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"기업 환경에 LLM 특화"…미스트랄AI, 미세조정 SDK 공개

미스트랄AI가 대규모언어모델(LLM)의 성능을 개선하거나 기업에 특화할 수 있도록 기술 지원을 제공한다. 미스트랄은 5일(현지시간) AI모델 미세 조정을 위한 소프트웨어 개발 키트(SDK)인 미스트랄 파인튠(Mistral-Finetune)을 출시했다. 깃허브를 통해 공개된 미스트랄 파인튠는 미스트랄의 AI 모델을 워크스테이션, 서버 및 소규모 데이터 센터 노드 등 다양한 인프라에 최적화할 수 있도록 지원한다. 공개된 내용에 따르면 해당 SDK는 다중 GPU 설정에 최적화되어 있지만 미스트랄 7B와 같은 소형 모델을 미세 조정하기 위해 엔비디아 A100 또는 H100 GPU 단일 모델로 설정을 변경하는 것도 가능하다. 예를 들어 오픈AI의 챗GPT를 사용한 140만 개의 대화 모음인 울트라챗과 같은 데이터 세트를 미세 조정하는 과정은 8개의 H100 GPU를 활용해 약 30분 만에 완료할 수 있다. 보다 효율적인 AI 개발을 위해 '라 플랫폼'과 같은 유로 개발 서비스와 연계한 작업도 가능하다. 라플랫폼을 활용하면 특정 요구 사항에 맞게 모델을 정의하거나 교육하는 API를 호출해효과적으로 AI를 개발할 수 있다. 미스트랄은 몇 주에 걸쳐 미세 조정 서비스에 새로운 모델을 추가할 예정이라고 밝혔다. 이와 함께 미스트랄은 SDK를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하기 위한 교육 서비스를 함께 제공한다. 교육서비스에는 기업의 자체 데이터를 사용해 미스트랄 AI 모델을 미세조정하는 커리큘럼이 포함돼 보다 효율적이고 전문적으로 AI를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 미스트랄 AI 팀은 "우리는 개발자에게 강력한 개방형 생성 모델을 제공하고 이를 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 제공한다"고 강조했다.

2024.06.06 15:00남혁우

GPT-3.5, 스트리트파이터3로 GPT-4 꺾었다

오픈AI의 GPT-3.5 터보가 GPT-4 등 상위 인공지능(AI) 모델을 꺾고 스트리트파이터3 챔피언에 올랐다. 14개 대규모언어모델(LLM)들이 각축을 벌인 스트리트파이터3 게임 대회에서 'GPT-3.5'가 우승을 차지했다고 PC게이머 등 외신들이 최근 보도했다. 보도에 따르면 미국 샌프란시스코에서 개최한 미스트랄 AI SF 해커톤에서 LLM간 이벤트 매치가 열렸다. 비디오게임 스트리트파이터3를 학습해 치러진 이번 대회는 LLM이 실제 업무에서 어떤 성과를 낼 수 있는지 시각적으로 확인할 수 있도록 마련됐다. 단기간에 치러진 대회인 만큼 학습시간을 줄이기 위해 캐릭터는 켄으로 제한됐다. 승부에 참여한 LLM은 화면을 인식할 수 있도록 텍스트 설명이 제공되며 캐릭터와 상대의 동작 그리고 양쪽의 체력바를 학습해 대회가 치러졌다. 오픈AI의 GPT-3.5 및 GPT-4과 다양한 버전의 미스트랄 LLM 등 총 14종의 LLM이 경합을 벌인 결과 GPT-3.5 터보버전이 최종 우승을 차지했다. 이어서 미스트랄 스몰 파이널버전이 뒤를 이었다. 기본 성능이 더 높은 GPT-4와 미스트랄 AI 상위 모델이 오히려 하위권을 기록해 눈길을 끌기도 했다. 이에 대해 미스트랄 AI의 운영진은 각 AI가 갖는 특성이 게임에 영향을 미쳤다고 설명했다. 모델의 크기가 작으면 대기 시간과 속도에 이점을 가질 수 있는 만큼 게임에서 유리해질 가능성이 크다는 설명이다.

2024.04.08 14:11남혁우

메타, '라마3' 전용 AI인프라 공개...GPU만 4만9천개

메타가 차기 대규모언어모델(LLM) '라마 3' 학습을 위한 세계 최대 규모의 컴퓨팅 인프라를 공개했다. 최근 실리콘 앵글 등 외신에 따르면 메타는 AI학습을 위한 데이터센터급의 24K GPU 클러스터 한 쌍의 세부정보를 공식 블로그를 통해 공개했다. 여러 그래픽처리장치(GPU)를 네트워크로 연결해 병렬 컴퓨팅 작업을 수행하는 시스템이다. 기계학습, 대규모 시뮬레이션 등 대규모 계산 작업을 더 빠르게 처리하기 위해 활용된다. 메타에서 공개한 24K GPU 클러스터는 2022년 선보인 리서치슈퍼클러스터(RSC)의 후속모델이다. 이름처럼 2개의 클러스터에 각 2만4천576개의 엔비디아 텐서 코어 H100(이하 H100) GPU가 적용된 것이 특징으로 총 4만9천 개 이상의 H100 CPU를 활용할 수 있다. 이번 발표는 일반인공지능(AGI) 연구를 위해 대규모 인프라 구축 계획의 일환이다. 메타는 2024년 말까지 35만 개의 H100 GPU를 포함한 AI 인프라를 확장할 계획이다. 이를 통해 기존에 확보한 인프라를 포함해 60만 개의 H100 GPU 수준의 컴퓨팅 파워를 갖추는 것을 목표로 한다. 두 클러스터는 GPU 수가 동일하며 개방형 GPU 하드웨어 플랫폼 '그랜드 티톤(Grand Teton)'을 사용해 구축됐다. 하지만 네트워크 인프라 설계에 차이가 있다. 하나는 웻지 400 및 미니팩 2 OCP 랙 스위치와 아리스타 7800를 기반으로 자체 개발한 RDMA 오버 컨버지드 이더넷(RoCE) 솔수션을 적용했다. 두 번째 클러스터는 엔비디아의 퀀텀2 인피니밴드 패브릭 솔루션이 적용됐다. 두 클러스터의 구조를 다르게 한 이유는 향후 더 크고 확장된 클러스터 구축을 목표로 하기 때문이다. 두 클러스터에서 다양한 분야의 AI를 학습하며 어떤 구조와 설계 방식이 AI에 적합한지 데이터를 확보해 이후 적용하겠다는 비전이다. 저장장치도 해머스케이프와 협력해 자체 개발했다. 생성형 AI 훈련 작업이 점점 빨라지고 규모가 커지는 것에 대비해 고성능이면서도 수만개의 GPU에서 동시 작업하는 데이터를 감당할 수 있도록 E1.S SSD를 활용했다. 이와 함께 구글은 개방형 AI 생태계 활성화를 위해 AI 소프트웨어 프레임워크인 파이토치를 지속해서 지원할 것이라고 강조했다. 케빈 리 등 구글 연구원은 “지난 2015년 빅서 플랫폼을 시작으로 GPU 하드웨어 플랫폼을 설계를 공개하고 있다”며 “우리는 이런 정보 공유가 업계의 문제 해결을 돕는데 도움이 될 것이라고 믿고 있다”고 이번 GPU 클러스터 관련 내용을 공개한 이유를 밝혔다. 이어서 “우리의 AI 노력은 개방형 과학과 교차 협력의 철학을 바탕으로 구축됐다”며 “개방형 생태계는 AI 개발에 투명성, 정밀성, 신뢰를 제공하고 안전과 책임을 최우선으로 하여 모든 사람이 혜택을 누릴 수 있는 혁신을 이끌어낼 것”이라고 강조했다.

2024.03.17 13:07남혁우

에스넷시스템, 코난테크놀로지와 자체 LLM 구축 전망

에스넷시스템(대표 유홍준, 장병강)이 협력을 통해 자체 LLM을 구축할 전망이다. 에스넷시스템은 코난테크놀로지(이하 코난)와 AI 관련 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 15일 밝혔다. 이번 업무협약은 AI 시스템 구축 및 AI 솔루션 공동개발을 통해 상호 시너지를 창출하고 사업 성장 동력을 확보하기 위함이다. ▲AI 솔루션 상호 협력 ▲AI 인프라 부문 공급, 설치 및 기술지원 ▲AI 플랫폼, 솔루션 부문 지원을 주요 골자로 하고 있다. 에스넷시스템이 AI 인프라, GPU 클라우드 서비스 그리고 아마존웹서비스(AWS), 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 등 클라우드 관련 부문을 지원하고, 코난테크놀로지가 대규모 언어 모델(LLM), 생성형 AI 등의 AI 솔루션 부문을 지원한다. 에스넷시스템은 AI 에너지 최적화 솔루션과 코난LLM을 대표적으로 코난테크놀로지의 생성형 AI솔루션과 함께 협업할 예정이다. 양사의 솔루션 협업을 통해 새로운 부가가치를 만드는 솔루션을 개발하겠다는 방침이다. AI 인프라 부문 지원을 위해 GPU 서버 및 클라우드, GPU 네트워크 뿐만 아니라 테스트 및 PoC용(기술검증용) GPU 서버까지 아우르는 공급, 설치 및 기술지원을 제공할 계획이다. AI 플랫폼, 솔루션 부문도 지원한다. 구체적으로 AI 인프라 운영 관리 플랫폼과 어플리케이션 개발 플랫폼을 제공할 예정이다. 유홍준 에스넷시스템 대표는 “에스넷시스템이 AI사업을 지속 강화해 나가는 과정에서 인공지능 소프트웨어 전문기업인 코난테크놀로지와 업무 추진하게 되어 뜻깊게 생각한다”며 “이번 협약을 통해 도출된 역량을 활용하여 경쟁력 있는 AI 인프라 및 솔루션 서비스를 선도할 예정”이라고 말했다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 “IT산업을 선도하는 에스넷시스템과 AI 관련 사업을 함께하게 되어 기쁘다”며 “코난테크놀로지가 가지고 있는 AI 기술과 역량을 기반으로 에스넷시스템과 긴밀히 협력하여 앞으로는 AI 시장에서 유의미한 성과를 도출할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.

2024.03.15 11:22남혁우

kt클라우드, LLM으로 AI디지털교과서 맞춤형 교육 구현

kt클라우드(대표 황태현)가 AI디지털교과서에 학습분석 및 개인별 맞춤형 교육을 구현한다. kt클라우드는 스마트앤와이즈와 'AI기반 학습분석 플랫폼'을 선보인다고 8일 밝혔다. 양사는 지난 해 AI디지털교과서 사업을 위한 업무협약을 맺고, AI디지털교과서 구축에 필요한 AI학습분석 제공 플랫폼을 공동 개발했다. AI디지털교과서는 AI기반 학습 데이터를 수집∙분석하고, AI보조교사와 실시간으로 상호작용하며 학생별로 맞춤화된 교육을 제공하는 것이 핵심이다. 현재 다양한 에듀테크 기업에서 각자의 노하우를 바탕으로 학습 플랫폼을 개발하고 있지만, 대부분 AI기반이 아닌 단순 규칙에 따라 한정적으로 반응하는 룰베이스 방식을 활용하고 있다. kt클라우드는 스마트앤와이즈의 교육 전용 대규모언어모델(LLM) 및 플랫폼 개발을 위해 AI클라우드 인프라를 지원한다. kt클라우드의 AI 인프라는 LLM 학습, 개발에 있어 동적할당 기반의 이용료 과금, 대규모 클러스터링 지원 GPU 인프라를 제공한다. 향후 AI디지털교과서 사업이 확대되면서 늘어날 AI 인프라에 대비해 kt클라우드는 NPU 기반 인프라 공급도 적극 검토하고 있다. 발행사 및 에듀테크 기업은 NPU 이용으로 AI 인프라 이용 부담이 줄어들 전망이다. 스마트앤와이즈는 오랜 경험과 노하우가 축적된 교수학습플랫폼을 통해 교육 LLM을 개발했고, 이를 기반으로 학습자의 성향 및 과제 수행 정보를 분석하여 맞춤형 학습 전략을 제시하는 루츠(Roots) 플랫폼을 선보였다. 실제 교육현장 안착 및 확산을 위해 대구교육대학교와 시범 사업을 진행 중이며 연내 클라우드 보안인증(CSAP) 획득을 추진할 예정이다. 2023년 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 주관한 'K-클라우드' 프로젝트에도 선정된 바 있다. 국정원은 '챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인에 따라 발행사 및 에듀테크의 오픈AI 이용을 제한하고 있다. 또한 공공 교육에서는 ▲선행학습 ▲할루시네이션(허위정보) 등의 문제로, 객관적으로 검증할 수 있고 제어가능한 교육LLM의 이용이 필수적이다. 스마트앤와이즈 이민주 연구소장은 “CSAP 인증 획득을 통해 공공분야에 AI디지털교과서 제공을 위한 적격성 확보와 발행사의 콘텐츠 기반으로 특화된 교육 LLM을 구축∙제공할 수 있게 될 것”이라고 말하며 “이를 통해 공공분야 오픈 AI이용 제한과 학교 교육에서 엄격히 제한하고 있는 선행학습, 할루시네이션(허위정보) 등의 이슈를 해소할 것”이라고 강조했다. kt클라우드 남충범 본부장은 “다양한 발행사∙에듀테크에게 AI 인프라를 제공하여 사업자들의 이용 부담을 줄이고 효율적인 학습 플랫폼 개발을 적극 지원하겠다”고 말했다. 이어 “특히 AI디지털교과서 사업 및 생태계 활성화를 이끄는 선도 사업자로 앞장서겠다”며 다짐했다.

2024.03.08 10:29남혁우

샌즈랩-포티투마루-LG U+, 정보유출 위험 없는 보안LLM 구축

샌즈랩(대표 김기홍)이 정보 유출 위험이 없는 사이버 보안 분야 대규모언어모델(LLM)구축에 나선다. 샌즈랩은 포티투마루, LG유플러스와 사이버 보안 강화를 위한 대규모언어모델(이하 LLM) 기술을 공동 개발한다고 4일 밝혔다. LG유플러스 마곡 사옥에서 진행된 업무 협약식에는 LG유플러스 한영섭 AI기술담당, 포티투마루 김동환 대표, 샌즈랩 김기홍 대표 등이 참석했다. 3사는 이번 협약을 통해 사이버 보안 핵심 4대 분야인 ▲보안 관제 ▲위협 인텔리전스 ▲이상 징후 분석 ▲취약점 식별 등에 특화된 LLM을 구축하고 LLM 배포 체계를 만들기로 했다. 이 체계가 상용화되면 기업들은 LLM을 기업 내부에서 활용하며, 정보 유출 위험을 막을 수 있다. 샌즈랩은 이번협약으로 정보 유출 위험이 없는 사이버 보안 분야 LLM 상용화에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 사이버보안 분야 및 사이버 범죄에 대응할 인공지능(이하 AI) 기술 공동 개발을 통해 관련 사업분야에서 시너지 효과를 기대하고 있다. LG유플러스는 LLM 개발과 고객 정보 보호 안전망 구축 역할을 담당하며, 포티투마루는 사이버 보안 및 범죄 예방에 특화된 LLM 모델링 및 검색증강생성(RAG) 등의 원천 기술 개발, 샌즈랩은 기업 내부 인프라에서 운영 가능한 데이터셋 개발 역량을 제공한다. 샌즈랩은 생성형 AI 기술과 인공지능 모델 학습용 데이터셋을 자사 전반의 보안 서비스와 솔루션에 적용하고 있는 AI 보안기업이다. 전문적인 위협 인텔리전스 분야 서비스를 자연어 형태로 손쉽게 활용할 수 있도록 한 'CTX for GPT'의 GPT 스토어 출시를 비롯해 기업 내부 인프라에서 운영할 수 있는 사이버보안 전문 소형언어모델(sLLM) 'SANDY'를 개발했다. 포티투마루는 기업이 LLM을 도입 시 발생되는 환각, 보안, 비용 문제를 극복하기 위한 전문 산업 분야별 도메인 특화 언어 모델인 'LLM42'를 개발하고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 독해 솔루션(MRC42), 검색 증강 생성 솔루션(RAG42) 등을 통해 답변의 신뢰성을 제고하고, 기업 내부 데이터나 고객 정보가 유출되지 않도록 기업용 프라이빗 모드를 지원하며, 경량화 버전의 상용 실현을 통해 초거대 AI 도입 및 운영 비용을 절감할 수 있도록 돕는다. LG유플러스는 LG AI 연구원과 협업해 대규모언어모델(LLM) '익시젠(ixi-GEN)'을 출시할 예정이다. 상반기엔 챗봇의 진화 형태인 'AI 에이전트'를 선보인다. AI 기술을 활용해 차별적 고객 가치를 제공하고 신성장 동력을 만들어 디지털 혁신(DX) 역량을 강화한다는 복안이다. 샌즈랩 김기홍 대표는 “사이버 보안과 AI 기술에 강점을 가진 분야별 전문 기업들의 융합으로 시너지 효과가 극대화될 것”이라며 “샌즈랩만의 데이터셋과 보안 기술력에 포티투마루와 LG유플러스의 고도화된 AI 기술을 결합해 혁신적인 AI 보안 환경을 조성하겠다”고 말했다. 포티투마루 김동환 대표는 “LLM 모델을 활용해 각종 사이버 범죄에 선제적으로 대응할 수 있을 것”이라며 “이번 협력을 통해 국내 보안 기술 수준을 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. LG유플러스 한영섭 AI 기술담당은 “LG 유플러스는 이번 협력을 통해 샌즈랩의 보안 기술력과 포티투마루의 AI 기술을 결합하여 사이버 위협으로부터 고객들의 정보를 보호하는 안전망을 구축할 것“이라며, “특히, 고객들의 정보 보호를 최우선으로 하며 사이버 위협에 대하여 보다 안전한 디지털 환경을 조성하겠다”고 말했다.

2024.03.04 16:01남혁우

올거나이즈-마키나락스, 금융권 LLM 인프라 최적화 전략 제시

올거나이즈(대표 이창수)가 금융업 실무자들이 LLM 솔루션을 업무에 쉽고 빠르게 적용할 수 있도록 금융권 인공지능(AI) 도입 핵심 사례와 활용 노하우를 공개한다. 올거나이즈는 마키나락스와 '알짜 기업이 쓰는 진짜 AI-금융권 LLM+AI 인프라 최적화 전략'을 주제로 세미나를 개최한다고 27일 밝혔다. 지난 1월 진행된 동명 세미나의 후속으로 진행되는 이번 세미나는 금융권 기업의 AI 실제 도입 사례를 보다 풍부하게 소개할 예정이다. 다음 달 5일 오후 6시부터 9시까지 서울 역삼동에 위치한 창업지원센터인 마루180의 이벤트홀에서 진행된다. 마키나락스의 신민석 이사가 '금융기업의 AI 자원 최적화: 하이브리드 AI 플랫폼의 구축과 운영 전략'을 주제로 강연을 시작한다. 비용 효율성, 운영의 민첩성, 유연성 측면에서 하이브리드 AI 플랫폼의 구축 및 운영 전략을 살펴본다. 금융 분야에서 AI를 활용해 비즈니스 가치를 극대화하고, 규제 준수 요건을 충족하면서도 기술적 유연성을 유지하는 전략을 공유한다. 올거나이즈의 이창수 대표는 '금융권 생성형 AI 프로젝트 성공을 위한 베스트 프랙티스'를 주제로 강연을 진행한다. 금융권 고객들과 실제 협업했던 사례를 중심으로, 금융권에서 첫 번째 생성형 AI 프로젝트를 시작할 때 내부에서 어떤 데이터를 준비하고 어떻게 팀을 꾸려 대응해야 하는지, AI 내재화와 고도화를 위해 지금 바로 사용할 수 있는 생성형 AI 애플리케이션은 어떤 것들이 있는지 등을 설명한다. 패널토론 및 질의응답은 총 1시간 진행된다. 실사례 위주로 진행되는 세미나인 만큼, 강연자 외에도 실제 금융권 AI 도입 프로젝트를 이끌었던 담당자들이 패널로 참여해 실무자들의 궁금증을 해소할 예정이다. 사례의 구체적인 내용에 대한 현장 질문도 가능하다. 올거나이즈에서 실제 금융권 AI 프로젝트를 진행중인 유태하 PM과 이창수 대표가 30분간 토론 및 질의응답을 진행한다. 금융권에서 AI를 도입할 때의 주의점, AI 프로젝트를 효율적으로 운영하고 관리하며 생산성을 혁신할 수 있는 방법 등을 중점으로 이야기 나눌 예정이다. 이어 마키나락스의 신민석 이사와 허영신 CBO가 금융권의 AI 인프라 및 플랫폼 구축에 대한 실제 사례와 장기적으로 비용 및 운영 측면에서 고려해야 할 사항 등에 대해 토론한다. 올거나이즈는 4월 4일 SK텔레콤, 마이크로소프트와 함께 '금융 AI 도입의 핵심 사례'를 주제로 세미나를 개최할 예정이다. 서울 중구에 위치한 SKT 타워에서 오후 3시부터 6시까지 진행된다. 올거나이즈의 이창수 대표는 "2024년은 4대 은행그룹 회장, 은행장들이 2024년 조직 개편과 신년사를 통해 AI 활용 확대를 선언할 정도로 금융업 전반에서 생성형 AI를 적용한 서비스가 확대되는 해"라며, "양사가 금융권 고객 기업과 실제 프로젝트를 진행하며 경험한 노하우를 벤치마킹할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2024.02.27 08:57남혁우

미소정보기술, 비라벨링 데이터 솔루션 '데이터스캔' 출시

의료 및 산업분야에 최적화된 비(非)라벨링 데이터 표준화 솔루션이 출시했다. 미소정보기술(대표 안동욱)은 대규모언어모델(LLM) AI 구축과 소규모언어모델(sLLM) AI 구축시 양질의 빅데이터 확보를 위한 솔루션 '데이터스캔'을 선보인다고 15일 밝혔다. '데이터스캔'은 의료 및 산업분야에서 사람의 손으로 가공된 라벨링 데이터(지도학습)가 아닌 챗GPT등 초거대AI 개발에 필수인 양질의 빅데이터를 확보할 수 있는 비라벨링 데이터 표준화 솔루션이다. 초거대AI 사전학습에 필요한 빅데이터 구축을 위해 데이터 등록부터 분류체계, 단어사전 구축 통한 자연어 처리 및 분류분석, 텍스트분석, 산업별 적용 도메인에 따른 데이터 후처리 등을 실시간 분석한다. 기업·공공기관의 내부 문서 보안이 강화된 패브릭기반 멀티모달 데이터 플랫폼 '스마트빅(smart BIG)'을 통해 LLM, sLLM구축시 고도화된 언어처리 기술을 원스톱으로 제공한다. 일상생활과 직결되는 의료분야에서는 의료영상 판독을 통한 건강검진·진료 소견서 작성, 과거 진료기록 요약, 치료 방법·처방전, 개인건강관리, 반려동물 질병 상담 등 활용할 수 있다. 금융 부분은 고객상담, 금융상품 추천, 신용평가, 금융사고 감지 등 금융전반의 AI서비스에 활용하며, 법률 분야에서는 계약서, 소장, 법조문 제시, 판결문(법원)등 서류 작성 시간을 줄이고 유사 판례를 쉽게 찾아주는 서비스 등을 통해 업무 효율성과 국민 편의성까지 높아질 것으로 기대하고 있다. 현재 초거대AI에 필요한 '비라벨링 데이터'는 의료 및 산업분야에 부족한 실정이다. 단순·반복 작업 중심이었던 라벨링 데이터 중심의 AI 학습용 데이터로는 사람이 직접 라벨링 하지 않고 비지도학습 즉 모델이 스스로 예측하며 학습하는 방식의'챗GPT' 같은 초거대 AI를 지원하기 어렵다. 국가 차원의 초거대 AI 학습용 핵심 데이터 구축으로 빠르게 전환이 필요하다. 미소정보기술은 주력사업인 디지털 헬스케어사업 호조 및 대학병원 및 공공, 의료기관등 의료데이터 개방에 맞춰 임상연구분석에 최적화된 워크플로 전과정을 통합 제공하는 '서비스형 임상시험(CRaaS)' 솔루션 고도화, 정형, 비정형, 텍스트, 비디오, 오디오 등 데이터들을 통합하고 인터랙션을 제공하는 멀티모달 데이터 플랫폼(MDP) 사업에 집중하고 있다. 미소정보기술은 의료데이터에서 산업데이터까지 데이터 구분없이 분석이 가능한 전문 도메인 날리지와 패브릭기반 멀티모달 데이터 플랫폼 '스마트빅'을 통해 기업 및 공공기관에 한국형 챗GPT, LLM, Sllm등 생성형AI 서비스 품질을 높일 수 있도록 고도화에 집중 투자하고 있다. 미소정보기술 안동욱 대표이사는“생성형AI시대를 맞아 양질의 데이터는 AI경쟁력의 핵심이라며 의료, 산업 데이터분석 및 멀티모달 데이터 플랫폼으로 똘똘한 데이터를 제공해 초거대AI 기업들의 경쟁력을 지원하는 데이터 인에이블러 역할을 담당할 것”이라고 말했다.

2024.02.16 15:05남혁우

한전, 1MW 이하 신재생에너지 계통접속 보장제도 개편

한국전력(대표 김동철)은 1MW 이하 신재생에너지 사업에 대한 계통접속 보장제도(소규모 접속보장제도) 개편 내용을 담은 '송배전용 전기설비 이용규정' 개정안을 산업통상자원부 인가를 통해 2월 1일 시행한다고 밝혔다. 개정안에 따라 공용배전설비 연계 가능 용량이 부족해 이를 해소하기 위한 공용배전선로 신설·변경·증설 공사 등이 필요하면 계약전력에 관계없이 소요되는 비용을 고객이 이용하는 만큼(설계조정시설부담금) 부담하게 된다. 다만, 현재 사업을 준비 중인 1MW 이하 신재생에너지 발전사업자에 불이익이 없도록 10월 31일까지 배전용전기설비 이용신청(또는 전력구입계약 신청)을 접수한 고객에는 종전 규정을 적용하는 유예기간을 부여하기로 했다. 이번 개정안은 지난해 12월 19일 발표한 산업부 '신재생에너지 정책혁신 전담반(TF)'의 소규모 접속보장제도 단계적 종료 결정에 따른 조치 사항이다. 한전은 지난 10일 관련 기관과 협회·단체가 참여하는 송배전용 전기설비 이용규정 협의회와 18일 공청회 등을 통해 최종안을 마련하고, 산업부 전기위원회 의 심의를 거쳐 확정했다. 한전은 이소규모 접속보장제도 개편으로 신재생에너지가 계통여유지역을 중심으로 확대되는 등 효율적이고 균형 있는 신재생에너지 보급 활성화에 기여할 것으로 기대했다. 송배전용전기설비 이용규정 개정에 대한 자세한 내용은 한전 홈페이지에서 확인할 수 있다.

2024.01.31 14:49주문정

구글, 직접 학습하고 개선하는 로봇 훈련도구 공개

로봇이 주변 환경을 인식하고 스스로의 행동을 분석해 작업을 개선하는 대규모 인공지능(AI) 모델 기반 학습도구를 구글에서 공개했다. 5일 테크크런치 등 외신에 따르면 구글 딥마인드 로보틱스는 로봇 학습모델 '오토RT'와 'RT-트레젝토리' 등을 공개했다. 오토RT는 로봇에게 주어지는 다양한 환경과 목적에 따라 명령을 자연스럽게 수행할 수 있도록 개발된 기본 학습모델이다. 대규모 언어모델(LLM)과 비전 언어모델(VLM)과 로봇 제어 모델을 결합해 사전에 설정되지 않은 환경을 스스로 분석 후 주어진 목표를 적합하게 수행하기 위한 방안을 도출하고 수행한다. 예를 들어 '책상 위의 캔을 들어'라는 명령이 주어지면 언어모델이 주변 환경을 스캔한 후 모든 객체에 따른 정보를 텍스트 데이터화 한다. 이후 LLM이 책상과 캔과 관련된 데이터를 확인 후 명령을 수행하기 위한 작업 프로세스을 생성한다. 작업 프로세스는 환경을 고려해 다양하게 생성되며 부적절한 방식과 실제 업무에 필요한 작업 등을 분류하는 과정을 거친다. 실제 유효하다고 판단된 작업만이 업무 프로세스로 샘플링 된 후 로봇에 적용되어 수행된다. 또한, 수행 과정과 결과에 대한 데이터를 수집 후 분석해 이후 작업을 개선할 수 있는 기능도 갖췄다. 구글 측에 따르면 오토RT는 로봇이 얼마나 자율적으로 명령을 수행할 것인지 원하는 정도에 따라 설정할 수 있다. 또한 얼마나 안전하고, 자율적으로 업무를 수행하는지 판단하기 위해 테스트를 진행했다. 7개월에 걸쳐 한 번에 최대 20대의 로봇을 다양한 환경을 조성하며 테스트를 실시한 결과 6천650개의 고유한 언어 지침을 다루는 7만7천 개 이상의 사례를 수집할 수 있었다고 밝혔다. 구글은 로봇이 업무를 수행하는 과정에서 가장 적합한 물리적 동작을 수행하기 위한 RT-트레젝토리라는 학습모델도 도입했다. 로봇의 동작 궤도를 시각화해 반복 학습 과정에서 어떤 동작으로 업무를 수행했을 때 더 좋은 결과를 얻을 수 있는지 확인하고 개선할 수 있도록 지원한다. 훈련 데이터를 지원하지 않은 41개 작업으로 테스트한 결과 작업 성공률이 29%에서 63%로 2배 이상 향상됐다고 밝혔다. 또한 보다 안전한 로봇 활용을 위해 자체 필터링 기능 외에도 추가적인 안전조치 계층을 구성했다. 관절에 가해지는 힘이 주어진 임계값을 초과하면 자동으로 멈추도록 설정했다. 더불어 작동 중인 모든 로봇은 사람이 직접 중단한 수 있는 물리적 비활성화 스위치가 눈에 잘 띄는 곳에 위치하도록 구성할 것을 권했다. 구글 딥마인드 로보틱스 팀은 “우리는 여러 환경에서 다양한 명령을 자연스럽게 수행하기 위한 다목적 로봇개발을 목표로 하고 있다”며 “이번에 공개한 대규모 AI모델과 시스템 등을 통해 더욱 효율적인 로봇을 선보일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

2024.01.05 09:09남혁우

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