Meta는 최근 Llama 3, 자사의 최신 최첨단 AI 모델을 공개 소스로 출시했습니다. 이는 AI 세계에서 중요한 발전으로, Llama 3는 인상적인 기능과 성능을 자랑합니다.

Llama 3에는 80억 개의 매개변수를 가진 모델과 700억 개의 매개변수를 가진 모델 두 가지 버전이 포함되어 있습니다. 이 모델들은 Claude 3 Opus와 Gemini Pro 1.5와 같은 최고의 기존 오픈 소스 모델들과 대등한 성능을 보입니다.

그러나 향후 출시될 4000억 개의 매개변수를 가진 Llama 3 모델에 대한 기대가 더욱 큽니다. 이 더 큰 모델은 멀티모달리티, 다국어 대화 능력, 더 큰 문맥 창 등 크게 향상된 기능을 가질 것으로 예상됩니다. 초기 벤치마크 점수에 따르면 이 모델은 GPT-4와 Claude 3 Opus에 필적할 것으로 보입니다.

Llama 3를 사용하려면 Hugging Face 플랫폼이나 새로운 Meta AI 웹사이트 meta.vn에서 접근할 수 있습니다. 웹사이트에는 웹을 검색하고 답변에 출처를 인용할 수 있는 독특한 기능이 있는데, 이는 인기 있는 Claude 모델에서도 기본적으로 지원되지 않습니다.

Meta AI 웹사이트의 또 다른 두드러진 기능은 실시간 이미지 생성 도구입니다. 사용자는 프롬프트를 입력하면 AI가 실시간으로 이미지를 생성하고 업데이트합니다. 이에는 생성된 이미지를 애니메이션화할 수 있는 기능도 포함되어 있는데, 이는 Dall-E나 Stable Diffusion과 같은 다른 AI 이미지 생성 도구에서는 아직 볼 수 없는 기능입니다.

전반적으로 Llama 3의 출시는 오픈 소스 AI 모델 세계에서 중요한 진전입니다. 인상적인 성능과 독특한 기능을 갖춘 Llama 3는 AI 환경에서 게임 체인저가 될 것입니다.

지난 주 말에 Nvidia는 비전 통합 기능이 추가된 GROCK 1.5 버전을 출시했습니다. 벤치마크 결과에 따르면 이 새로운 버전은 비전 기능을 갖춘 다른 모델들과 대등한 성능을 보입니다.

Nvidia 웹사이트에서 공유된 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:

• 다이어그램에서 코드 작성: Nvidia는 화이트보드 다이어그램을 제공했고, GROCK 1.5가 이를 코드로 변환했습니다.
• 다른 예시들은 GROCK 1.5의 이미지 생성 및 응답에 통합 능력을 보여줍니다.

저자는 자신의 GROCK 계정을 확인했지만, 아직 비전 통합 기능이 출시되지 않았습니다. 접근 권한이 제공되면 GROCK 1.5의 기능을 더 깊이 테스트할 계획입니다.

GROCK 1.5의 비전 통합 발표는 흥미로운 발전으로, Nvidia가 자사의 대규모 언어 모델 기능을 확장하기 위해 계속 노력하고 있음을 보여줍니다. 비전과 언어 처리를 통합할 수 있는 기능은 AI 응용 프로그램에 새로운 가능성을 열어줍니다.

PoChat은 최근 "멀티봇 채팅" 기능을 출시했습니다. 이 기능을 통해 사용자는 단일 대화 내에서 다양한 언어 모델 간을 seamlessly 전환할 수 있습니다. 이는 우리가 대규모 언어 모델과 상호 작용하는 방식의 미래를 향한 중요한 발걸음입니다.

PoChat의 멀티봇 채팅 기능의 핵심 측면은 다음과 같습니다:

1. 모델 선택: 사용자는 질문의 다른 부분에 대해 Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro, GPT-4 등 특정 언어 모델을 호출할 수 있습니다. 이를 통해 각 모델의 고유한 강점을 활용할 수 있습니다.

2. 자동 모델 선택: PoChat은 사용자의 질문에 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하여 최상의 응답을 제공할 수 있습니다.

3. seamless 대화: 모델 간 전환이 seamless하여 사용자가 자연스러운 대화 흐름을 유지할 수 있습니다.

이러한 접근 방식은 단일 언어 모델을 모든 작업에 사용하는 현재 모델에서 벗어나는 것을 의미합니다. 대신 다양한 모델이 서로 다른 유형의 질문이나 작업에 특화될 수 있다는 아이디어를 받아들입니다. 사용자가 가장 적합한 모델을 선택하거나 시스템이 그 결정을 내리도록 함으로써 PoChat은 더 맞춤화되고 효과적인 대화 경험을 제공하고 있습니다.

언어 모델이 계속 발전하고 전문화됨에 따라 유사한 다중 모델 접근 방식을 채택하는 플랫폼과 애플리케이션이 더 많이 등장할 것으로 예상됩니다. 이를 통해 사용자는 다양한 모델의 고유한 강점을 활용할 수 있게 되어, 더 정확하고 관련성 있으며 도움이 되는 응답을 받을 수 있습니다.

furthermore, 코딩 또는 의료 분석과 같은 특정 작업을 위해 특정 모델을 호출할 수 있는 기능은 전문 및 기업 환경에서 특히 유용할 수 있습니다. 사용자는 신속하게 자신의 요구에 가장 적합한 모델에 액세스할 수 있어 생산성과 효율성이 향상될 것입니다.

결론적으로, PoChat의 멀티봇 채팅 기능은 우리가 대규모 언어 모델과 상호 작용하는 방식의 미래를 엿볼 수 있게 해줍니다. 다중 모델 접근 방식을 채택함으로써 사용자는 더 개인화되고 효과적인 대화 경험을 누릴 수 있으며, 이는 차세대 AI 기반 상호 작용의 길을 열어줄 것입니다.

AI 세계에는 주요 발표와 개발로 인해 열기가 고조되고 있습니다. 가장 큰 뉴스 중 하나는 Microsoft와 Google 간의 AI 패권 경쟁입니다.

몇 주 전, Microsoft와 OpenAI가 인공 일반 지능(AGI)을 향해 나아가기 위해 1000억 달러 규모의 데이터 센터를 구축하기로 했다고 보도되었습니다. 이에 Google도 향후 수년 내 최소 1000억 달러 이상을 투자하여 유사한 인프라를 구축하겠다고 밝혔습니다.

이는 양 기업이 AGI, 즉 인간 수준의 지능과 추론 능력을 가진 AI를 최초로 달성하기 위해 막대한 투자를 하고 있음을 보여줍니다. Microsoft와 OpenAI가 1000억 달러 데이터 센터를 구축하는 동안 Google도 이에 맞먹는 1000억 달러 이상의 투자를 하며 경쟁하고 있습니다.

AI 패권 경쟁은 이러한 발전이 얼마나 중요해지고 있는지를 보여줍니다. 누가 먼저 AGI 돌파구를 마련하느냐에 따라 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 양측이 모두 1000억 달러 이상을 투자하고 있다는 사실은 이 AI 군비 경쟁의 높은 stakes를 보여줍니다.

이 기술 거인들이 AI 노력에 계속해서 자원을 쏟아붓는 가운데, 어느 회사가 AGI 달성에 성공할지 지켜보는 것이 매우 흥미로울 것입니다. 인간 수준의 AI를 달성하는 것이 가져올 영향은 심대할 것이므로, 향후 몇 년간 전개될 이 중요한 경쟁을 주목할 필요가 있습니다.

아직 사용자 친화적인 인터페이스로 Stable Diffusion 3을 사용할 수는 없지만, 곧 많은 AI 이미지 앱에 통합될 것으로 보입니다. Stable Diffusion 3을 통합할 것으로 예상되는 앱 중 하나는 Leonardo AI입니다.

Stable Diffusion 3 외에도 Leonardo AI는 가까운 시일 내에 새로운 스타일 전송 기능을 출시할 것으로 알려졌습니다. 제공된 예시에서는 이미지를 스타일 참조로 업로드하면 해당 스타일로 여러 이미지를 생성할 수 있었습니다.

결과 이미지들은 일관된 예술적 스타일을 가지고 있었으며, 스카이다이빙하는 사람, 미래적인 사이버펑크 스타일의 의상을 입은 사람 등 다양한 장면이 그 독특한 시각적 스타일로 렌더링되어 있었습니다. 이러한 스타일 전송 기능은 Leonardo AI의 AI 기반 이미지 생성 도구 세트에 강력한 추가 기능이 될 것으로 기대됩니다.

사용된 구체적인 프롬프트는 공개되지 않았지만, 예술적 스타일을 여러 생성 이미지에 일관되게 적용할 수 있는 기능은 사용자에게 새로운 창의적 가능성을 열어줄 수 있는 흥미로운 발전입니다. AI 이미지 생성 기술이 계속 발전함에 따라 이러한 스타일 전송 기능은 점점 더 일반화되고 가치 있는 기능이 될 것으로 보입니다.

Microsoft는 최근 VASA-1이라는 연구를 발표했습니다. VASA-1을 통해 사용자는 헤드샷 이미지와 오디오 클립을 업로드하면 헤드샷과 오디오를 결합한 대화 동영상을 생성할 수 있습니다. 이는 Synthesia나 Rephrase.ai와 같은 이전 도구와는 다르게, 생성된 동영상에 높은 수준의 감정과 자연스러운 얼굴 움직임, 깜박임, 눈썹 움직임, 머리/몸 움직임이 표현됩니다.

Microsoft가 제공한 예시에서는 기술의 능력이 매우 사실적인 대화형 동영상을 만들어내는 것을 보여줍니다. 한 예시에서는 삶을 바꾸는 이야기를 하는 사람의 표정과 움직임이 매우 자연스럽고 설득력 있게 표현되어 있습니다. 다른 예시에서는 운동 습관에 대해 이야기하는 사람의 대화형 동영상이 나옵니다.

Microsoft는 딥페이크 등의 잠재적 오용에 대한 우려로 인해 이 기술을 일반에 광범위하게 공개