와 함께 기획한 LLM 사전학습 강의 선보일 예정 업스테이지가 글로벌 온라인 교육 플랫폼 ‘딥러닝AI’를 통해 거대언어모델(LLM) 개발 강좌를 무료로 선보인다고 18일 밝혔다. 딥러닝AI는 세계 4대 AI 석학으로 불리는 딥러닝의 선구자 앤드류 응(Andrew Ng) 미국 스탠퍼드대 교수가 만든 교육 플랫폼이다. 앤드류 응 교수의 특화 과정부터 오픈AI, 구글, 메타, MS 등 빅테크 기업들이 다양한 AI 수업을 운영 중으로, 국내 기업 중에서는 업스테이지가 최초로 참여한다. 업스테이지는 자체 LLM ‘솔라’를 개발한 노하우를 바탕으로 앤드류 응 교수와 함께 기획한 LLM 사전학습 강의를 선보인다. 사전학습은 방대한 텍스트 데이터를 기반으로 AI 모델에게 언어적 능력을 학습시키는 과정으로, 문장 생성과 문맥 추론 등 고도의 자연어 처리 능력을 갖춘 LLM 개발의 핵심적인 뼈대를 이룬다. 업스테이지 김성훈 대표와 박은정 CSO(최고과학책임자)가 직접 나서 이론적 기초부터 데이터셋 준비, 모델 훈련 및 벤치마크 테스트 기반의 성능 평가까지 LLM 사전학습의 전 과정을 세밀하게 짚어준다. 강의는 영어로 진행되며, 기초적인 코딩 및 머신러닝 지식만
언어 특화 자체 개발 LLM, 번역 위한 독접 데이터 등 특징으로 꼽혀 딥엘이 자사 번역서비스에 차세대 언어모델을 도입했다. 딥엘의 차세대 언어모델은 번역과 글쓰기 교정을 위해 특별히 설계된 고도의 거대언어모델(LLM) 기술을 기반으로 한다. 이번 LLM 출시는 기업용 언어 AI 기술 분야의 중대한 발전을 상징함과 동시에 번역 품질과 성능에 대한 새로운 업계 표준을 마련할 것으로 기대된다. 신규 솔루션은 언어에 특화한 자체 개발 LLM, 번역을 위해 수집한 독점 데이터, 언어 전문가의 모델 튜터링이 특징이다. 언어에 특화한 LLM으로 실제 사용하는 수준의 번역 및 작문을 제공하는 동시에 환각 현상과 오역 리스크를 줄였다. 딥엘은 공용 데이터를 단순 학습하는 범용 모델과는 달리, 콘텐츠 제작 및 번역만을 위해 7년 이상 수집한 독점 데이터를 활용해 모델 학습을 진행한다. 이 외에도 수천 명의 언어 전문가가 직접 언어 모델을 튜터링해 품질 개선 및 유지에 앞장서고 있다. 딥엘의 자체 조사 결과에서도 신규 솔루션이 AI 번역 품질에 대한 기준을 크게 높인 것으로 나타났다. 언어 전문가를 대상으로 진행한 최신 블라인드 테스트에 따르면, 전문가들은 딥엘 솔루션 번역
한국과학기술원(KAIST)은 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 네이버와 공동으로 ‘협업 필터링’(Collaborative filtering)을 통해 대형언어모델(LLM)의 상품 추천 성능을 획기적으로 높일 수 있는 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. LLM은 챗GPT와 같이 사람의 개입 없이 임무를 수행할 수 있는 생성형 AI의 기반이 되는 기술이다. 최근 전자상거래 플랫폼 등에서 LLM을 이용한 상품 추천 서비스가 주목받고 있다. ‘영화 극한직업, 범죄도시1, 범죄도시2를 봤을 때 다음 시청할 영화는 무엇인가?’라고 소비자가 상품 이름을 텍스트로 나열해 LLM에 입력하면 답을 제시하는 방식으로 작동한다. 하지만 기존 서비스는 LLM이 추천을 목적으로 학습·설계돼 있지 않아 저조한 성능을 보인다. 상품 추천을 위해 ‘파인 튜닝’(사전 학습된 LLM을 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 최적화하는 과정)을 거쳐야 하지만 학습과 추론에 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 연구팀은 LLM을 직접 학습하는 대신 사용자와 비슷한 상품을 소비한 다른 사용자들에 대한 정보를 활용하는 ‘협업 필터링’ 방식으로 신경망을 경량화했다. 협업 필터링은 유사 사용자 기반 추천,
다쏘시스템과 미스트랄AI가 산업에 최첨단 AI를 제공하기 위한 파트너십을 체결했다. AI 기술 발전으로 거대언어모델(LLM) 전환이 가속화되고 있다. 이에 버추얼 트윈은 과학적 모델링, 시뮬레이션, AI를 결합해 산업 지식을 도출하고 신뢰성을 유지하며 지적 재산을 보호하는 솔루션을 제공한다. 미스트랄AI의 LLM은 ▲높은 정확성 ▲반응성 ▲지속가능성을 제공한다. 다쏘시스템과 미스트랄AI는 이번 파트너십을 통해 아웃스케일의 소버린 인프라를 활용한 '서비스형 LLM(LLMaaS)'을 선보인다. 프랑스 국가 사이버 보안기관의 높은 수준의 보안 인증인 섹넘클라우드(SecNumCloud) 등의 보안 및 규정 준수 기준을 적용한 미스트랄AI의 상업용 LLM을 제공한다. LLM을 통한 생성형 AI 경험은 산업 지식과 노하우를 빠르게 탐색해 다쏘시스템의 35만 산업 고객의 데이터 자산 가치를 높일 것으로 보인다. 플로랑스 휴-오비니 다쏘시스템 R&D 부문 수석 부사장은 "이번 파트너십은 신뢰할 수 있는 생성형 AI 경험을 제공하며, AI 기반 산업 등급 솔루션을 위한 강력한 기술 생태계를 구축하겠다는 결의를 보여준다"고 밝혔다. 헬로티 구서경 기자 |
업스테이지가 프렌들리 AI와 손잡고 자사의 거대언어모델(LLM) ‘솔라' 기반의 번역 모델 인프라 구축 계약을 체결했다고 10일 밝혔다. 앞서 업스테이지는 솔라 LLM을 파인튜닝(미세조정)한 한국어-영어 번역 특화 모델을 API(응용프로그램 인터페이스) 형태로 공개했다. 단순 문장 번역을 넘어 전후 문맥을 종합해 의미를 추론하고, 대화의 맥락과 흐름까지 파악하는 딥러닝 번역이 특징이다. 기계번역 평가의 바로미터로 꼽히는 메타의 ‘플로레스’ 벤치마크 평가에서 오픈AI의 GPT-4, 딥엘(DeepL) 등을 뛰어넘을 정도로 정확도가 높다. 이에 업스테이지는 일일 최대 10만여 건에 달하는 번역 트래픽을 효율적으로 처리하기 위해 프렌들리AI의 ‘프렌들리 전용 엔드포인트(Friendli Dedicated Endpoint)’를 도입했다. 트래픽 부하에 따라 GPU 할당량을 동적으로 조정하는 ‘자동 스케일링’ 기능을 통해 서비스 운영을 자동화하고 GPU 비용을 크게 절감했다. 프렌들리AI 전병곤 대표는 “업스테이지의 최고의 생성형 AI 솔라 모델과 프렌들리AI의 최고의 생성형 AI 인프라가 만나, 기업들이 최고의 생성형 AI 응용을 최저의 비용으로 사용할 수 있도록 제공
공동연구개발센터 구축 통해 AI기술 완성도 제고 및 경쟁력 강화 한국형 Vertical SLM, RAI 등 주요 과제 선정 KT(대표이사 김영섭)는 고려대학교와 ‘AICT 응용기술 공동연구개발을 위한 업무협약’을 체결했다고 지난 5일 밝혔다. 이번 협약은 AICT 응용기술의 실질적 사업화를 위한 것으로 ▲ AI기술 완성도 제고 및 사업 경쟁력 강화를 위한 R&D 과제 추진 ▲ 신속·실질적 협업을 위한 KT-고려대 공동연구개발센터 설립 ▲ 산학연구개발용 GPU 공동 활용 등의 내용을 담는다. 양사는 AI 기술과 관련 시장의 빠른 변화에 대응하고 학계와의 긴밀한 협업을 위해 KT 기술혁신부문장인 오승필 부사장과 고려대학교 연구부총장 유혁 교수를 공동연구개발센터의 연구소장으로 선임할 계획이다. 또 각 3명씩 총 6명의 자문위원회를 구성해 AI 응용기술 공동연구개발 프로젝트 수행 과정에 필요한 의사결정을 지원할 예정이다. 국내외 AI 시장은 연구 결과물이 실시간에 가깝게 상품화와 사업화가 진행되는 추세다. 이 때문에 실질적인 성과물이 필요한 기업과 빠른 기술 변화에 따른 연구 혁신이 필요한 대학 입장에서는 개방적인 산학 협력이 필요하다. KT와 고려대학교도
2억 건 이상의 학술 논문 정보 제공하는 ‘AI 논문 검색 서비스’ API 연동해 답변 생성 라이너가 다양한 분야의 논문과 저널을 기반으로 답변을 제시하는 ‘학술 모드 AI 검색’ 베타서비스를 오픈했다고 4일 밝혔다. 라이너 AI 워크스페이스에서 ‘학술 모드’를 선택한 뒤 쿼리를 입력하면, 학술 논문 및 저널을 인용한 깊이 있는 답변을 받을 수 있다. 라이너는 2억 건 이상의 학술 논문 정보를 제공하는 ‘AI 논문 검색 서비스’ API를 연동해 신뢰할 수 있는 출처와 답변을 제공한다. 라이너는 범용적인 정보를 넘어 전문적인 지식 정보를 필요로 하는 이용자가 증가함에 따라 학술 모드를 개발했다고 설명했다. 라이너 유료 구독자 중 90%는 대학생, 석·박사, 연구원, 전문직 종사자로, 전문 지식을 투명하고 정확한 출처를 기반으로 얻고자 하는 이용자가 많다. 학술 모드에서 이용자는 요청에 대한 답변은 물론 답변에 활용된 논문 링크와 저자, 피인용 횟수, 출간 연도를 확인할 수 있다. 매년 출판되는 수백만 건의 학술 자료 중 답변에 인용된 주요 논문과 저널을 한눈에 확인할 수 있어 필요한 학술 정보를 찾고 습득하기 위해 들이는 노력을 최소화할 수 있다는 점이 특장점
우리나라는 AI 강국 중 하나로 손꼽힌다. 정부와 민간 기업은 세계적인 AI 경쟁력을 구축하기 위해 꾸준히 노력해 왔다. AI 기술 연구 및 개발에 막대한 투자를 지속하며 다양한 산업 분야에 AI 기술 적용을 확대하고 있다. 특히 국내에서 초거대 AI를 구축한 기업들의 움직임은 업계의 관심사다. 이번 기사에서는 네이버와 카카오, SK텔레콤과 KT가 최근 공개한 행보를 살펴보며 국내 AI 산업의 다음 페이지를 가늠해보고자 한다. 네이버, 안전한 AI 위한 기틀 만든다 지난 6월, 네이버는 AI에 관한 안전성 실천 체계(ASF, AI Safety Framework)를 발표했다. 네이버 ASF는 AI 시스템이 초래할 수 있는 위험을 각각 통제력 상실 위험과 악용 위험으로 정의하고 이에 대응하는 방법을 설계한 것이 특징이다. 인간이 AI 시스템에 영향을 미치지 못하게 되는 통제력 상실 위험을 완화하기 위해 AI 시스템의 위험을 주기적으로 평가하고 관리할 계획이다. 네이버는 현존 최고 성능의 AI 시스템을 ‘프런티어 AI’로 정의하고 이 기술 수준에 해당하는 AI 시스템에 대해 3개월마다 위험 평가를 수행한다. 시스템 능력이 기존보다 6배 이상 급격히 증가할 경우 추
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UPDATE: 2024년 07월 27일 10시 49분
