AV 바이트 : OpenAi의 GPT-4O 미니 및 기타 AI 혁신

이번 주 AI 환경은 Openai, Mistral AI, Nvidia, Deepseek 및 Hugging Face와 같은 업계 대기업의 획기적인 릴리스로 폭발했습니다. 이 새로운 모델은 훈련 방법론의 발전으로 인해 증가 된 전력, 경제성 및 접근성을 약속합니다. AI 혁신의 가속 속도를 보여주는 다양한 부문에 대한 영향은 심오합니다.

새로운 AI 모델 롤아웃

OpenAi의 GPT-4O Mini : GPT-3.5 터보에 대한 비용 효율적인 대안으로 백만 달러당 $ 0.15, 백만 달러의 출력 토큰 당 $ 0.60. 향상된 인텔리전스와 128K 컨텍스트 창을 자랑하면서 고급 AI에 대한 액세스를 넓히는 것을 목표로합니다. 일반적으로 호평을받지 만 일부 사용자는 광범위한 코드 수정으로 제한을보고합니다.

Mistral Nemo (Mistral AI & Nvidia) : 128K 토큰 컨텍스트 창을 가진 12B 매개 변수 모델을 초래하는 협력 노력. 유망한 최상위 추론, 세계 지식 및 코딩 정밀도는 광범위한 채택을 위해 Apache 2.0 라이센스에 따라 출시되었습니다. 그러나 Meta Llama 8B와 같은 모델과 비교하여 벤치 마크 정확도는 AI 커뮤니티 내에서 논쟁을 불러 일으켰습니다.

Deepseek V2 : DeepSeek의 이번 릴리스는 추론 비용을 크게 낮추어 중국 AI 회사들 사이에서 가격 전쟁을 일으켰습니다. 중국의 "AI Pinduoduo"라고 불리는 비용 절감 접근 방식은 글로벌 AI 시장을 재구성 할 수 있습니다.

Hugging Face 's Smollm : Cosmo-Corpus (합성 교육 콘텐츠, Python 코드 예제 및 웹 데이터의 혼합)에 대한 교육을받은 소형 언어 모델 (135m, 360m 및 1.7b 매개 변수). Smollm 모델은 공동 감각 추론 및 세계 지식 벤치 마크에서 뛰어나서 규모 클래스 내에서 경쟁력을 갖습니다.

Mistral AI의 Mathstral : STEM 추론에 중점을 둔 Project Numina와의 협력. Mathstral 7B는 수학 및 MMLU 벤치 마크에서 현저한 점수를 얻었으며 Minerva 540B를 수학에서 20% 이상 능가했습니다. 이는 틈새 응용 프로그램에 대한 전문 모델의 중요성이 증가 함을 강조합니다.

Mistral AI의 Codestral Mamba : Albert Gu와 Tri Dao가 개발 한이 모델은 선형 시간 추론을 특징으로하며 무한히 긴 시퀀스를 처리합니다. 입력 크기에 관계없이 빠른 응답 시간을 유지하면서 현재 주요 변압기 모델을 능가하는 코딩 효율성을 높이고 현재의 주요 변압기 모델을 능가하는 것을 목표로합니다. 그러나 현재 LLAMA.CPP와 같은 인기있는 프레임 워크에서 지원이 부족합니다.

H2O Danube3 : 이것은 신경망에서 텍스트 피드백을 정제하기위한 새로운 프레임 워크를 소개하여 화합물 AI 시스템 최적화의 경계를 넓 힙니다. 통합 폭풍 시스템은 기사 조직을 25%향상시켜 LLM이 Wikipedia 기사와 비교할 수있는 구조화 된 장식 컨텐츠를 생성 할 수있게합니다. 연구원들은 텍스트 그레이드 구성 요소를 AI 오케스트레이션에서 게임 체인저로보고 있습니다.

AI 교육 및 기술 발전

• Microsoft Research의 AgentInstruct : ORCA 시리즈를 구축하면 여러 에이전트를 사용하여 원시 데이터로부터 다양한 지침을 생성하여 모델 성능을 향상시키는 합성 데이터 세트를 만듭니다.
• 효율적인 QAT : LLMA의 메모리 사용 및 교육 시간을 줄이는 새로운 양자화 알고리즘은 LLAMA-2-70B와 같은 모델로 약속을 보여줍니다.
• Q-SPARSE : 이를 통해 완전 드문 LLM이 조밀 한 모델의 성능과 일치하여 특히 자원으로 제한된 환경에서 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

AI의 고용 및 창의적 워크 플로에 미치는 영향

• Intuit의 AI 구조 조정 : Intuit의 7% 인력 감소 (1,800 명의 직원)는 회사가 AI 및 기계 학습으로 전환함에 따라 진화하는 고용 환경을 반영합니다.
• Comfyui Glsl 노드 : Comfyui 에이 추가 기능을 사용하면 사용자 정의 셰이더 생성 및 응용 프로그램이 가능하여 GPU 가속도를 사용하여 실시간 이미지 조작을 향상시킵니다.

AI 연구 및 벤치마킹

• Scicode Benchmark : 이 벤치 마크는 복잡한 연구 논문에서 과학적 코딩 문제를 해결하는 LLMS의 능력을 테스트하여 고급 모델조차도 높은 정확도를 달성하기 위해 노력하고 있음을 보여줍니다.
• InfoBench (벤치 마크 다음 명령어) : LLM의 교육 기능을 평가하기 위해 기존 정렬 데이터 세트와 비교하여 관련성에 대한 논의를 촉발했습니다.

결론

이번 주 혁신은 수많은 부문에서 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 고급 AI의 접근성 증가, 비용 절감 및 효율성 개선이 핵심 테마입니다. 전문화 된 모델과 혁신적인 교육 기술의 출현은 의심 할 여지없이 기술의 미래와 일상 생활에 통합 될 것입니다. 다음 주 업데이트를 계속 지켜봐 주시기 바랍니다!

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