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Open Ai에서 개발한 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM). GPT-4의 후속 버전으로 텍스트는 물론 이미지, 음성, 영상 등을 분석하고 결합해 다양한 결과물을 얻을 수 있다. 텍스트 위주였던 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 챗GPT가 나온 지 1년도 안 돼 한 단계 진화한 모델이 나온 것이댜.

텍스트와 이미지를 통합적으로 이해하고 처리할 수 있는 대규모 언어 모델. LMM은 텍스트와 이미지를 모두 학습하여 텍스트와 이미지 사이의 경계를 지우고, 텍스트와 이미지를 통합적으로 이해하고 처리할 수 있다. 이는 기존의 LLM보다 더 복잡한 이미지 분석과 추론 능력을 갖추게 하여 다양한 분야에서 활용될 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

... AI는 하나의 모달리티를 활용하는 것보다 다양한 작업을 수행할 수 있다. 예를 들어, 이미지로 텍스트 검색을 하거나 텍스트에서 이미지를 검색, 혹은 이미지와 텍스트를 같이 이해하는 멀티모달 검색이 가능하다. 또한 2023년 등장한 대규모멀티모달모델(LMM)은 이미지를 보고 텍스트를 생성하거나 텍스트 기반으로 이미지를 생성하기도 한다. 멀티모달 AI는 인간의 자연스러운 의사소통 방식을 모방한 기술로, 사용자와 컴퓨터 간의 상호 작용을 더욱 자연스럽고 직관적으로 만든다. ...

키아프는 한국에서 가장 큰 현대미술 페어로, 2002년부터 매년 서울 코엑스에서 개최된다. 국내외 1400여개 이상의 국내외 갤러리가 참여해 다양한 미술 작품을 전시하며, 한국 현대미술 시장 활성화에 크게 기여하고 있다. 매년 약 10만명의 관람객이 찾고, 규모도 국내 최대이다. 주요 특징으로는 큰 전시 공간, 다양한 장르와 작가의 작품, 그리고 다양한 부가 프로그램(시상식, 아트토크, 퍼포먼스 등)이 있다.

네이버의 초대규모(Hyperscale) 언어모델인 하이퍼클로바 X(HyperCLOVA) 기술을 바탕으로 만들어진 대화형 AI서비스. 2021년 공개한 하이퍼클로바의 업그레이드 버전으로 2023년 8월 24일 공개됐다. 하이퍼클로바X는 챗GPT-3.5보다 한국어 자료를 6500배 더 많이 학습했다고 알려져 있으며, 이로 인해 한국어에 대한 이해도가 매우 높다. 하이퍼클로바X는 창작, 요약, 추론, 번역 코딩 등 바양한 분야의 답변을 제공할 수 있다. ...

5G 망을 한 단계 업그레이드해 경량화한 IoT 서비스 지원 기술로, 5G IoT단말의 대역폭과 안테나 수를 줄여 단말 자체의 비용을 낮추고 소비전력을 절감하는 기술. 레드캡 기술을 적용한 망은 '저전력'의 장점과 기존 5G가 갖고 있는 '대규모 연결성' 장점을 함께 가지고 있어, 망에 상시 연결되어야 하는 웨어러블 기기, 커넥티드 자동차, 스마트 팩토리, CCTV 등 IoT 기기에 적합하다.

... 경쟁자로 잘 알려진 미국의 AI 스타트업. 앤스로픽은 2021년 오픈AI의 창립자였던 대니엘라 애머데이와 다리오 애머데이가 설립했으며, 2023년 3월 구글로부터 3억 달러의 투자를 유치했다. 앤스로픽은 2023년 7월 12일, 대규모 언어 모델인 클로드2를 미국과 영국에서 공개했다 앤스로픽은 AI 업계에선 기술력을 이미 인정받았다. 2023년 5월 테크크런치가 입수한 문서에 따르면 앤스로픽은 향후 2년간 50억 달러의 자금을 조달하고 12개 이상의 주요 산업에 ...

... 공개한 LLM 팜2가 5400억 개, 오픈AI의 GPT-3.5가 1750억 개에 비해 확연히 적다. 파라미터가 줄면 LLM의 성능이 떨어질 수 있다. 대신 슈퍼컴퓨터의 도움 없이 단시간 내에 AI 모델을 구현할 수 있다. 특색있는 소규모 생성형 AI를 직접 구축하려는 연구소와 대학들은 라마를 활용해 자체 생성형 AI 플랫폼을 개발하기가 용이하다. 이미지 생성형 AI로 유명한 회사인 스테빌리티AI가 2023년 4월 선보인 스테이블LM, 독일 비영리단체인 오픈어시스턴스가 ...

PaLM 2는 Google AI가 개발한 대규모 언어 모델(LLM)로 이전 모델인 PaLM을 기반으로 한다. PaLM 2는 2023년 5월에 발표되었으며 2023년 6월 부터 구글의 AI서비스인 바드(Bard)에 적용되었다. AI의 성능을 결정하는 파라미터가 PaLM의 5400억 개 보다 작은 3,400억개이다. 그럼에도 이전 모델보다 더 빠르고 정확하게 작업을 수행할 수 있는데, 이것은 회사의 기술이 더 정교한 작업을 수행하면서 효율성이 높아지고 ...

... 저탄소 제품 또는 서비스로 인해 발생하는 배출 시스템 전체의 변화에 초점을 맞춘다. WRI는 스코프 4 배출량을 추정할 때 단일 제품 간 비교할 것, 제품 수명주기의 모든 단계를 고려할 것, 소비자 행동 변화를 고려할 것, 시장규모와 영향력을 혼동하지 말 것, 회사의 전체 제품 포트폴리오를 분석할 것 등을 권고하고 있다. 스코프 4 배출량 공개 나선 기업들 최근 글로벌 기업 중 스코프 4를 산출해 공개하는 기업이 늘고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 고객이 제품 ...