Meta는 다른 AI 모델의 정확도를 검증하는 도구를 포함한 AI 도구들을 출시했습니다

메타 플랫폼은 금요일에 다른 AI 모델의 정확도를 검증할 수 있는 "자체 학습 평가 도구"를 포함한 다양한 신제품을 출시했습니다. 이 모델은 AI 모델 개발 과정에서 인간의 개입을 줄일 수 있을 것으로 알려져 있습니다.

페이스북과 인스타그램의 모회사인 애플은 금요일, 자사가 지난 8월 발표한 논문에서 자세히 설명한 바와 같이 동종 업계의 챗GPT 개발사인 오픈AI가 최근 공개한 1개의 모델을 포함하여 동일한 "사고의 연쇄" 기법에 기반한 새로운 AI 모델을 출시한다고.

이를 통해 AI 모델이 모델의 반응에 대해 신뢰할 수 있는 판단을 내릴 수 있을 것으로 예상됩니다.

Meta는 부정확성으로 인한 문제점을 해결하고자 합니다

에 따르면 로이터 통신 , 이 모델은 복잡한 문제를 더 작고 논리적인 단계로 나누는 과정을 통해 과학, 수학, 코딩과 같은 분야의 어려운 문제에 대한 답변의 정확도를 검증하고 향상시킬 수 있습니다.

Meta는 ChatGPT와 같은 다른 AI 모델에서 나타나는 문제점과 더불어 시대에 뒤떨어지고 부정확한 답변에 대한 비판을 해결하는 것이 목표라고 밝혔습니다.

Meta의 연구원들은 평가 모델을 훈련시키는 데 전적으로 AI가 생성한 데이터만 사용했으며, 이 단계에서 인간의 개입을 완전히 배제했다고 합니다.

메타 연구원 두 명은 로이터 통신과의 인터뷰에서 AI를 사용하여 다른 AI를 안정적으로 평가할 수 있는 능력은 스스로의 실수로부터 학습할 수 있는 자율 시스템을 구축하는 데 있어 가능한 길을 엿볼 수 있게 해준다고 말했습니다.

"인공지능이 점점 더 인간을 초월하게 됨에 따라, 스스로 검증하는 능력도 점점 더 향상되어 결국 평균적인 인간보다 더 뛰어난 수준에 도달할 수 있기를 바랍니다." 연구원 제이슨 웨스턴의 말입니다.

그는 "스스로 학습하고 스스로 평가할 수 있다는 생각은 인공지능이 인간을 초월하는 수준에 도달하는 데 있어 근본적으로 매우 중요하다"고 덧붙였다.

Meta는 자율 AI 방향으로 나아가고 있습니다

연구원들에 따르면, AI 산업 관계자들은 이러한 에이전트를 인간의 개입 없이 다양한 작업을 수행할 수 있을 만큼 지능적인 디지털 비서로 보고 있습니다.

연구진은 자체 개선 모델이 오늘날 흔히 사용되는 비용이 많이 들고 비효율적인 '인간 피드백 기반 강화 학습' 과정을 대체할 수 있다고 주장합니다. 이 과정은 데이터를 정확하게 분류하고 복잡한 수학 및 작문 관련 질문에 대한 답변이 정확한지 검증하기 위해 전문적인 지식을 갖춘 인간 주석자의 입력이 필요합니다.

구글과 앤트로픽 같은 업계 동료들도 RLAIF, 즉 AI 피드백을 통한 강화 학습 개념에 대한 연구 논문을 발표했습니다.

하지만 Meta와는 달리, 다른 회사들은 일반적으로 자신들의 모델을 공개적으로 사용할 수 있도록 제공하지 않습니다.

인공지능 업계 전문가들은 인공지능을 검증하는 데 인공지능을 활용하는 것이 자율적인 인공지능 애플리케이션 . 이는 궁극적으로 인공지능 모델이 스스로 오류를 학습하고, 오류를 수정하며, 인간의 개입 없이도 스스로 개선될 수 있음을 의미합니다.

소셜 미디어 대기업인 애플은 이미지dent도구인 SAM(Segment Anything Model) 업데이트, LLM 응답 생성 시간 단축 도구, 새로운 무기 재료 발견에 도움이 되는 데이터 세트 등 다른 도구들도 공개했습니다.