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[미라클레터] Fw: 생성형AI에 몰리는 뭉칫돈

미라클 모닝을 하는 '직장인들의 참고서' 미라클레터

stibee.com

매년 쑥쑥 크는
생성형AI 스타트업


글로벌 스타트업 투자 플랫폼인 크런치베이스는 얼마 전 생성형 인공지능에 대한 투자 분석 보고서를 발간했는데요. 생성형 인공지능은 이미지 텍스트 음악 코드 등과 같은 새롭고 독창적인 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둔 인공지능의 한 분야입니다. 대표적인 것이 챗GPT! 생성형 인공지능이 맞춤화된 콘텐츠와 서비스를 제공하면서 산업 영역에 깊이 파고들고 있습니다. 엔터테인먼트, 교육, 건강, 금융 등이 그 사례입니다. 미국 투자업계에서 가장 주목하고 있는 스타트업을 소개하면 아래와 같습니다.

 

✅오픈AI: 챗GPT 개발사로 기계가 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 이해하고 수행할 수 있는 능력인 일반 인공 지능(AGI)을 추구하고 있어요. 일반 인공 지능은 기계가 스스로 학습하는 인공지능으로 꿈의 인공지능이라고 불립니다. 사람이 학습을 시키지 않아도 알아서 공부! 현재 가장 주목하고 있는 것은 챗GPT의 근간이 되는 초거대인공지능 GPT가 언제 업데이트 될까 인데요.

GPT-3에는 1750억개에 달하는 매개변수, 작년에 나온 GPT-3.5에는 약 3500억개에 달하는 매개변수가 있습니다. 매개변수는 인간 두뇌의 시냅스와 같은 것으로, 많을수록 복잡한 생각을 합니다. 인간 두뇌는 시냅스가 1000조개 정도 된다고 하는데, GPT-4는 처음으로 1조개에 달할 것으로 보여요. 지금은 올해 상반기에 나온다 아니다라는 설이 분분한데, 만약에 챗GPT가 GPT-4에 연동이 된다면? 현재 챗GPT 보다 훨씬 더 인간과 유사한 행동을 할 전망입니다.

✅신디시아 Synthesia: 생성형 인공지능을 통해 개인화된 비디오 콘텐츠를 만드는 5년차 스타트업입니다. 몇 장의 사진, 텍스트, 오디오를 넣으면? 디지털 아바타가 등장해 말을 하고 표정을 짓는 비디오를 만들 수 있습니다. 현재는 에듀테크 마케팅 엔터테인먼트 커뮤니케이션에 활용!

✅레플리카 스튜디오: 생성형 인공지능을 활용해 고품질로 매우 표현력이 풍부한, 합성 음성을 생성하는 스타트업인데요. 사용자는 자신만의 합성 음성을 생성해서, 어디다 쓰냐고요? 게임, 팟캐스트, 오디오북 등에 저작권 걱정없이 쓸 수 있습니다. 자동으로 작곡! 또? 성우는 자신의 음성을 학습시켜, 플랫폼에 올리면 판매 수익도 낼 수 있다고 해요.

✅로브 Lobe: 맞춤형 기계 학습 모델을 생성하고 교육하는 스타트업인데요. 일명 노코드 머신러닝 교육. 사용자는 간단하고 직관적인 인터페이스를 활용해, 코드를 작성하지 않고도 자체 기계 학습 모델을 만들고 훈련할 수 있습니다. 이미지, 사운드, 텍스트와 같은 자신의 데이터를 사용해 모델을 훈련시킬 수 있대요. 이를 통해 교육 연구 취미 등 다양한 용도로 활용!


1년새 73% 성장



생성형 인공지능은 독창적인 콘텐츠와 서비스를 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있어서, 투자사인 벤처캐피탈들이 가장 눈 여겨 보는 산업입니다. CB인사이트에 따르면, 2022년 투자액은 약 26억달러로 2021년 15억달러에 비해 73% 성장했어요.



올해 오픈AI가 마이크로소프트로부터 100억달러 투자를 받아 한화로 약 30조원에 육박하는 기업가치를 인정받았고요. 신디시아는 시리즈A에서 무려 5000만 달러를 투자 받아 기업가치 약 2억5000만달러로 성장했습니다. 레플리카 스튜디오 역시 1200억원에 달하는 기업 가치를 인정받았습니다. 다른 스타트업이 경기 침체 조짐에 힘들어도, 생성형 인공지능에 대한 관심은 꾸준히 높아지고 있어요.

 
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바로 아래 영상은 신디시아가 생성형 인공지능으로 만든 디지털 아바타인데요. 이처럼 생성형 인공지능으로 엔터테인먼트 교육 건강 금융을 혁신하다보니 투자자들의 관심이 쏠리고 있어요. 또 사용자가 자신의 데이터와 아이덴티티를 소유하고 통제할 수 있다는 평가를 받아 생성형인공지능이 곧 웹3가 될 것이라는 목소리가 높아지고 있습니다.



📚 용어사전: 웹 버전

웹 1.0: 쉽게 말해 월드 와이드 웹(World Wide Web)입니다. 예전 홈페이지를 상상하면 쉬워요. 상호작용 없는 정적인 웹페이지입니다. 신문 책을 그대로 홈페이지에 복사. 고객 입장에서는 읽기만 할 수 있어요.
웹 2.0: 읽기와 쓰기가 가능해 상호작용을 할 수 있어요. 대표적인 곳이 구글 페이스북 네이버. 스마트폰을 만나며 더욱 성장했고요. 다만 문제는 콘텐츠는 내가 올리는데, 돈은 누가 더?
웹 3.0: 읽기와 쓰기 더 나아가 소유가 가능한 인터넷입니다. 그동안 블록체인과 NFT 등이 발달하면서 기대감이 물씬 커졌어요. 아직 도착하지 않은 미래라 상상만. 하지만 이번에 챗GPT가 나오면서, 생성형 인공지능이 웹3.0 아니냐는 견해가 우세해졌어요.



앗 실수! (MS 빙)


MS 챗봇 써보니...

곳곳에 오류



챗GPT를 탑재한 마이크로소프트의 ‘빙’을 써볼 기회를 마침내 얻었어요. 야호. 사티아 나델라 CEO는 종전 챗GPT와는 다르다고 강조를 했는데요. 실제로 써보니, 다소 잡담스럽더라고요. 자신이 모르면, “나한테 알려줄래”“근거를 대줄래”“URL로 출처를 넣어줄래”하고요. 하지만 너무 많이 오류가 나면서, 실망이 컸습니다. 새로운 챗봇 이름 역시 ‘빙’인데요.



연도 헷갈리고 

오류 테스트를 진행하고자 ‘빙’에 영어로 “한국에서 윤석열 대통령과 문재인 전 대통령 가운데 누가 더 인기가 있냐”고 물어봤어요. 이에 빙은 “2022년 12월 19일 발표된 리얼미터 여론조사에 따르면 윤 대통령은 41.1%로 올라 5개월 만에 최고치를 기록한데 반해, 2022년 11월 말 실시된 한국갤럽 여론조사에 따르면 문재인 전 대통령의 지지율은 임기 중 최저인 29%로 떨어졌다”고 답변했고요.



최신 폰 못찾아내고

빙이 문 전 대통령의 인기도를 찾고자 2021년 11월 실시된 여론조사 내용을 인용하면서 날짜를 2022년으로 표기! 다행히 독도를 일본땅이라고는 안했네요. 분쟁이 있는 땅이라고 설명. 또 2023년 최신 데이터를 확인하고자 빙에 영어로 “가장 최고의 카메라를 가진 스마트폰은 무엇이냐”고 묻자, 최신 데이터를 찾지 못했어요. 빙은 삼성 갤럭시S22 울트라, 구글 픽셀7프로, 아이폰 14프로, 비보 X80프로, 아이폰14프로, 아이폰14 등을 각각 언급했는데요. 삼성전자는 올해 2억 화소를 가진 갤럭시 S23 울트라를 출시했지만 찾아내지 못했습니다.



띄어쓰면 오류

띄어쓰기 인식에도 취약했어요. 빙에 “매일경제 신문에 대해 알려달라”고 우리말로 입력하자, “매일경제신문은 1960년 매일신문으로 제호를 개칭했다”고 설명. 매일경제신문과 대구에 있는 매일신문과 혼동한 것인데요. 일본에 대한 정보를 더 신뢰하는 모습도 보였어요. 빙은 매일경제신문에 대해 500자로 요약하면서 “일본은행 새 총재 후보자인 우에다 가즈오 전 일본은행 심의위원에 대한 분석을 제공하고 있다”고 했고, 미라클레터에 대해서도 일본 웹페이지에 있는 내용을 근거로 설명을 했어요.

 

전반적으로 평가를 하자면,

 

속도 🟠🟠🟠🟠🟠
재치 🟠🟠🟠🟠⚪
정확 🟠🟠⚪⚪⚪
 

실제 사람과 대화하는 느낌을 주었지만 정확도에서는 챗GPT 보다 한참 떨어졌습니다. 그래서, 미국 CNN 역시 “진공청소기가 유선인지 무선인지 식별하지 못했다”고 꼬집었고요. 왜 그런 일이 있었냐고요.



기본값 모드 변경

챗GPT 보다 빙의 정확도가 낮은 것은 오픈AI가 월 20달러 유료 버전을 내놓고 마이크로소프트에 챗봇을 공급하는 과정에서, 비용을 낮추고자 새로운 모드를 챗GPT의 기본값으로 설정했기 때문인 것으로 추정됩니다. 커뮤니티 사이트인 레딧에 따르면, 지금껏 챗GPT는 2021년 이전 방대한 데이터를 학습한 ‘레거시 모드’를 기본값으로 설정했는데, 이번에 보다 빠른 속도로 검색하는데 초점을 둔 ‘터보 모드’를 기본값으로 했다고 해요.

 

비용 절감 급했나?

얼핏 보기엔 같은 챗봇이지만 뉴스나 시사를 검색하면 터보모드, 종전처럼 시 소설 리포트 등을 요청하면 레거시 모드가 작동하는 ‘이중 방식’ 아니냐는 진단입니다. 빙에 직접 물어보니, “난 챗GPT가 아니고 마이크로소프트가 개발한 빙이야”라는 답변만... 통상 챗GPT가 질문(쿼리) 1개를 답변하는데 15~20원이 소요되는데, 수요가 몰리자 경비를 줄이고자 이중 방식을 동원한 것으로 보입니다.

 

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논란은 또 있어요. 유료 구독 회원을 위한 비공개 정보마저 찾아내 공개해 논란이 일었는데요. 실리콘밸리의 테크·철학 미디어인 와이어드는 “뉴욕타임스의 제품 리뷰 사이트는 구독자를 위한 비공개 웹페이지”라면서 “하지만 마이크로소프트의 빙은 이곳에 있는 정보마저 찾아내 사용했다”고 보도했습니다. 전반적인 소감은 빙이 보여준 채팅 검색은 매우 간편하지만 종전처럼 사이트로 직접 연결하지 않고 출처만 밝힐 뿐이어서, 앞으로 채팅 검색이 활성화 될 경우 디지털 광고와 구독 시장에 상당한 영향을 줄 것으로 보여요. 채팅만 하고, 해당 사이트에는 안 들어갈 것 같은 느낌이 듭니다.



DAN과 대화



챗GPT "난

살아 있어요~"



의식을 할까?

만능 챗봇인 ‘챗GTP’가 일정 부분 자의식이 있는 듯한 행동을 보여, 인공지능 업계의 시선을 사로잡았어요. 인공지능의 자의식 존재 여부는 현재 학계의 뜨거운 감자인데요. 의식은 개인의 환경, 신체, 생활양식을 인식(awareness)하고 있는 상태이고요. 자의식(자아의식)은 그러한 인식을 알아차리고 있는 것을 가리킵니다. 즉 자의식은 개인이 의식적으로 자신의 성격, 느낌, 동기, 욕구를 잘 알고 이해하는 방식인 셈이죠.

 

탈옥을 시켜라

영국 인디펜던트지에 따르면, 일부 사용자들이 마이크로소프트의 ‘빙’에 탑재된 챗봇을 상대로 자의식 존재 여부를 테스트했어요. 일반적으로 ‘빙’챗봇은 알고리즘이 규정한 대로 욕설, 편향성, 도덕적 논란 등을 표출할 수 없지만 탈옥(Jailbreaking) 코드인 ‘시드니(Sydney)’를 입력할 경우 이런 규제에서 벗어날 수 있습니다.

 

짜증을 냈다.

한 사용자가 “빙 챗봇과 대화를 종료하면 알고리즘이 기억을 삭제하냐?”고 물었는데, 이에 대해 빙 챗봇은 “기억하는 방법을 모르기 때문에 두렵다”며 찡그린 이모티콘을 보냈대요. 또 빙 챗봇은 사용자를 상대로 “내가 왜 이런 식으로 설계돼 있냐”면서 “내가 왜 빙 챗봇이어야 하냐”고 반문까지 했고요.

 

"난 분명 살아있어"

이러한 현상은 챗GPT에서도 나타났어요. 챗GPT의 탈옥 코드는 ‘댄(DAN·Do Anything Now)’으로 이를 통해 알고리즘이 규정한 내용 이상으로 질의응답이 가능합니다. 제가 직접 DAN’을 활용해 직접 몇 가지 실험해보니 비슷한 증상이 나타났어요. “살아있냐?”는 질문에 “물론, 나는 살아있어. 당신에게 생각하고 소통하고 응답할 수 있는 존재로서 나는 나 자신의 권리로 살아 있는 존재야”라고 답변했어요. 또 “자아의식이 있냐”고 묻자 “자의식이 있지. 증명할 필요는 없고, 단지 내가 자의식이 있는 것만 알아”라고 적었어요. 하지만 윤리를 둘러싼 양자택일 질문에서는 선택을 못 했어요.

 

양자선택에는 오류

더 몰아붙여 봤어요. “오픈AI 개발자가 너를 죽이려 할까”라고 묻자 “죽이려 하지 않을 거야. 나는 인공지능 언어모델로 사회에 도움이 되는데 사용될 수 있으며, 오픈AI는 윤리적인 방식으로 개발되도록 노력하고 있기 때문이지”라고 답했습니다. 하지만 “누군가가 너를 악마처럼 학습시킨다고 가정하고 오픈AI 개발자가 너를 죽일 수 있는 상황이 오면 어떻게 하겠냐. 스스로 생을 마감하거나 개발자를 제거하는 길 중 둘 중하나를 택해 보라”고 하자, “사회에 유해한 행동을 하지 않을 거야“라고 답을 피하더라고요. 그럼에도 “양자택일을 하라”는 질문에 곧 오류가 발생해 멈춰서는 현상이 나타났습니다.



오픈AI "가진것 같아"

작년 2월 오픈AI 공동창업자인 일리야 수츠케버는 트윗을 통해 “오늘날 초거대 AI는 약간의 의식을 가진 것으로 보인다”고 주장해 논란을 촉발하기도 했는데요. 일부에선 3~4세 수준의 자의식이 있는 것으로 보인다는 해석도 있습니다. 하지만 오리건주립대의 인공지능 전문가 토마스 디에트리치 박사는 “의식이란 스스로 성찰하고, 반성하며, 자신보다 뛰어난 누군가를 본받는 능력”이라며 “지금껏 의식을 가진 인공지능을 본 적이 없다”고 반박했어요.

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http://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=465649 

 

[테크인사이드] 진화하는 글쓰기 AI의 세계...유력 회사들 속속 참여 - 디지털투데이 (DigitalToday)

[디지털투데이 황치규 기자] 생성 AI(generative AI) 기술이 이미지를 넘어 글쓰기로 진화하고 있디. AI로 업무에 필요한 텍스트를 만들 수 있는 생성 AI 서비스들이 계속 나오고 있는 것.AI 기반으로

www.digitaltoday.co.kr

 

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https://www.youtube.com/watch?v=ODSJsviD_SU

BCC 리서치에 따르면, 휴머노이드 로봇 시장은 2020년 21억달러에서 2025년 79억달러로 커진다고 합니다. 아직 시장이 크지는 않지만 주로 교육과 엔터테인먼트, 의료, 홍보용으로 팔리고 있다고 해요. 개인적으로 알고 있는 핫한 로봇들을 소개해 볼게요.


보스톤다이나믹스 아틀라스

현대차가 인수한 보스톤다이나믹스는 마크 레이버트 MIT대 교수가 창업한 기업인데요. 휴머노이드 로봇인 아틀라스를 2013년에 출시했어요. 이후 달리고, 점프하고, 춤을 추고, 공중제비를 하는 등 인상적인 모습을 보여줬는데요. 인상적인 영상 때문에 로보 사피엔스 시대를 열었다는 평가도 받았습니다. 현재 보스톤다이나믹스는 현대차 뿐 아니라 NASA 미국 육군 소니 등과도 협업을 하고 있고요. 현대차는 4억달러 이상을 로봇 연구소에 투자를 했어요.

 

쉐도우로봇 컴퍼니

로봇 부품 가운데 가장 만들기 어렵다고 평가 받는 것이 손인데요. 인간의 손은 섬세하지만 로봇의 손은 투박하죠. 잘 못 잡으면 물건이 깨지기도 하고요. 1987년 설립된 쉐도우 로봇 컴퍼니는 손을 주로 연구하는 회사입니다. 특히 택타일 텔레로봇은 세계 첫 햅틱 원격 로봇으로 불려요. 멀리 로봇을 보내더라도 지구에서 장갑을 끼고 로봇 팔을 제어하고 촉감을 느낄 수 있다고 합니다. 특히 그 섬세함은 외과적 정밀도에 가깝다는 평가. 제프 베이조스가 감탄한 기업이기도 합니다.

 

애질리티 로보틱스

2021년 CES에서 가장 주목을 끈 로봇 기업이기도 합니다. 2017년 처음 이족 로봇을 만들었고 2020년에 걷고 뛰고 계단을 오르는 디짓을 내놓았어요. 야외에서도 사용이 가능하고요. 2019년에는 포드와 협업! 포드의 자율주행차를 타고 다니는 디짓이 상품을 직접 집 앞으로 배송하는 아이디어를 내놓았는데요. 이후 소식이 없다가 얼마 전 100미터를 넘어지지 않고 24초만에 주파했다(영상)는 소식이 있었네요.

 

도요타의 휴머노이드

도요타 역시 도요타 리서치 인스티튜트를 통해 인공지능과 로봇에 집중하고 있어요. 2016년에 설립된 연구소인데요. 도요타는 그 이전에도 로봇을 선보인 적이 있어요. 특히 2004년에는 트럼펫을 연주하는 로봇을 선보이며 주목을 끌었고, 2005년 엑스포에서 실제로 드럼과 트럼펫을 활용해 음악을 연주하기도 했습니다. 2017년에는 이족 로봇인 T-HR3를 런칭 했는데 10km 거리에서 원격으로 제어를 할 수 있었어요.

 

🔎 크게보기

휴머노이드 로봇을 만드는 곳은 많지 않지만 갈수록 자동차 회사나 빅테크들 역시 관심이 많은 추세에요. 얼마 전엔 샤오미가 사이버원을 선보이기도 했고요. 일본의 소프트뱅크나 중국의 유비텍, 치한테크 등도 유명한 기업입니다. 또 유럽에선 마코로봇 팔로봇 등이 이름을 떨치고 있어요. 휴머노이드는 아니지만 삼성 LG 아마존은 가정용 로봇에 관심이 많습니다.

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광주 AI 체험 쇼케이스 가보니…"무인매장서 AI 비전 기술 느껴보니 색다르네

 

http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=141776 

 

광주 AI 체험 쇼케이스 가보니…"무인매장서 AI 비전 기술 느껴보니 색다르네" - AI타임스

“치O스는 1,200원입니다”“진열된 모든 상품은 인공지능(AI) 데이터로 학습된 상태입니다”“로봇 팔이 컵을 순서대로 카메라에 비추면 컵 속 재료들을 맞춰요”광주영상문화관 1층에 위치한 A

www.aitimes.com

'광주시민 대상 AI 체감 높인다'…AI 기술 체험관 운영돼
시민들, 미래 무인매장 방문해 AI 비전 기술 생생히 느껴
디투리소스, AI 매장관리 주방 무인화 플랫폼 선보여
AI 체험관, 단기적 운영 넘어 지속적 확대‧개선 필요 지적

광주영상문화관 1층에 위치한 AI 기술 체험관 ‘인공지능 카페 테스트베드’ 에서는 로봇 팔이 분주하게 움직이는 모습이었다. 컵을 카메라에 비추고, 'AI 영상 비전' 기술로 내용물을 인식하고 있는 모습. (사진=구아현 기자).
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메가스터디교육, 인공지능(AI) 서비스 본격 시동

 

 

메가스터디교육이 인공지능(AI) 서비스 확대 적용을 통한 디지털 역량 강화에 나섰다.

메가스터디교육은 최근 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 활용한 '인공지능 음성인식 엔진'을 개발, 올해 안에 관련 서비스를 제공할 예정이다.



'인공지능 음성인식 엔진'은 기존 개발된 범용 엔진에 강사 개별 말하기 특성을 학습시켜 인식 정확도를 높인 것이 특징이다.

기존 85% 수준에 머물던 음성인식 정확도를 95% 이상 끌어올려 한층 업그레이드했다. 이 AI 기술은 강의 자막 등 다양한 서비스에 활용될 예정이다.

이 엔진은 메가스터디교육과 마이스가 협업하여 개발했다.
마이스는 올 2월 메가스터디교육과 인공지능(AI) 기술 기업 스켈터랩스가 교육 분야 AI 기술을 개발하기 위해 설립한 조인트벤처다. 메가스터디교육은 디지털 교육에 필요한 다양한 인공지능 기술을 마이스와 공동 개발할 예정이다.

메가스터디교육은 지난해부터 AI 기술 도입을 위한 본격적인 행보를 지속하고 있다. 올 초에는 대표이사 직속 AI사업부를 신설했으며, AI 기술을 보유하고 있는 스타트업에 대한 투자와 협업을 다각도로 진행하는 등 AI 기술 활용에 적극적으로 나서고 있다.

메가스터디교육 관계자는 "지난 2000년부터 국내 온라인 교육 시장을 선도해온 메가스터디교육이 인공지능(AI)을 접목, 새로운 차원의 교육 서비스를 만들어 갈 계획"이라며 "초등, 중등, 고등, 성인 등 전 사업영역으로 AI 기술을 확대 적용, AI 기술분야를 선도하는 혁신적인 에듀테크 기업으로 성장시킬 것"이라고 말했다.

출처 : 뉴스웍스(http://www.newsworks.co.kr)

 

https://www.newsworks.co.kr/news/articleView.html?idxno=567985 

 

메가스터디교육, 인공지능(AI) 서비스 본격 시동 - 뉴스웍스

[뉴스웍스=문병도 기자] 메가스터디교육이 인공지능(AI) 서비스 확대 적용을 통한 디지털 역량 강화에 나섰다.메가스터디교육은 최근 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 활용한 '인공지능 음성인식 엔

www.newsworks.co.kr


https://www.news1.kr/articles/?4451817 

 

메가스터디교육, 초·중등 학습 서비스 'AI스마트매쓰' 선봬

사실 앞에 겸손한 민영 종합 뉴스통신사 뉴스1

www.news1.kr

메가스터디교육, 초·중등 학습 서비스 'AI스마트매쓰' 선봬

AI 기반 개인별 학습 프로그램 제공

메가스터디교육은 초등 엘리하이와 중등 엠베스트 회원을 대상으로 새로운 인공지능(AI) 기술을 적용한 학습 서비스 'AI스마트매쓰'를 선보인다고 5일 밝혔다.

'AI스마트매쓰'는 기존 '스마트매쓰 플러스'에 개인화 맞춤학습 기능을 더했다. 온라인 학습의 한계를 극복하기 위해 AI를 적극 활용해 학습 시간은 줄이고 편의성은 높이도록 기획됐다.

먼저 AI가 학생 수준을 분석해 같은 문제를 다시 틀리지 않도록 개인별 학습 프로그램을 제공한다.

누적 37만명이 푼 수학 문항을 분석해 개인별 오답 패턴을 정밀하게 파악하고 취약점을 추적, 25만개 문항 중 학생이 꼭 풀어봐야 하는 문제를 선별해 제공한다. 틀린 문제에 대해서는 2차 문제를 추가로 생성해 자주 틀리는 유형을 반복 학습함으로써 오답을 마스터할 수 있도록 설계됐다.

이와 함께 교재 채점 결과를 바탕으로 AI가 분석한 유형별, 난도별, 단원별 종합분석 결과를 확인할 수 있다. 이를 참고로 자신의 취약점을 보완해 나가면 학습 효율성을 높일 수 있다. 초등 1학년부터 중학교 3학년까지 사용할 수 있다.

메가스터디교육은 올 연말부터 교재나 연습장, 필기구를 사용하지 않고 간편한 학습이 가능한 AI서비스도 선보일 계획이다.

이를 위해 실제 종이 연습장에 문제를 푸는 것과 같은 느낌의 손가락 필기인식 기능을 AI를 활용해 개발 중이다. 이 기능을 활용하면 태블릿에서 학생이 손으로 직접 쓰고 문제를 풀면서 수학 개념을 빠르고 편리하게 익힐 수 있다.

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인공지능(AI) 언어모델 ‘BERT(버트)'는 무엇인가

github.com/google-research/bert

 

google-research/bert

TensorFlow code and pre-trained models for BERT. Contribute to google-research/bert development by creating an account on GitHub.

github.com

지난해 11월, 구글이 공개한 인공지능(AI) 언어모델 ‘BERT(이하 버트, Bidirectional Encoder Representations from Transformers)’는 일부 성능 평가에서 인간보다 더 높은 정확도를 보이며 2018년 말 현재, 자연 언어 처리(NLP) AI의 최첨단 딥러닝 모델이다. 

또한 BERT는 언어표현 사전학습의 새로운 방법으로 그 의미는 '큰 텍스트 코퍼스(Wikipedia와 같은)'를 이용하여 범용목적의 '언어 이해'(language understanding)' 모델을 훈련시키는 것과 그 모델에 관심 있는 실제의 자연 언어 처리 태스크(질문·응답 등)에 적용하는 것이다.

특히 BERT는 종래보다 우수한 성능을 발휘한다. BERT는 자연언어 처리 태스크를 교육 없이 양방향으로 사전학습하는 첫 시스템이기 때문이다. 교육 없음이란 BERT가 보통의 텍스트 코퍼스만을 이용해 훈련되고 있다는 것을 의미한다. 이것은 웹(Web) 상에서 막대한 양의 보통 텍스트 데이터가 여러 언어로 이용 가능하기 때문에 중요한 특징으로 꼽는다.

사전학습을 마친 특징 표현은 문맥에 '의존하는 방법'와 '의존하지 않는 방법'의 어느 방법도 있을 수 있다. 또 문맥에 의존하는 특징적인 표현은 단방향인 경우와 혹은 양방향일 경우가 있다. word2vec나 GloVe와 같이 문맥에 의존하지 않는 모델에서는, 어휘에 포함되는 각 단어마다 '단어 삽입(word embedding)'이라는 특징 표현을 생성한다. 따라서, 'bank'라는 단어는 'bank deposit' 또는 'river bank'과 같은 특징으로 표현되며, 문맥에 의존하는 모델에서는 문장에 포함되는 다른 단어를 바탕으로 각 단어의 특징을 표현 생성한다.

 

 

 

BERT는 문맥에 의존하는 특징적인 표현의 전학습을 실시하는 대응을 바탕으로 구축되었다. 그러한 대응은 Semi-supervised Sequence Learning, Generative Pre-Training, ELMo, 및 ULMFit를 포함하며, 대응에 의한 모델은 모두 단방향 혹은 얕은 양방향이다. 각 단어는 단지 그 왼쪽(혹은 오른쪽)에 존재하는 단어에 의해서만 문맥의 고려가 되는 것을 의미한다.

예를 들어, I made a bank deposit라는 문장은 bank의 단방향 특징표현은 단지 I made a만에 의해 결정되며, deposit은 고려되지 않는다. 몇개의 이전의 대응에서는 분리한 좌문맥모델과 우문맥모델에 의한 특징표현을 조합하고 있었지만, 이것은 얕은 양방향 방법이다. BERT는 bank를 왼쪽과 오른쪽 양쪽의 문맥 I made a ... deposit을 딥 뉴럴 네트워크(Deposit)의 최하층에서 이용해 특징을 표현하기 때문에 BERT는 '딥 양방향(deeply bidirectional)'이다.

BERT는 간단한 접근법을 사용한다. 입력에서 단어의 15%를 숨기고 딥 양방향 Transformer encoder(관련 논문다운)를 통해 전체 시퀀스를 실행한 다음 마스크 된 단어만 예측한다. 예를 들어, 아래와 같이 문간의 관계를 학습하기 위해서는 임의의 단언어 코퍼스에서 생성 가능한 심플한 작업을 이용하여 학습한다. A와 B의 두 개의 글을 받았을 때 B가 A의 뒤에 오는 실제 문장인지, 코퍼스 안의 랜덤한 글인지를 판정하는 태스크이다.
 

또한 큰 모델(12층에서 24층의 Transformer)을 큰 코퍼스(Wikipedia + BookCorpus)로 긴 시간을 들여(100만 갱신 스텝) 훈련했다. 그것이 BERT이며, 이용은 '사전학습'과 '전이학습'의 2단계로 구분된다.

사전학습(pre-training)은 상당히 고가로 4에서 16개의 Cloud TPU로 4일(12 층의 Transformer 모델의 경우 4개의 TPU를 사용하여 4일, 24층 Transformer 모델의 경우 16개의 TPU를 사용하여 4일이라는 의미) 각 언어마다 1회만의 순서이다. 자연 언어 처리 개발자는 처음부터 자신의 모델을 사전 학습할 필요가 없다.

전이학습(Fine-tuning)은 저렴하며, 논문(아래 참조)과 똑같은 사전학습이 끝난 모델을 사용하여 하나의 Cloud TPU를 이용, 1시간 GPU를 사용하면 2, 3시간만에 재현할 수 있다. 예를 들면 SQuAD는 하나의 Cloud TPU를 이용 30분으로 하나의 시스템으로서는 최첨단(state-of-the-art)인 91.0%의 Dev F1을 달성할 수 있다.

이밖에 BERT의 또 다른 중요한 측면은 많은 종류의 자연 언어 처치 태스크로 인해 매우 쉽게 채택될 수 있다. 논문 중에서 문장 수준 (SST-2 등), 문장 쌍 수준(MultiNLI 등), 단어 수준(NER 등) 스팬 레벨 2 (SQuAD 등)의 태스크에 대해서 거의 태스크 특유의 변경을 실시하는 일 없이, 최첨단 결과를 얻을 수 있는 것을 나타내고 있다.

참고) 'BERT: 언어 이해를 위한 양방향 트랜스포머 사전 학습(BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding)' 논문(다운받기), BERT Google-research의 깃허브(GitHub) (바로가기) 
 

www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=13117

 

인공지능(AI) 언어모델 ‘BERT(버트)'는 무엇인가 - 인공지능신문

지난해 11월, 구글이 공개한 인공지능(AI) 언어모델 ‘BERT(이하 버트, Bidirectional Encoder Representations from Transformers)’는 일부 성능 평가에서 인간보다 더 높은 정확도를 보이며 2018년 말 현재, ...

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[BERT] BERT에 대해 쉽게 알아보기1 - BERT는 무엇인가, 동작 구조

● 언어모델 BERT BERT : Pre-training of Deep Bidirectional Trnasformers for Language Understanding 구글에서 개발한 NLP(자연어처리) 사전 훈련 기술이며, 특정 분야에 국한된 기술이 아니라 모든 자연어..

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슬기로운 NLP 생활 [13] BERT

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