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Biomedical&AI

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LG “생성형 AI 생태계 가속”, ‘엑사원 3.5’ 3종 오픈소스로 전격 공개 - 인공지능신문

LG AI연구원은 지난 8월 ‘엑사원(EXAONE) 3.0’을 공개한 지 4개월 만에 성능을 한층 끌어올린 최신 AI 모델 ‘엑사원 3.5’를 오픈소스로 9일 전격 공개했다.\"20개 벤치마크 결과 실제 사용성/장문 처

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[AI 리뷰] 메타, '라마 3.3 70B' 공개… "저렴한 비용으로 구글·아마존 뛰어넘는 성능 구현" - 인공지

메타(Meta)가 지난 6일(현지시간), 인공지능(AI) 기술의 성능과 비용 효율성을 대폭 개선한 새로운 라마(Llama) 3.3 70B 모델을 공개했다.이날 메타의 생성형 AI 부문 부사장 아흐마드 알-다흘레(Ahmad Al-D

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1. sLLM이 대세

LLM이 대세가 된 지는 이미 오래됨. 모델 크기가 클수록 하드웨어 자원을 많이 잡아먹고 전기세가 많이 나오는 등, 수익화하기 어려움. 모델 크기가 작지만 높은 성능을 내는 sLLM이 많이 나옴.

 

2. 변화의 속도가 너무 빠르다.

나는 대학 학부시절 인공지능을 처음 입문했는데, 그때는 LSTM, GRU이런거 나올 때라 1~2년 주기로 많은 것이 바뀌었다.

 

요즘 META의 경우 약 3개월 간격으로 새로운 모델을 공개한다.

"winner takes all"이라고 다들 생각하는지... 변화의 속도가 너무 빠르다.

LLAMA 3.1 모델에 익숙해 지려고하니 3.2가 나왔고, 잠시 후(나에게는 짧은 시간이었음) 3.3 버전이 나왔다.

 

기존에는 1년주기로 AI의 흐름이 바뀐다고 생각했는데 요즘에는 6개월 혹은 3개월 단위로 AI의 흐름이 크게 바뀌는 듯하다.