허깅페이스 transformers, Google AI Edge, ollama 등 다양한 오픈소스 라이브러리를 통해 공개되었는데요. 이 중 transformers 사용 가이드가 허깅페이스 블로그에 올라왔어요. E2B와 E4B 두 가지 모델이 있는데, 실제로는 5B와 8B 크기지만 GPU 메모리는 각각 2B와 4B만 사용하도록 최적화되어 있다고 합니다.

중국 AI 스타트업 Zhipu AI가 추론 기능을 강화한 비전 언어 모델 GLM-4.1V-9B-Thinking을 오픈소스로 공개했어요. 작년 Zhipu AI는 다국어 이해와 멀티모달 데이터 처리 능력을 내세운 GLM-4 시리즈를 발표했는데요. 이번 모델이 GLM-4-9B를 기반으로 개발되었습니다.

이미지 캡션, OCR, 비디오 등 다양한 데이터로 대규모 사전 학습(pre-training)을 진행했고, RLCS(Reinforcement Learning with Curriculum Sampling) 알고리즘을 적용해서 모델 성능을 가장 효과적으로 향상시킬 수 있는 학습 배치를 구성했다고 합니다.

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