AI 인사이트

메타가 라마3.1을 오픈소스로 공개한 이유는?

메타가 7월 23일(현지시간) 자사의 최신 인공지능 모델인 '라마3.1'을 오픈소스로 공개했습니다. 이는 마치 세계적인 요리사가 자신의 비밀 레시피를 공개한 것과 같은 큰 사건입니다. 오픈AI나 구글이 자사의 AI 모델을 비공개로 유지하고 있는 것과는 대조적이죠. 오늘은 오픈소스란 무엇인지, 그리고 메타가 왜 이러한 결정을 내렸는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 1.

AI 인사이트

인공지능, LLM과 GPT는 어떻게 다를까?

오늘은 인공지능(AI), 거대언어모델(LLM), 그리고 GPT의 개념과 차이점을 자세히 알아보려 합니다. 인공지능은 이미 우리의 일상 속에 깊이 자리 잡고 있으며, 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다. 특히 최근 주목받고 있는 LLM과 GPT에 대해 이해하는 것은 AI 기술의 발전을 이해하는 데 중요한 첫걸음이 될 것입니다. 이 글에서 AI의 기본 개념부터 시작해서

AI 인사이트

GPT-4o와 멀티모달 기술의 변천사

얼마 전 OpenAI에서 출시한 GPT-4o가 화제다. 모델 이름에서부터 이미 '모든 것'을 의미하는 'omni'라는 단어를 담고 있는 GPT-4o는 음성, 이미지, 텍스트 가릴 것 없이 모든 형태의 데이터의 인풋과 아웃풋이 자유자재로 가능한 멀티모달(Multimodal) 모델이다. GPT-4o는 기존의 초거대언어모델(LLM)과 같이 텍스트와 음성으로 사람처럼 매끄럽고 자연스러운

업데이트 소식

슈퍼브 모델의 엔드포인트 시각화, 슈퍼브 큐레이트에서 이미지 및 어노테이션 다운로드 지원🚀

고객 여러분의 피드백을 반영하여 슈퍼브 플랫폼에 새로운 기능을 추가하였습니다. 이제 배포된 엔드포인트를 통해 바로 테스트할 수 있고, 슈퍼브 큐레이트에서 다운로드 기능을 통해 필요한 데이터를 쉽게 저장하고 활용할 수 있습니다. 또한, SDK를 통해 디렉터리에서 이미지를 한 번에 업로드할 수 있는 새로운 메서드가 추가되었습니다. 어떤 새로운 기능이 추가되었나요? 엔드포인트 시각화(Visualize): 새롭게

AI 인사이트

스프레드시트LLM이란 무엇인가?

엑셀도 AI 시대! 스프레드시트LLM이란? 오늘날 데이터 분석 및 관리에서 스프레드시트는 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 엑셀이나 구글 시트와 같은 스프레드시트 프로그램은 간단한 데이터 입력에서부터 복잡한 재무 모델링까지 다양한 작업에 활용됩니다. 하지만 이러한 스프레드시트 데이터를 효과적으로 분석하고 처리하는 것은 여전히 어려운 과제였습니다. 이를 해결하기 위해 마이크로소프트(MS)는 2024년 7월 15일(

AI 인사이트

오픈AI의 스트로베리란 무엇인가?

AI가 인간처럼 추론! 오픈 AI의 스트로베리란? 최근 오픈AI는 인공지능(AI) 기술의 발전을 통해 새로운 차원으로 도약하고 있습니다. 이러한 혁신의 중심에는 ‘스트로베리(Strawberry)’라는 코드명으로 알려진 프로젝트가 있습니다. 스트로베리는 오픈AI가 인간처럼 추론할 수 있는 AI를 목표로 개발 중인 새로운 접근 방식을 의미합니다. 이번 블로그에서는 스트로베리의 개념, 개발 배경, 그리고 그 잠재적

AI 인사이트

소형 언어모델(sLLM)이 주목받는 이유 : 가성비와 보안 두 마리 토끼를 잡는 방법

생성형 AI는 지식 노동 패러다임의 변화를 가져올 만한 파괴적인 기술임에 분명하지만, 실제 생성형 AI를 업무에 적극 활용하고 있는 기업은 많지 않다. 글로벌 컨설팅펌 딜로이트의 조사에 따르면 생성형 AI를 대규모로 도입하고 있는 기업은 전체의 13%에 불과했으며, 약 79%에 달하는 회사에서는 여전히 생성형 AI의 도입 여부를 평가/실험하는 단계에 있거나

소식

AI·반도체·2차전지…세상을 바꿀 빅테크 리더 150명 총출동

'세상에 없던 투자 축제' KIW, 내달 9~12일 열린다 한경·미래에셋 공동 개최 최상목 부총리 기조연설로 시작 삼성·현대차·셀트리온·토스 등 혁신 기업 경영진이 비전 제시 투자자 직접 만나는 '소통의 장' ‘KIW(코리아 인베스트먼트 위크) 2024’는 국내 최대 투자 콘퍼런스로, 기관과 개인투자자들이 각 혁신

AI 인사이트

생성형 AI의 탄소발자국 줄이기

각 분야에서 생성형 AI의 도입이 확대되면서 이로 인한 막대한 전기 사용량과 탄소 배출이 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 한 연구소에 따르면 GPT-3가 훈련과정에서 사용한 전력은 1287MWh, 이산화탄소 배출량은 552톤에 이르며, 이는 가솔린 자동차 123대가 1년 주행할 때의 탄소 배출량과 맞먹는다고 한다. 뿐만 아니라 생성형 AI에는 엄청난 양의 물도 소비된다. 컴퓨터

보도자료

슈퍼브에이아이, 'AWS ISV 엑셀러레이트 프로그램' 파트너 선정

* AWS ISV 엑셀러레이트 프로그램, 파트너사의 솔루션 공동 판매 기회 제공... AWS 국내외 영업 팀과의 협업 토대로 새로운 비즈니스 추진 * 슈퍼브에이아이, 데이터 생성·학습·모델 개발 및 운영 등 AI 개발 전체 사이클을 아우르는 비전AI 올인원 플랫폼 ‘슈퍼브 플랫폼’ 운영 * 'AWS 마켓플레이스'에 ‘슈퍼브 서비스’ 및 ‘슈퍼브 플랫폼’ 등록.

저널

스마트 팩토리에 AI 적용 시 기대 효과는 무엇이며, 왜 슈퍼브에이아이X리벨리온 파트너십을 선택하면 좋은가요? - AI 선도 기업이 알려주는 스마트팩토리 지능화의 모든 것 Part 3

🔍핵심 내용 미리보기 스마트팩토리에 AI 적용 시 기대 효과와 이를 측정하는 방법: - AI 도입 후 생산성 격차가 가장 큰 기대 효과. 이는 공정 처리 속도, 처리의 정확도 및 전력 소모량 등으로 측정 가능 - 생산성 향상, 비용 절감, 품질 향상, 수익 창출 등의 성과를 단기와 장기적으로 AI 도입 성과를

프로젝트 사례

[CCTV·보안] 제조 현장 안전을 위한 맞춤형 AI의 신속한 도입과 지속적 고도화 방법

🔍핵심 내용 미리 보기 - 페인포인트 : 중대재해를 대응하는 AI 모델 필요, 오픈소스 AI 모델 활용으로 인한 낮은 성능, 기업 고유의 객체/제품을 이해하지 못하는 AI로 인한 업무 효율성 저하  - 솔루션 : 빠르게 1차 모델(PoC) 생성 후, 슈퍼브 큐레이트를 활용해 AI 모델의 취약점 파악, AI 성능을 보완할 데이터를 슈퍼브 모델로

보도자료

슈퍼브에이아이, 글로벌 자동차 부품 제조업체 '덴소 텐'에 '슈퍼브 플랫폼' 공급

* 슈퍼브에이아이, AI 컨설팅·설계부터 개발 및 운영까지의 전 과정 지원... 데이터 생성, 모델 학습 및 개발, 운영 및 배포를 한 번에 지원하는 올인원 플랫폼 ‘슈퍼브 플랫폼’ 운영 * 토요타 그룹의 자회사인 덴소 텐, 비디오 데이터 분석·시각화 및 AI 객체 탐지 모델 생성 가능한 비전 AI 플랫폼 찾던 중 슈퍼브 플랫폼

보도자료

"AI 학습용 데이터, 인공지능으로 제작"

합성데이터 시장 급성장 올해 시장 규모 36조원 추정 국내선 슈퍼브에이이아이 ... 주목 인공지능(AI) 발전에 필수적인 데이터를 확보할 수 있는 수단으로 합성 데이터가 주목받고 있다. 합성 데이터는 AI가 실제 데이터를 모방해 만든 가상 데이터다. 비전 AI 기업 슈퍼브에이아이는 26일 자사 플랫폼에 학습 데이터 생성 기능을 구축했다. 고객사가 소량의 데이터를 추가로 학습시키면

보도자료

슈퍼브에이아이, 생성형 AI 기반 '학습 데이터 생성' 기능 출시

* 슈퍼브에이아이, 데이터 생성·학습·모델 개발 및 운영 등 AI 개발 전체 사이클을 아우르는 비전AI 올인원 플랫폼 ‘슈퍼브 플랫폼’ 운영 * 생성형 AI 모델에 소량의 데이터 학습시키면 즉시 고품질 데이터 생성 가능... 불량품 발생, 자연재해 등 실제 산업 현장에서 취득하기 어려운 데이터 부족 문제 해결 * 이미지 내 세부 형태만 별도 합성하거나,

보도자료

“한미일 산업AI 공략…데이터 플랫폼으로 반자동화, 효율성 높였죠"

슈퍼브에이아이 김현수 대표 인터뷰 데이터 플랫폼 기반..3개월 걸릴 일이 1주일로 기업에 맞춤형 AI솔루션 제공 일본제철, 토요타 등이 고객..KT, 리벨리온 협업 ''26년 IPO 목표 “한국, 일본, 미국은 시장이 조금 다르지만, 커스텀 인공지능(AI)을 도입하려는 기업들의 요구는 큽니다. 저희는 데이터 중심 AI라는 비전 아래, 기업이 자사에 맞는

저널

스마트팩토리에 AI 적용 검토 시 주의 사항과 투자해야 하는 항목들은 무엇일까요? - AI 선도 기업이 알려주는 스마트팩토리 지능화의 모든 것 Part 2

🔍핵심 내용 미리보기 AI 적용형 스마트팩토리 구축 시 주의사항과 고려 사항: - 기존 시스템과의 원활한 통합 가능성, 데이터 품질 및 보안, 리스크 관리, 전문 인력 확보, 윤리 및 체계적인 시스템 - 성과 대비 소유 비용 검토 (특히 서버나 인프라 비용, AI 업데이트 비용, 시설 증설비, 유지 보수비 검토 필요) 스마트팩토리에

AI 인사이트

환각 현상의 원인과 해결책

생성형 AI가 실제로 존재하지 않거나 사실이 아닌 정보를 사실인 것처럼 말하는 환각 현상(Hallucination)은 이제 사용자들에게 더 이상 낯설지 않다. OpenAI의 GPT-4.0과 Google의 Gemini 등 더 커진 모델 사이즈와 훈련 데이터로 무장한 신버전 모델이 출시되고 많은 성능 개선이 이루어지면서 생성형 AI은 더 이상 터무니없는 답변을 하지 않게 되었고,

저널 Featured

데이터 생성 기능을 통해 부족한 데이터를 확보하여, 모델 성능을 한 층 더 높여보세요! [생성형 AI 기능 안내]

AI가 실제 산업 환경에서 성공적으로 도입되기 위해서는, 높은 성능을 유지할 수 있는 좋은 품질의 데이터를 꾸준히 확보해야 합니다. 하지만, 성능 향상을 위한 고품질 데이터를 실제 산업 현장에서 확보하는 것은 말처럼 쉽지 않습니다. 부족하거나 희귀한 데이터를 확보하기 위해서는 실제 현장에서 해당 케이스가 발생해야 하는데, 이미 높은 검수 기준과 까다로운 절차를 지닌

저널

AI 적용형 스마트팩토리 구축의 조건과 인프라 구성, 그리고 믿고 맡길 수 있는 파트너는 어떻게 선택해야 할까요? - AI 선도 기업이 알려주는 스마트팩토리 지능화의 모든 것 Part 1

🔍핵심 내용 미리보기 AI 적용형 스마트팩토리 구축 조건과 인프라 구성: - 데이터, 네트워크, 보안 인프라와 전문지식을 가진 구성원, 그리고 제일 중요한 AI 개발 서비스 및 플랫폼이 필요합니다. - AI 도입 후에는 유지 보수, 품질관리, 최적화, 예측 및 분석이 가능한 시스템을 보유해야 합니다. - 목적에 맞게 수립된 데이터 파이프라인, One team으로

AI 인사이트

효과적인 생성형 AI 운영을 위한 클라우드 컴퓨팅 (엣지 컴퓨팅과 서버리스 컴퓨팅이란?)

생성형 AI 시대가 도래하면서 데이터 소스가 다양화되고 빠른 응답과 실시간 처리가 중요해지고 있다. 예를 들어 초거대언어모델(LLM)에 기반한 서비스를 제공하는 회사의 경우 사용자 트래픽에 따른 효율적인 계산 리소스 분배와 유연한 대응이 필수적이다. 마찬가지로 자율주행 자동차나 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 등 방대한 양의 데이터에 대한 실시간 접근이 필요한 기술의

업데이트 소식

혹시 모든 데이터를 일일이 확인하고 계신가요? AI가 요약한 정보로 데이터를 한눈에 파악하세요!

슈퍼브 큐레이트가 데이터 관리와 분석의 효율성을 높이기 위해 개선되었어요. 이번 업데이트를 통해 AI가 선별한 대표 이미지 필터를 활용하여 데이터셋의 이미지들을 보다 쉽고 빠르게 검토하고 분석할 수 있게 되었습니다. 어떤 새로운 기능이 추가되었나요? AI 선별 대표 이미지 필터 : AI 선별 대표 이미지 필터는 임베딩 기술을 활용하여 유사한 특성을 가진 이미지들을 자동으로

보도자료

중대재해 예방하는 K-스마트 기술

중대재해처벌법 시행이 3년을 넘어가며 기업에서는 사고 예방을 위한 기술들을 도입하고 있다. 한국경영자총협회가 ‘50인(억) 미만 소규모 기업 중대재해처벌법 준수 현황 실태조사’를 실시한 결과 응답 기업의 77%가 중처법 의무 준수를 완료하지 못한 것으로 나타났다. 중처법을 준수하기 어려운 이유에 대해서는 ‘전문인력 없이 사업주(현장소장) 혼자 안전업무를 수행하고 있어서’라는 응답이

보도자료

[쫌아는기자들] 시즌12, 90%가 실패했다. 그렇다면 당신은 이미 10%

“According to the latest data, up to 90% of startups fail. Across almost all industries, the average failure rate for year one is 10% However, in years two through five, a staggering 70% of new businesses will fail (최근 데이터에 따르면 최대 90%의 스타트업이 실패합니다. 첫해에는 신생 기업의 평균

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상호작용으로 더욱 똑똑해지는 LLM

인간의 집단지성은 개개인의 상상력을 넘어서는 강력한 힘을 발휘한다. 집단이 모여 한 가지 목표를 향해 노력하고 협력할 때, 그들이 얻는 시너지 효과는 각 개인이 도달하기 힘든 수준으로 올라간다. 집단의 다양성과 경험이 모여 문제를 다양한 시각에서 바라보고 해결하는 능력을 강화하기 때문이다.  이제 집단지성은 인간만의 전유물이 아니다. 최근 각광받고 있는 생성형 AI 역시