🚀 오늘의 AI 기술 동향
[생성형 AI의 기업 도입 본격화 및 윤리적 문제 대두]
최근 기업들은 생성형 AI를 활용하여 콘텐츠 제작, 고객 서비스, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 생산성 향상을 꾀하고 있습니다. 하지만 생성형 AI가 만들어내는 결과물의 저작권 문제, 편향성, 오정보 유포 등 윤리적인 문제들이 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 기업들은 AI 윤리 가이드라인을 수립하고, AI 모델의 투명성과 설명가능성을 높이는 데 집중하고 있으며, 관련 규제 마련의 필요성이 강조되고 있습니다.
[관련 링크]
최근 기업들은 생성형 AI를 활용하여 콘텐츠 제작, 고객 서비스, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 생산성 향상을 꾀하고 있습니다. 하지만 생성형 AI가 만들어내는 결과물의 저작권 문제, 편향성, 오정보 유포 등 윤리적인 문제들이 심각하게 대두되고 있습니다. 이에 따라 기업들은 AI 윤리 가이드라인을 수립하고, AI 모델의 투명성과 설명가능성을 높이는 데 집중하고 있으며, 관련 규제 마련의 필요성이 강조되고 있습니다.
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📄 오늘의 추천 논문
## [논문 제목] Scaling Language Model Inference with DeepSpeed-FastGen
[핵심 내용 요약]
사람들은 AI 모델이 만든 글(예: ChatGPT 답변)을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 이 글을 만들어내는 과정을 "추론"이라고 하는데, 모델이 커질수록 추론에 필요한 시간과 비용이 엄청나게 늘어납니다. 이 논문은 마이크로소프트에서 개발한 DeepSpeed-FastGen이라는 기술을 소개합니다. DeepSpeed-FastGen은 AI 모델이 글을 훨씬 더 빠르고 효율적으로 생성하도록 돕습니다. 기존 방식보다 최대 2.4배까지 속도를 향상시키고, 메모리 사용량도 줄여 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 처리할 수 있게 해줍니다. DeepSpeed-FastGen은 오픈소스로 공개되어 누구나 사용하고 개선할 수 있다는 장점이 있습니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2405.14190](https://arxiv.org/abs/2405.14190)
[핵심 내용 요약]
사람들은 AI 모델이 만든 글(예: ChatGPT 답변)을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 이 글을 만들어내는 과정을 "추론"이라고 하는데, 모델이 커질수록 추론에 필요한 시간과 비용이 엄청나게 늘어납니다. 이 논문은 마이크로소프트에서 개발한 DeepSpeed-FastGen이라는 기술을 소개합니다. DeepSpeed-FastGen은 AI 모델이 글을 훨씬 더 빠르고 효율적으로 생성하도록 돕습니다. 기존 방식보다 최대 2.4배까지 속도를 향상시키고, 메모리 사용량도 줄여 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 처리할 수 있게 해줍니다. DeepSpeed-FastGen은 오픈소스로 공개되어 누구나 사용하고 개선할 수 있다는 장점이 있습니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2405.14190](https://arxiv.org/abs/2405.14190)