Jun 01, 2023
Sakana AI에 대해 알아야 할 사항
VB Transform 2023의 세션을 보려면 주문형 라이브러리로 이동하세요. 여기에 등록하세요. 생성 인공 지능(gen AI) 환경은 요즘 빠른 속도로 진화하고 있습니다.
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생성적 인공 지능(gen AI) 환경은 요즘 OpenAI, Meta, Google이 기초 모델을 두고 직접 경쟁할 뿐만 아니라 사내 최고의 인재 중 일부가 출시를 앞두고 있는 등 빠르게 진화하고 있습니다. 그들 자신의 세대 AI 스타트업.
지난 달에는 가장 큰 탈북자 중 하나가 있었습니다. 2017년 연구 논문 "Attention Is All You Need"의 공동 저자 중 한 명인 Llion Jones입니다. 이 논문은 대규모 언어를 선도하는 데 사용되는 변환기의 아키텍처를 개발하여 생성 AI 혁명을 시작했습니다. models(LLM)은 새로운 스타트업을 찾기 위해 Google을 떠나겠다고 발표했습니다.
이번 주에 우리는 그가 무엇을 하고 있는지 알아보았습니다. 바로 도쿄에 본사를 둔 새로운 AI 회사인 Sakana AI입니다.
Sakana의 공동 창립자로 그와 합류한 사람은 이전에 Stability AI의 연구 책임자이자 전 Google Brain 연구원이었던 David Ha입니다.
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Sakana에서 그들은 함께 놀랍도록 다른 AI 모델을 추구하고 있습니다. 생체 모방 중 하나는 특히 물고기 떼와 벌집과 같은 자연에서 발견되는 시스템의 집단 지성을 살펴 유연하고 반응적이며 경제적으로 효율적인 AI 모델을 설계하는 것입니다.
Sakana AI에서 Jones의 비전은 이 기술을 활용하여 텍스트, 이미지, 코드 및 멀티미디어 콘텐츠 생성에 능숙한 선구적인 생성 AI 모델을 만드는 것입니다.
지금까지 Sakana는 후원자들을 조끼에 가깝게 유지하고 있으며 누가 회사에 투자하고 있는지에 대해 Reuters에 언급하는 것을 거부했습니다.
Sakana AI는 마치 떼처럼 협력하여 복잡한 결과를 제공하는 수많은 소규모 AI 모델을 개발하는 새로운 접근 방식으로 차별화됩니다.
이 방법론은 광범위한 AI 시스템을 구축하는 지배적인 추세에 도전합니다.
Sakana AI는 집단 지능에서 영감을 받은 군집 기반 접근 방식이 더 경제적이고 유연하면서도 더 큰 시스템과 동등한 결과를 제공할 수 있다고 확신합니다.
하씨는 블룸버그와의 인터뷰에서 “개미는 돌아다니면서 스스로 역동적으로 다리를 형성하는데, 이는 가장 강한 다리는 아니지만 즉시 할 수 있고 환경에 적응할 수 있다”고 말했다. "이런 종류의 적응은 자연 알고리즘에서 볼 수 있는 매우 강력한 개념 중 하나라고 생각합니다."
Sakana라는 이름은 "물고기 떼가 함께 모여 간단한 규칙에 따라 일관성 있는 개체를 형성하는 것"을 유도한다는 뜻으로 물고기를 뜻하는 일본어 단어(あな)에서 유래했다고 두 창립자는 The Financial Times에 말했습니다.
Sakana AI가 도쿄에 기지를 설립하기로 한 결정은 계산된 움직임입니다. 첨단 기술 인프라와 고도로 교육받은 인재 풀을 갖춘 도쿄는 AI 스타트업의 성장을 육성하고 국제 전문 지식을 유치할 준비가 되어 있습니다. Sakana는 아직 새 본사를 위한 사무실 공간을 마련하지 않았지만 이러한 이점을 활용하여 연구 개발 활동을 강화할 계획입니다.
Ha와 Jones는 종종 유연성이 떨어지는 현대 AI 시스템의 단점을 강조하면서 Sakana AI의 비전은 AI 모델 생성을 초월합니다. 대신 그들은 자연의 적응성에서 영감을 받아 진화 컴퓨팅의 원리를 구현하는 AI 모델을 제안합니다. 이 접근 방식은 잠재적으로 AI 시스템의 비용 및 보안과 관련된 문제를 해결할 수 있습니다.
공동 창업자들은 CNBC와의 인터뷰에서 구글이 단일 유형의 생성 AI 기술인 대규모 언어 모델에 초점을 맞춘 것은 "상당히 제한적인 프레임워크이기 때문에" 실수라고 믿고 있다고 말했습니다.
공동 창업자들은 LLM 사용에 대해 논의 중이지만 최종 결정은 내리지 않았다고 말했습니다. 그러나 하씨는 “언어 모델이 미래의 일부가 아니라면 놀랄 것”이라고 CNBC에 말했다.
Jones와 Ha가 Google에서 Sakana AI로 전환한 것은 AI 부문, 특히 생성 AI 영역에서 주목할 만한 발전입니다.