10월 2주차 위클리A
안녕하세요! 오픈 AI가 GPT-4o의 다음 버전인 'o1'을 출시했다는 소식을 알고계셨나요? o1의 특별한 점은 인간의 뇌를 모방한 00능력이 있다는 점인데요. 이번 위클리 A에서는 o1의 특별한 00능력이 무엇인지, 그 능력이 우리에게 어떤 영향을 끼치는지 알아볼게요!
💌에이블런 데이 드림
오늘의 세 줄 요약
1. DX 인사이트 | AI가 똑똑해진 비결은? 2. DX News! | 세계최고 수학자 테런스 타오 교수 "오픈AI o1은 대학원생 수준" 3. 이주의 교육 후기 | 데이터 활용 능력 향상을 위한 새로운 전사 특강 |
#CoT #생각의 사슬 #o1
🖥AI가 똑똑해진 비결: 생각의 사슬, Chain-of-Thought (CoT)
지난달 12일, 오픈AI는 새로운 거대 언어 모델(LLM)인 '오픈AI o1’의 기본 모델과 함께 소형 모델인 ‘o1-mini’를 공개했어요. 이번 신형 챗GPT에서 사용된 방법은 CoT(Chain-of-Thought: 생각의 사슬)로, 인간이 복잡한 문제를 풀 때의 사고 과정을 모방했다고 해요. 우리가 단번에 답을 도출하지 않고 여러 단계를 거쳐 논리적으로 결론에 이르는 과정을 참고한 거죠. CoT 방식을 통해 AI는 문제를 더 논리적이고 정확하게 해결할 수 있게 되었어요. 실제로 ‘오픈AI o1’은 국제 수학 올림피아드 예선에서 83%의 문제를 정확히 풀어내고, 프로그래밍 대회에서도 상위 11% 안에 들 정도로 코딩도 잘한다고 해요. 물리학, 생물학, 화학 같은 과학 분야에서는 박사님들보다도 더 정확한 답변을 한다고 하네요! 오픈 AI의 o1이 이렇게 똑똑해진 비결이 바로 ‘CoT(생각의 사슬)’이랍니다.
생각의 사슬 ⓒ unsplash
👽o1은 외계어도 해석한다던데?
“직우상 얻떤 번역깃돋 일끌 슈 없쥐많 한국인듦은 쉽게 앗랍볼 수 있는 한끝의 암홎화 방펍잇 잊댜.”
여러분은 이 문장을 영어로 번역할 수 있으신가요? o1 모델은 이 문장을 번역할 수 있다고 하는데요. 이 외계어처럼 보이는 글은 ‘에어비앤비체’라고 불리는 우리나라의 재밌는 글 작성 방식이에요! 한국인이라면 읽으면서 뜻을 이해할 수 있는데요. 외국에 있는 식당이나 숙박업소에 대한 솔직한 후기를 쓸 때 한국인들만 이해할 수 있는 암호처럼 사용되고 있어요. 예를 들어 “엘베없꼬4층이라짐많으면꼬썡합니다.” 같은 문장이랍니다. 처음 보면 외계어 같지만, 읽다 보면 무슨 뜻인지 아시겠죠? GPT-4는 이런 문장을 이해하기 어렵다고 하지만, o1은 Chain-of-Thought (CoT) 기법을 사용해서 시간이 걸리더라도 정확하게 번역해 낼 수 있다고 해요. 사고하는 AI가 등장하면서 이제 이런 한국인들만의 암호도 더 이상 통하지 않겠네요.😅
마법의 주문: Let’s think step by step 👣
대형 언어 모델(LLM)은 산술 문제나 상식을 추론하는 능력이 부족하다는 점이 이미 잘 알려져 있었는데요. 이를 개선할 수 있는 CoT(생각의 사슬) 기법을 제시한 논문 덕분에 CoT 프롬프트 스킬은 이미 사용되고 있었다고 해요. 이 논문에는 CoT 기법을 통해 LLM이 복잡한 추론 작업을 어떻게 수행할 수 있는지 탐구의 과정과 결과가 적혀있는데요. 이제, 언급했던 논문에서 중요한 부분은 쏙쏙 골라 소개해 볼게요!
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
✔️CoT 기법을 제안한 이유
LLM의 성능은 크게 향상되었지만, 단순히 모델의 크기를 키우는 것만으로는 산술적, 상식적 추론과 같은 복잡한 작업에서 좋은 성능을 내기엔 부족했어요. 이를 해결하기 위해 CoT 기법이 등장한 거죠! 이 기법은 문제를 풀 때 중간 단계의 추론을 거쳐 답을 도출하도록 돕는 방식으로, 복잡한 문제도 단계별로 풀 수 있도록 유도해요.
✔️CoT기법을 LLM에 적용한 실험과 결론
1️⃣ 산술 추론
: 수학적 단어 문제에서 기존 방법 대비 2배 이상의 성능을 보였어요!
💬 로저는 5개의 테니스 공을 가지고 있다. 그는 3개의 테니스 공이 들어 있는 캔 2개를 더 산다. 로저는 총 몇 개의 테니스 공을 가지고 있는가?
➡️ Roger는 처음에 5개의 공을 가지고 있었습니다. 2개의 캔에는 각각 3개의 테니스 공이 들어 있으므로, 2 * 3 = 6개의 공이 더해집니다. 따라서 5 + 6 = 11이므로 답은 11입니다
CoT프롬프트 비교 ⓒ NAVER CLOUD PLATFORM
2️⃣ 상식 추론
: 다양한 상식 문제에서 모델이 단계별 추론을 통해 더 나은 답 도출할 수 있었어요.
💬 샘은 사람들이 많은 곳에 가고 싶어 한다. 샘이 어디로 갈 가능성이 가장 높은가?
➡️ 샘이 가고 싶어 하는 곳은 사람들이 많은 곳입니다. 경마장, 사막, 아파트, 도로 차단 구역에는 사람들이 많이 모이지 않습니다. 하지만 인구가 많은 지역은 사람들이 많이 모입니다. 따라서 답은 인구가 많은 지역입니다.
3️⃣ 상징적 추론
: 상징적 문제 해결(ex. 문자열 조작, 동전 뒤집기 문제)에서도 좋은 성과를 보였어요, 특히 이 기법을 사용하면 더 복잡한 문제도 해결할 수 있는 일반화 능력이 향상된다는 점 증명이되었다고 하네요!
💬 "Lady Gaga"라는 단어의 마지막 글자들을 이어 붙이세요.
➡️ "Lady"라는 단어의 마지막 글자는 'y'입니다. "Gaga"라는 단어의 마지막 글자는 'a'입니다. 마지막 글자들을 이어 붙이면 "ya"가 됩니다. 따라서 답은 "ya"입니다.
4️⃣ 결론
: CoT 기법은 LLM의 추론 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고, 특히 큰 모델일수록 그 효과가 두드러진다는 것을 실험적으로 증명했어요.
✔️CoT기법의 주요 장점
1. 복잡한 문제 해결 능력 향상
문제를 단계별로 나눠 해결하도록 도와, 복잡한 문제도 더 정확하게 풀 수 있게 해요. 이를 통해 다양한 작업에서 성능이 크게 향상되는 거죠!
2. 해석 가능성 제공
답을 도출하는 중간 단계를 명확히 보여주기 때문에, 추론 과정을 쉽게 이해할 수 있어요. 이를 통해 추론 경로의 오류를 디버깅하고 수정할 수 있죠!
3. 다양한 작업에 적용 가능
앞서 실험의 결과와 같이 산술 문제, 상식적 추론, 상징적 추론 등 다양한 유형의 작업에 적용 가능해요.
4. 대형 데이터 없이도 높은 성능
대규모 훈련 데이터 없이도 몇 가지 예시만으로도 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있고, 훈련에 큰 비용과 자원이 소요되는 모델에 비해 효율적이라고 하네요.
5. 추론 경로의 오류 수정
추론 중간에 발생한 오류를 추적하고 수정할 수 있는 기회가 생겨요. 어디에서 오류가 생긴지 모른채, 처음부터 수정해야 하는 번거로움은 없겠네요!
출처: Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E. H., Le, Q. V., & Zhou, D. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. NeurIPS 2022.
🍯꿀tip🍯
이 생각의 사슬 기법을 ChatGPT에서도 비슷하게 구현할 수 있는 마법의 명령어가 있는데요. 바로 “Let’s think step by step”으로 답하라고 명령하는 것이에요. 이런 프롬프트를 통해 부족했던 LLM의 계산 능력을 조금은 끌어올릴 수 있다고 하네요!
🏢우리도 비즈니스 혁신 가능할까?
추론 능력이 추가되기 전에도 ChatGPT는 다양한 업무에서 큰 도움이 되었어요. 저번 주 위클리 A에서 소개했던 것처럼 인사말 작성이나 아이디어 네이밍 같은 창의적인 작업에서 특히 강점을 보였었죠. 그런데 여기에 CoT 기법이 더해진다면 어떨까요? 결과물이 나오기까지의 과정을 볼 수 있어서 마음에 들지 않는 결과가 나와도 잘못된 과정을 바로잡아, 다시 명령할 필요 없이 간단히 수정할 수 있을 거예요.
이뿐만 아니라, 고객 지원 업무에 사용하면 복잡한 질문에 AI가 단계별로 답변을 제공할 수 있고, 의사결정이 필요할 때는 수학적 추론 능력도 강화되어 데이터 기반 의사결정이 더욱 정확하고 신속해질 거예요. 이렇게 AI가 계속 발전하는 시대에, AI를 무관심하게 바라본다면 업무의 효율성을 기대하기 어려울 것 같네요.🥹
에이블런은 AI 대전환 시대에서 비즈니스의 핵심이 데이터를 예측하고 그 인사이트로 문제를 해결하는 것이라 믿으며, 이를 위해 AI 리터러시 교육을 제공하고 있어요. 이제 추론 능력까지 더해진 AI는 단순한 데이터 분석을 넘어, 문제 상황을 예측하고 막힘없는 업무 진행을 가능하게 할 수 있을 거예요. AI와 코딩이 어렵게 느껴지는 비전공자도 쉽게 배울 수 있고, 실무에 바로 적용할 수 있는 교육을 통해 업무 시간을 단축하고 생산성을 두 배로 올리고 싶다면, 지금 도전해보세요! 🌟
1. 오픈AI의 'o1'은 대학원생 수준, 인간과 상호보완적 강점 활용이 중요
세계 최고 수학자 테런스 타오 교수는 오픈 AI의 추론 전문 모델 'o1'을 보통이지만, 완전히 무능하지 않은 대학원생에게 비유했어요. 타오 교수가 강조한 것은 인간과 AI의 강점은 다르며, AI를 인간의 조력자로 잘 활용하면 새로운 규모의 과학이 가능할 거라고 했다고 해요. 특히 수학 증명의 경우에 한 단계라도 잘못되면 전체 주장이 무너뜨릴 수 있기 때문에 AI와의 협업이 훌륭한 대안이 될 수 있다고 밝혔어요. 결론적으로 인간과 AI가 상호 보완적인 강점을 잘 활용하는 것이 중요하다고 하네요!
본문 바로보기: 세계 최고 수학자 "AI는 대학원생 수준...인간 상호 보완으로 규모의 과학 가능"
2. 오픈AI, '고급 음성모드'출시, 사투리도 가
오픈AI가 챗GPT의 고급 음성을 지난달 24일 공개했어요. 한국어를 포함한 50개 이상의 언어를 지원하며 5가지의 새로운 음성, 자연스러운 억양 처리가 가능해진 것이 특징이에요. 한국어의 사투리 처리 능력도 개선되었고 사용자의 대화 속도 등 비언어적 신호 및 감정변화에 대해 인지하여 챗GPT 스스로도 다양한 감정의 음성을 소화할 수 있다고 해요. 창작자들의 권리 존중을 위해, 노래를 포함한 음악 콘텐츠로 응답은 제한하고 있다고 하네요.
본문 바로보기: 오픈AI, '고급 음성모드' 출시..."노래, 작곡엔 제한 걸어"
3. 엔비디아 대항마, AMD 새 AI 칩 공개
AI 칩 선두 주자 엔비디아 대항마로 평가받는 미 반도체 기업 AMD가 이번 달 10일 새로운 AI 칩을 공개하며 엔비디어와의 경쟁에 박차를 가하고 나섰어요. AMD는 차세대 AI 및 고성능 컴퓨팅 솔루션을 소개하는 '어드밴싱 AI 2024'를 열고 새로운 AI 칩인 'MI325X'를 공개한 것인데요. AMD는 내년에 'MI350'을, 2026년에는 'MI400'을 출시할 것이라며 향후 계획도 밝혔다고 하네요. 아직 전 세계 AI 칩 시장은 엔비디아가 80% 이상의 점유율을 차지하고 있지만, AMD가 그 뒤를 쫓고 있다고 하네요.
본문 바로보기: '엔비디아 대항마' 美 AMD, 새 AI칩 공개..."블랙웰 잡는다"
[한국표준협회/노코드 데이터 시각화]
데이터 활용 능력 향상을 위한 새로운 전사 특강
에이블런과 한국표준협회가 함께 진행한 데이터 시각화에 대한 특강에 대해 소개할게요. 이 특강은 데이터 수집부터 데이터 시각화까지 전사 직원들이 필수적으로 알아야하는 부분들을 중심으로 진행된 기업 맞춤 교육이었어요. 데이터를 기반으로 의사결정을 할 수 있고, 이런 의사결정을 신속하고 정확하게, 시장 변화에 민첩한 대응이 가능해요. 또한 인사이트를 통해 운영 효율성을 높이고 리소스 낭비도 줄일 수 있어요. 즉, 이런 특강을 통해 데이터 리터러시를 강화하고 기업 전반에 데이터 기반의 의사결정 문화를 정착시킬 수 있는 거죠.
앞으로의 WeeklyA도 많은 사랑과 관심 부탁드립니다
10월 2주차 위클리A
안녕하세요! 오픈 AI가 GPT-4o의 다음 버전인 'o1'을 출시했다는 소식을 알고계셨나요? o1의 특별한 점은 인간의 뇌를 모방한 00능력이 있다는 점인데요. 이번 위클리 A에서는 o1의 특별한 00능력이 무엇인지, 그 능력이 우리에게 어떤 영향을 끼치는지 알아볼게요!
💌에이블런 데이 드림
오늘의 세 줄 요약
1. DX 인사이트 | AI가 똑똑해진 비결은?
2. DX News! | 세계최고 수학자 테런스 타오 교수 "오픈AI o1은 대학원생 수준"
3. 이주의 교육 후기 | 데이터 활용 능력 향상을 위한 새로운 전사 특강
#CoT #생각의 사슬 #o1
🖥AI가 똑똑해진 비결: 생각의 사슬, Chain-of-Thought (CoT)
지난달 12일, 오픈AI는 새로운 거대 언어 모델(LLM)인 '오픈AI o1’의 기본 모델과 함께 소형 모델인 ‘o1-mini’를 공개했어요. 이번 신형 챗GPT에서 사용된 방법은 CoT(Chain-of-Thought: 생각의 사슬)로, 인간이 복잡한 문제를 풀 때의 사고 과정을 모방했다고 해요. 우리가 단번에 답을 도출하지 않고 여러 단계를 거쳐 논리적으로 결론에 이르는 과정을 참고한 거죠. CoT 방식을 통해 AI는 문제를 더 논리적이고 정확하게 해결할 수 있게 되었어요. 실제로 ‘오픈AI o1’은 국제 수학 올림피아드 예선에서 83%의 문제를 정확히 풀어내고, 프로그래밍 대회에서도 상위 11% 안에 들 정도로 코딩도 잘한다고 해요. 물리학, 생물학, 화학 같은 과학 분야에서는 박사님들보다도 더 정확한 답변을 한다고 하네요! 오픈 AI의 o1이 이렇게 똑똑해진 비결이 바로 ‘CoT(생각의 사슬)’이랍니다.
생각의 사슬 ⓒ unsplash
👽o1은 외계어도 해석한다던데?
“직우상 얻떤 번역깃돋 일끌 슈 없쥐많 한국인듦은 쉽게 앗랍볼 수 있는 한끝의 암홎화 방펍잇 잊댜.”
여러분은 이 문장을 영어로 번역할 수 있으신가요? o1 모델은 이 문장을 번역할 수 있다고 하는데요. 이 외계어처럼 보이는 글은 ‘에어비앤비체’라고 불리는 우리나라의 재밌는 글 작성 방식이에요! 한국인이라면 읽으면서 뜻을 이해할 수 있는데요. 외국에 있는 식당이나 숙박업소에 대한 솔직한 후기를 쓸 때 한국인들만 이해할 수 있는 암호처럼 사용되고 있어요. 예를 들어 “엘베없꼬4층이라짐많으면꼬썡합니다.” 같은 문장이랍니다. 처음 보면 외계어 같지만, 읽다 보면 무슨 뜻인지 아시겠죠? GPT-4는 이런 문장을 이해하기 어렵다고 하지만, o1은 Chain-of-Thought (CoT) 기법을 사용해서 시간이 걸리더라도 정확하게 번역해 낼 수 있다고 해요. 사고하는 AI가 등장하면서 이제 이런 한국인들만의 암호도 더 이상 통하지 않겠네요.😅
마법의 주문: Let’s think step by step 👣
대형 언어 모델(LLM)은 산술 문제나 상식을 추론하는 능력이 부족하다는 점이 이미 잘 알려져 있었는데요. 이를 개선할 수 있는 CoT(생각의 사슬) 기법을 제시한 논문 덕분에 CoT 프롬프트 스킬은 이미 사용되고 있었다고 해요. 이 논문에는 CoT 기법을 통해 LLM이 복잡한 추론 작업을 어떻게 수행할 수 있는지 탐구의 과정과 결과가 적혀있는데요. 이제, 언급했던 논문에서 중요한 부분은 쏙쏙 골라 소개해 볼게요!
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
✔️CoT 기법을 제안한 이유
LLM의 성능은 크게 향상되었지만, 단순히 모델의 크기를 키우는 것만으로는 산술적, 상식적 추론과 같은 복잡한 작업에서 좋은 성능을 내기엔 부족했어요. 이를 해결하기 위해 CoT 기법이 등장한 거죠! 이 기법은 문제를 풀 때 중간 단계의 추론을 거쳐 답을 도출하도록 돕는 방식으로, 복잡한 문제도 단계별로 풀 수 있도록 유도해요.
✔️CoT기법을 LLM에 적용한 실험과 결론
1️⃣ 산술 추론
: 수학적 단어 문제에서 기존 방법 대비 2배 이상의 성능을 보였어요!
💬 로저는 5개의 테니스 공을 가지고 있다. 그는 3개의 테니스 공이 들어 있는 캔 2개를 더 산다. 로저는 총 몇 개의 테니스 공을 가지고 있는가?
➡️ Roger는 처음에 5개의 공을 가지고 있었습니다. 2개의 캔에는 각각 3개의 테니스 공이 들어 있으므로, 2 * 3 = 6개의 공이 더해집니다. 따라서 5 + 6 = 11이므로 답은 11입니다
CoT프롬프트 비교 ⓒ NAVER CLOUD PLATFORM
2️⃣ 상식 추론
: 다양한 상식 문제에서 모델이 단계별 추론을 통해 더 나은 답 도출할 수 있었어요.
💬 샘은 사람들이 많은 곳에 가고 싶어 한다. 샘이 어디로 갈 가능성이 가장 높은가?
➡️ 샘이 가고 싶어 하는 곳은 사람들이 많은 곳입니다. 경마장, 사막, 아파트, 도로 차단 구역에는 사람들이 많이 모이지 않습니다. 하지만 인구가 많은 지역은 사람들이 많이 모입니다. 따라서 답은 인구가 많은 지역입니다.
3️⃣ 상징적 추론
: 상징적 문제 해결(ex. 문자열 조작, 동전 뒤집기 문제)에서도 좋은 성과를 보였어요, 특히 이 기법을 사용하면 더 복잡한 문제도 해결할 수 있는 일반화 능력이 향상된다는 점 증명이되었다고 하네요!
💬 "Lady Gaga"라는 단어의 마지막 글자들을 이어 붙이세요.
➡️ "Lady"라는 단어의 마지막 글자는 'y'입니다. "Gaga"라는 단어의 마지막 글자는 'a'입니다. 마지막 글자들을 이어 붙이면 "ya"가 됩니다. 따라서 답은 "ya"입니다.
4️⃣ 결론
: CoT 기법은 LLM의 추론 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고, 특히 큰 모델일수록 그 효과가 두드러진다는 것을 실험적으로 증명했어요.
✔️CoT기법의 주요 장점
1. 복잡한 문제 해결 능력 향상
문제를 단계별로 나눠 해결하도록 도와, 복잡한 문제도 더 정확하게 풀 수 있게 해요. 이를 통해 다양한 작업에서 성능이 크게 향상되는 거죠!
2. 해석 가능성 제공
답을 도출하는 중간 단계를 명확히 보여주기 때문에, 추론 과정을 쉽게 이해할 수 있어요. 이를 통해 추론 경로의 오류를 디버깅하고 수정할 수 있죠!
3. 다양한 작업에 적용 가능
앞서 실험의 결과와 같이 산술 문제, 상식적 추론, 상징적 추론 등 다양한 유형의 작업에 적용 가능해요.
4. 대형 데이터 없이도 높은 성능
대규모 훈련 데이터 없이도 몇 가지 예시만으로도 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있고, 훈련에 큰 비용과 자원이 소요되는 모델에 비해 효율적이라고 하네요.
5. 추론 경로의 오류 수정
추론 중간에 발생한 오류를 추적하고 수정할 수 있는 기회가 생겨요. 어디에서 오류가 생긴지 모른채, 처음부터 수정해야 하는 번거로움은 없겠네요!
출처: Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E. H., Le, Q. V., & Zhou, D. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. NeurIPS 2022.
🍯꿀tip🍯
이 생각의 사슬 기법을 ChatGPT에서도 비슷하게 구현할 수 있는 마법의 명령어가 있는데요. 바로 “Let’s think step by step”으로 답하라고 명령하는 것이에요. 이런 프롬프트를 통해 부족했던 LLM의 계산 능력을 조금은 끌어올릴 수 있다고 하네요!
🏢우리도 비즈니스 혁신 가능할까?
추론 능력이 추가되기 전에도 ChatGPT는 다양한 업무에서 큰 도움이 되었어요. 저번 주 위클리 A에서 소개했던 것처럼 인사말 작성이나 아이디어 네이밍 같은 창의적인 작업에서 특히 강점을 보였었죠. 그런데 여기에 CoT 기법이 더해진다면 어떨까요? 결과물이 나오기까지의 과정을 볼 수 있어서 마음에 들지 않는 결과가 나와도 잘못된 과정을 바로잡아, 다시 명령할 필요 없이 간단히 수정할 수 있을 거예요.
이뿐만 아니라, 고객 지원 업무에 사용하면 복잡한 질문에 AI가 단계별로 답변을 제공할 수 있고, 의사결정이 필요할 때는 수학적 추론 능력도 강화되어 데이터 기반 의사결정이 더욱 정확하고 신속해질 거예요. 이렇게 AI가 계속 발전하는 시대에, AI를 무관심하게 바라본다면 업무의 효율성을 기대하기 어려울 것 같네요.🥹
에이블런은 AI 대전환 시대에서 비즈니스의 핵심이 데이터를 예측하고 그 인사이트로 문제를 해결하는 것이라 믿으며, 이를 위해 AI 리터러시 교육을 제공하고 있어요. 이제 추론 능력까지 더해진 AI는 단순한 데이터 분석을 넘어, 문제 상황을 예측하고 막힘없는 업무 진행을 가능하게 할 수 있을 거예요. AI와 코딩이 어렵게 느껴지는 비전공자도 쉽게 배울 수 있고, 실무에 바로 적용할 수 있는 교육을 통해 업무 시간을 단축하고 생산성을 두 배로 올리고 싶다면, 지금 도전해보세요! 🌟
1. 오픈AI의 'o1'은 대학원생 수준, 인간과 상호보완적 강점 활용이 중요
세계 최고 수학자 테런스 타오 교수는 오픈 AI의 추론 전문 모델 'o1'을 보통이지만, 완전히 무능하지 않은 대학원생에게 비유했어요. 타오 교수가 강조한 것은 인간과 AI의 강점은 다르며, AI를 인간의 조력자로 잘 활용하면 새로운 규모의 과학이 가능할 거라고 했다고 해요. 특히 수학 증명의 경우에 한 단계라도 잘못되면 전체 주장이 무너뜨릴 수 있기 때문에 AI와의 협업이 훌륭한 대안이 될 수 있다고 밝혔어요. 결론적으로 인간과 AI가 상호 보완적인 강점을 잘 활용하는 것이 중요하다고 하네요!
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2. 오픈AI, '고급 음성모드'출시, 사투리도 가
오픈AI가 챗GPT의 고급 음성을 지난달 24일 공개했어요. 한국어를 포함한 50개 이상의 언어를 지원하며 5가지의 새로운 음성, 자연스러운 억양 처리가 가능해진 것이 특징이에요. 한국어의 사투리 처리 능력도 개선되었고 사용자의 대화 속도 등 비언어적 신호 및 감정변화에 대해 인지하여 챗GPT 스스로도 다양한 감정의 음성을 소화할 수 있다고 해요. 창작자들의 권리 존중을 위해, 노래를 포함한 음악 콘텐츠로 응답은 제한하고 있다고 하네요.
본문 바로보기: 오픈AI, '고급 음성모드' 출시..."노래, 작곡엔 제한 걸어"
3. 엔비디아 대항마, AMD 새 AI 칩 공개
AI 칩 선두 주자 엔비디아 대항마로 평가받는 미 반도체 기업 AMD가 이번 달 10일 새로운 AI 칩을 공개하며 엔비디어와의 경쟁에 박차를 가하고 나섰어요. AMD는 차세대 AI 및 고성능 컴퓨팅 솔루션을 소개하는 '어드밴싱 AI 2024'를 열고 새로운 AI 칩인 'MI325X'를 공개한 것인데요. AMD는 내년에 'MI350'을, 2026년에는 'MI400'을 출시할 것이라며 향후 계획도 밝혔다고 하네요. 아직 전 세계 AI 칩 시장은 엔비디아가 80% 이상의 점유율을 차지하고 있지만, AMD가 그 뒤를 쫓고 있다고 하네요.
본문 바로보기: '엔비디아 대항마' 美 AMD, 새 AI칩 공개..."블랙웰 잡는다"
[한국표준협회/노코드 데이터 시각화]
데이터 활용 능력 향상을 위한 새로운 전사 특강
에이블런과 한국표준협회가 함께 진행한 데이터 시각화에 대한 특강에 대해 소개할게요. 이 특강은 데이터 수집부터 데이터 시각화까지 전사 직원들이 필수적으로 알아야하는 부분들을 중심으로 진행된 기업 맞춤 교육이었어요. 데이터를 기반으로 의사결정을 할 수 있고, 이런 의사결정을 신속하고 정확하게, 시장 변화에 민첩한 대응이 가능해요. 또한 인사이트를 통해 운영 효율성을 높이고 리소스 낭비도 줄일 수 있어요. 즉, 이런 특강을 통해 데이터 리터러시를 강화하고 기업 전반에 데이터 기반의 의사결정 문화를 정착시킬 수 있는 거죠.
앞으로의 WeeklyA도 많은 사랑과 관심 부탁드립니다