• 오픈AI, 브랜드 가이드라인 발표
• 구글 딥마인드(Google DeepMind)
• 위스퍼(Whisper) JAX
• 트랜스포머 구현을 더 쉽고 빠르게

오픈AI는 블로그를 통해 자사 AI 모델의 브랜드명 표기 가이드라인을 제시했습니다. 해당 가이드라인에 따르면, GPT-4나 챗GPT API를 이용해 개발된 서비스에는 'Powered by', 'Built on' 등을 붙여 사용하길 권장하고 있고요. 오픈AI에서 개발한 모델을 언급할 때도, 'Chat GPT', 'ChatGPT4' 등이 아닌 'ChatGPT', 'GPT-3'와 같이 이름을 알맞게 쓰는 것을 장려하고 있습니다.

OpenAI Brand Guidelines

두 월드클래스 AI팀인 구글 브레인과 딥마인드가 '구글 딥마인드(Google DeepMind)'라는 이름으로 하나의 팀이 되었습니다. 기존의 구글 리서치팀은 알고리즘, 보안, 양자 컴퓨팅 등 컴퓨터 과학의 근본적인 발전을 위한 연구를 지속하게 됩니다. 알파고(Alphago), 트랜스포머(Transformer), 텐서플로(TensorFlow) 등 AI 분야의 핵심 기술 개발에 앞장섰던 구글의 연구자들이 앞으로는 어떤 또 놀라운 결과를 보여주게 될까요?

Google DeepMind: Bringing together two world-class AI teams

오픈AI의 음성 인식 모델 위스퍼(Whisper)를 JAX로 최적화한 프로젝트를 소개합니다. Cloud TPU(Tensor Processing Unit)를 사용했을 때, '위스퍼 JAX'는 파이토치 코드보다 70배 이상 빠른 속도를 기록했는데요. 현재 공개돼 있는 위스퍼 API 중 가장 빠르다고 합니다. TPU에서 '위스퍼 JAX'를 실행하는 방법을 설명한 캐글 노트북과, 직접 오디오를 녹음/업로드해서 모델을 테스트해 볼 수 있는 데모도 준비돼 있으니 확인해 보세요🎙️.

Whisper JAX

지난주에도 소개한 것처럼, 파이토치 2.0의 빠른 연산 속도를 알리는 글이 블로그에서 자주 등장하고 있는데요. 중간 규모의 GPT를 가장 빠르게 훈련 및 파인튜닝하기 위한 오픈소스인 '나노GPT'의 학습에 새로운 연산을 적용한 결과, 배치(Batch)당 처리 속도가 크게 증가했다고 해요. 바로 'scaled dot product attention(SDPA)' 연산인데요. 자세한 내용이 궁금하다면, 아래 글을 읽어 보세요!

Accelerating Large Language Models with Accelerated Transformers (🇰🇷한국어 번역 글)

• 파이썬으로 시작하는 통계학 개론
• 챗GPT API를 이용한 AI 챗봇 개발 기초
• CS330 톺아보기
• 영어로 지식 나누기
• festai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝
• 고독하지 않은 디자이너즈

• ETS(Exit from the Truman Show) LAB _5월 7일까지
• 무인이동체 LAB _5월 7일까지

• 일시: 5월 11일 목요일 I 7:00PM - 8:00PM
• 장소: 모두의연구소 대전캠퍼스
• 연사:권택수(모두의연구소)
• 콘텐츠: 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 이론과 실습 

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