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'언어'통합검색 결과 입니다. (143건)

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올해의 프로그래밍 언어 선정된 C#, 자바 추월 눈앞

최근 몇년간 성장세를 이어온 C#이 2023년 연례 프로그래밍 언어로 선정됐다. 편의성과 높은 접근성 등으로 인기를 얻은 C#은 조만간 자바를 넘어설 것으로 주목 받고 있다. 매달 프로그래밍 언어의 인기를 추적해 순위를 매기는 티오베는 10일 지난해 인기 프로그래밍 언어 순위를 발표했다. C#이 지난해 상위 모든 언어가 하락세를 기록하는 상황에도 유일하게 인기가 상승했다며 연례 프로그래밍 언어로 선정한 이유를 밝혔다. 프로그래밍 언어 순위인 티오베인덱스에 따르면 상위 5개 프로그래밍 언어 중 C#만이 연초에 비해 1.43% 성장했다. 파이썬, C, C++, 자바는 하락을 면치 못했다. C와 자바는 각 4.81%, 4.34%라는 높은 낙폭을 기록했다. 폴 얀센 티오베 최고경영자(CEO)는 C#과 다른 상위 언어의 실적이 상반되는 이유에 대해 활용성과 대체재의 등장을 꼽았다. C#은 게임엔진 유니티 등을 중심으로 게임업계의 사용 비중이 늘어나고 있다. 또한 마이크로소프트에서 지속적인 업데이트와 기술 지원을 통해 다양한 분야에서 쉽고 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 제공하고 있다. 또한 무료로 제공되어 접근성이 좋다는 것도 장점으로 꼽혔다. 지난해 11월에는 앱 개발 플랫폼 닷넷8(.NET)을 발표하며 클라우드 네이티브 앱을 더 쉽게 구축하고 배포할 수 있도록 기술을 추가하고, 간편한 코드 작성을 위해 구문은 직관적으로 단순화했다. 오픈AI의 GPT를 적용한 AI코딩 지원도구 코파일럿 등도 제공하며 차별화하고 있다. 반면, 자바 등 주요 인기 언어는 코틀린과 줄리아 등 신규 언어와의 경쟁이 심화되고 있다는 지적이다. C와 C++ 역시 고, 러스트 등이 기존 도입 분야의 일부분을 대신하며 점유율이 하락했다는 분석이다. 특히, 올해의 언어로 선정된 C# 역시 자바의 점유율을 차지하고 있어 0.71%의 격차를 두고 있는 두 언어의 순위가 순위가 바뀔 것이란 예측이 나오고 있다.

2024.01.11 11:05남혁우

비아이매트릭스, 데이터 분석 AI비서용 자체 LLM 출시

비아이매트릭스는 자체 개발한 LLM(거대 언어 모델) 'G-매트릭스(G-MATRIX) MX-7B'를 출시했다고 10일 밝혔다. 이번에 발표한 'G- 매트릭스 MX-7B'는 자연어 기반 데이터 분석 및 시각화 서비스에 특화된 언어 모델이다. 업무 담당자가 AI와 대화를 하듯이 기업의 데이터베이스에서 데이터를 조회하고, 조회한 데이터를 바탕으로 분석 화면을 제작하는 생성형 AI 솔루션 G-매트릭스에 최적화했다. G- 매트릭스 MX-7B는 70억 개의 매개변수를 가진 경량 언어 모델이다. 산업군에 특화된 5만 개 이상의 데이터 분석용 질문과 다양한 시각화 대시보드 탬플릿을 학습해, 자연어로 기업의 데이터를 추출하고 데이터 특성에 맞는 시각화 화면을 추천하는 것이 가능하다. 모든 기업에서는 그동안 생성형 AI를 활용한 업무혁신을 희망하였으나, 보안을 이유로 도입을 망설였던 기업을 위하여 온프레미스형 LLM으로 내부망에서 구축 가능한 환경을 제공한다. 지금까지 다양한 시스템 구축을 필요로 했던 데이터 분석 업무 혁신 분야에 특화됐다. 또한 데이터 분석 업무용으로 최적화, 경량화되어 하드웨어 자원의 최소화가 가능하여 타사 대비 도입 비용이 절감되고 빠른 처리 속도를 제공한다. 이번에 출시된 MX-7B는 전 세계 인공지능 솔루션이 모여있는 허깅페이스에도 등록되어 있다. 비아이매트릭스는 2023년 데이터 분석용 생성형 AI 솔루션 G-매트릭스 2.0을 출시한데 이어 기업에서 보안 걱정없이 사용할 수 있는 자체 LLM까지 출시하여 실용적 AI를 구현하는 회사로써의 이미지를 부각시킴과 동시에 기업의 업무 생산성 혁신에 기여할 예정이다. 올해 생성형 AI 분야의 R&D 인력을 대폭 강화하고, 그동안 보유한 데이터 기반 특허 기술들과 융합하여 상반기에는 데이터 예측 및 아우디(AUD) 플랫폼 코팡일럿도 선보일 예정이다. 또한 이번 출시로 더 나은 비즈니스 환경과 업무 효율성을 추구하는 기업들에게 혁신적이고 안전한 솔루션을 제공하고 성공 가능한 사업 모델을 지속적으로 제시하여 현실성있는 생성형 AI 분야에서 시장을 선도해 나가겠다는 포부를 밝혔다.

2024.01.10 11:32남혁우

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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