🚀 오늘의 AI 기술 동향
[생성형 AI의 엔터프라이즈 도입 가속화]
생성형 AI 기술이 발전함에 따라 기업들은 운영 효율성을 높이고 혁신을 촉진하기 위해 이 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 특히, 고객 서비스 자동화, 콘텐츠 생성, 소프트웨어 개발 등 다양한 분야에서 생성형 AI의 활용 사례가 증가하고 있으며, 기업들은 자체 데이터에 특화된 맞춤형 모델 구축에 집중하고 있습니다. 보안 및 규정 준수 문제 해결과 함께, 기업들은 생성형 AI를 통해 경쟁 우위를 확보하고 새로운 성장 동력을 창출하려는 움직임을 보이고 있습니다.
[생성형 AI의 엔터프라이즈 도입 가속화 관련 기사 예시](https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=155958)
(실제 URL은 검색 결과에 따라 변경될 수 있습니다.)
생성형 AI 기술이 발전함에 따라 기업들은 운영 효율성을 높이고 혁신을 촉진하기 위해 이 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 특히, 고객 서비스 자동화, 콘텐츠 생성, 소프트웨어 개발 등 다양한 분야에서 생성형 AI의 활용 사례가 증가하고 있으며, 기업들은 자체 데이터에 특화된 맞춤형 모델 구축에 집중하고 있습니다. 보안 및 규정 준수 문제 해결과 함께, 기업들은 생성형 AI를 통해 경쟁 우위를 확보하고 새로운 성장 동력을 창출하려는 움직임을 보이고 있습니다.
[생성형 AI의 엔터프라이즈 도입 가속화 관련 기사 예시](https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=155958)
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📄 오늘의 추천 논문
## [논문 제목] Scaling Language Model Inference with Tree of Thoughts
[핵심 내용 요약]
* 사람들은 복잡한 문제를 해결할 때 여러 아이디어를 떠올리고, 시도하고, 평가하면서 해결책을 찾아갑니다. 이 논문은 AI 모델이 이처럼 생각하는 과정을 모방하도록 하는 새로운 추론 방법인 "Tree of Thoughts (ToT)"를 제안합니다.
* ToT는 언어 모델이 문제 해결 과정에서 다양한 '생각'들을 생성하고, 각 생각의 가치를 스스로 평가하며, 가능성이 높은 생각들을 중심으로 탐색해 나가도록 합니다.
* 기존의 AI 모델은 한 번에 하나의 답을 내놓는 방식에 비해, ToT는 여러 가능성을 탐색하고 실패를 통해 학습함으로써 복잡한 문제 해결 능력을 크게 향상시킵니다.
* 실험 결과, ToT는 퍼즐, 창의적 글쓰기, 수학 문제 풀이 등 다양한 분야에서 기존 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였습니다. 즉, AI가 인간처럼 '사고'하는 능력을 강화하는 데 중요한 진전을 이루었습니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2305.10601](https://arxiv.org/abs/2305.10601)
[핵심 내용 요약]
* 사람들은 복잡한 문제를 해결할 때 여러 아이디어를 떠올리고, 시도하고, 평가하면서 해결책을 찾아갑니다. 이 논문은 AI 모델이 이처럼 생각하는 과정을 모방하도록 하는 새로운 추론 방법인 "Tree of Thoughts (ToT)"를 제안합니다.
* ToT는 언어 모델이 문제 해결 과정에서 다양한 '생각'들을 생성하고, 각 생각의 가치를 스스로 평가하며, 가능성이 높은 생각들을 중심으로 탐색해 나가도록 합니다.
* 기존의 AI 모델은 한 번에 하나의 답을 내놓는 방식에 비해, ToT는 여러 가능성을 탐색하고 실패를 통해 학습함으로써 복잡한 문제 해결 능력을 크게 향상시킵니다.
* 실험 결과, ToT는 퍼즐, 창의적 글쓰기, 수학 문제 풀이 등 다양한 분야에서 기존 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였습니다. 즉, AI가 인간처럼 '사고'하는 능력을 강화하는 데 중요한 진전을 이루었습니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2305.10601](https://arxiv.org/abs/2305.10601)