오픈AI에 이어 구글도 지난해와 같은 속도로 거대 언어 모델 제미나이 성능을 끌어올리지 못하면서 이를 메우기 위해 다른 방법들에 초점을 맞추고 있다는 보도가 나왔다.오픈AI와 구글 모두 AI 진화 속도가 둔화되고 있는 상황에서 우회로 확보 차원에서 새로운 접근들을 모색하고 있다는 얘기다.13일 디인포메이션 보도에 따르면 구글은 제미나이와 관련해 일부 리더들이 대규모 컴퓨팅 파워와 학습 데이터를 투입하며 기대했던 성능 향상을 달성하지 못하고 있는 상황이다.제미나이 이전 버전은 구글 연구원
거대 언어 모델 개발사들이 코딩을 전략적 요충지로 주목하면서 이를 측면에서 지원하는 튜링이란 스타트업이 주목을 끌고 있다.튜링은 사람 프로그래머들이 AI가 소프트웨어 코딩 작업을 보다 잘 수행할 수 있도록 가르치는것을 주특기로 한다. 디인포메이션 보도에 따르면 앤트로픽, 마이크로소프트, xAI를 포함해 20여개 LLM 개발사들이 튜링과 협력하고 있다.구글도 수백만달러 규모 계약을 튜링과 맺었다. 디인포메이션에 따르면 구글은 오픈AI가 튜링 프로그래머들을 활용해 자사 AI 모델들 코딩
챗GPT로 대표되는 거대언어모델 성능 개선 속도가 둔화되고 있다는 정황이 여기저기에서 포착되고 있다.그동안 모델 학습에 투입되는 컴퓨팅 파워와 데이터 규모에 비례해 LLM 성능도 빠르게 개선됐지만 최근 상황은 좀 다르다. 투입한 물량 만큼 LLM이 성능 개선이 이뤄지지 않아 오픈AI, 구글 등 관련 업계가 추론 모델 개발 등 우회로 확보에 적극 나선 상황이다.ㆍ오픈AI 이어 구글도 LLM 성능 개선 둔화 딜레마 직면...전략 수정ㆍLLM 성능 확장의 법칙 한계 왔나?...오픈AI, 우회 기술 개
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