🚀 오늘의 AI 기술 동향
## [생성형 AI의 기업 도입 가속화 및 윤리적 고려사항 대두]
생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 기업들은 업무 효율성 향상, 새로운 제품 및 서비스 개발 등 다양한 분야에서 생성형 AI 도입을 적극적으로 검토하고 있습니다. 하지만, 생성형 AI 모델의 환각 현상, 저작권 문제, 데이터 편향성 등 윤리적인 문제점들이 부각되면서 기업들은 기술 도입과 함께 책임감 있는 AI 사용을 위한 가이드라인 마련 및 거버넌스 구축에 힘쓰고 있습니다. 따라서 기업들은 생성형 AI의 잠재력을 활용하면서 동시에 위험을 관리하기 위한 전략 수립에 집중해야 할 것입니다.
[AI 기업들, 생성형 AI 위험 낮추기 위한 '프론티어 모델 포럼' 출범](https://zdnet.co.kr/view/?no=20230727114806)
생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 기업들은 업무 효율성 향상, 새로운 제품 및 서비스 개발 등 다양한 분야에서 생성형 AI 도입을 적극적으로 검토하고 있습니다. 하지만, 생성형 AI 모델의 환각 현상, 저작권 문제, 데이터 편향성 등 윤리적인 문제점들이 부각되면서 기업들은 기술 도입과 함께 책임감 있는 AI 사용을 위한 가이드라인 마련 및 거버넌스 구축에 힘쓰고 있습니다. 따라서 기업들은 생성형 AI의 잠재력을 활용하면서 동시에 위험을 관리하기 위한 전략 수립에 집중해야 할 것입니다.
[AI 기업들, 생성형 AI 위험 낮추기 위한 '프론티어 모델 포럼' 출범](https://zdnet.co.kr/view/?no=20230727114806)
📄 오늘의 추천 논문
## [논문 제목] Scaling Language Model Inference with Ring Attention**
[핵심 내용 요약]
링 어텐션은 거대한 언어 모델을 여러 개의 GPU에서 효율적으로 실행할 수 있도록 돕는 새로운 기술입니다. 기존 방식은 계산 과정에서 GPU 메모리에 모든 정보를 저장해야 했지만, 링 어텐션은 정보를 여러 GPU에 분산 저장하고 필요한 정보만 주고받아 메모리 사용량을 크게 줄입니다. 이를 통해 더 큰 모델을 더 작은 GPU 클러스터에서도 실행할 수 있게 되었습니다. 특히, 긴 문맥을 처리해야 하는 언어 모델의 추론 속도를 향상시키는 데 효과적입니다. 간단히 말해, 링 어텐션은 언어 모델을 더 저렴하고 빠르게 사용할 수 있도록 해주는 '비밀 무기'입니다.
[관련 링크]
[핵심 내용 요약]
링 어텐션은 거대한 언어 모델을 여러 개의 GPU에서 효율적으로 실행할 수 있도록 돕는 새로운 기술입니다. 기존 방식은 계산 과정에서 GPU 메모리에 모든 정보를 저장해야 했지만, 링 어텐션은 정보를 여러 GPU에 분산 저장하고 필요한 정보만 주고받아 메모리 사용량을 크게 줄입니다. 이를 통해 더 큰 모델을 더 작은 GPU 클러스터에서도 실행할 수 있게 되었습니다. 특히, 긴 문맥을 처리해야 하는 언어 모델의 추론 속도를 향상시키는 데 효과적입니다. 간단히 말해, 링 어텐션은 언어 모델을 더 저렴하고 빠르게 사용할 수 있도록 해주는 '비밀 무기'입니다.
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