🚀 오늘의 AI 기술 동향
[생성형 AI의 윤리적 문제 및 규제 강화 움직임]
생성형 AI 모델의 발전 속도가 빨라지면서, 허위 정보 생성, 저작권 침해, 개인 정보 악용 등 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 각국 정부와 관련 기관에서는 생성형 AI 기술의 안전하고 책임감 있는 사용을 위한 규제 마련에 박차를 가하고 있습니다. 기업들은 자체적으로 윤리적 가이드라인을 수립하고, AI 모델의 투명성을 높이는 노력을 기울이고 있으며, AI 기술 개발과 활용에 대한 사회적 논의가 더욱 활발해질 것으로 예상됩니다.
[AI 규제 '속도전'···유럽 이어 미국도 규제 마련 박차](https://www.etnews.com/20240523000223)
생성형 AI 모델의 발전 속도가 빨라지면서, 허위 정보 생성, 저작권 침해, 개인 정보 악용 등 윤리적 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 각국 정부와 관련 기관에서는 생성형 AI 기술의 안전하고 책임감 있는 사용을 위한 규제 마련에 박차를 가하고 있습니다. 기업들은 자체적으로 윤리적 가이드라인을 수립하고, AI 모델의 투명성을 높이는 노력을 기울이고 있으며, AI 기술 개발과 활용에 대한 사회적 논의가 더욱 활발해질 것으로 예상됩니다.
[AI 규제 '속도전'···유럽 이어 미국도 규제 마련 박차](https://www.etnews.com/20240523000223)
📄 오늘의 추천 논문
## [논문 제목] Scaling Language Model Inference with Partitioning**
핵심 내용 요약:
이 논문은 거대한 인공지능 언어 모델(LLM)을 실행하는 데 필요한 막대한 컴퓨터 자원을 효율적으로 활용하는 새로운 방법을 제시합니다. 핵심 아이디어는 LLM을 여러 조각(partition)으로 나누어 각 조각을 서로 다른 GPU에서 독립적으로 실행하는 것입니다. 이렇게 하면 하나의 GPU 메모리 용량에 제약을 받지 않고 훨씬 더 큰 모델을 실행할 수 있습니다. 또한, 이 방법은 각 GPU가 모델의 일부만 처리하므로 전체 계산 속도를 향상시킵니다. 연구 결과, 이 기술은 LLM 추론 속도를 상당히 향상시키고, 더 큰 모델을 더 적은 비용으로 실행할 수 있게 해줍니다. 이는 GPT-3, PaLM과 같은 거대 모델을 더 많은 사람들이 더 쉽게 사용할 수 있게 하는 데 기여할 수 있습니다.
[관련 링크]
핵심 내용 요약:
이 논문은 거대한 인공지능 언어 모델(LLM)을 실행하는 데 필요한 막대한 컴퓨터 자원을 효율적으로 활용하는 새로운 방법을 제시합니다. 핵심 아이디어는 LLM을 여러 조각(partition)으로 나누어 각 조각을 서로 다른 GPU에서 독립적으로 실행하는 것입니다. 이렇게 하면 하나의 GPU 메모리 용량에 제약을 받지 않고 훨씬 더 큰 모델을 실행할 수 있습니다. 또한, 이 방법은 각 GPU가 모델의 일부만 처리하므로 전체 계산 속도를 향상시킵니다. 연구 결과, 이 기술은 LLM 추론 속도를 상당히 향상시키고, 더 큰 모델을 더 적은 비용으로 실행할 수 있게 해줍니다. 이는 GPT-3, PaLM과 같은 거대 모델을 더 많은 사람들이 더 쉽게 사용할 수 있게 하는 데 기여할 수 있습니다.
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