메타(Meta)가 AI 연구의 최신 성과를 대거 공개했다. 메타의 AI 연구팀 FAIR(Fundamental AI Research)는 고급 기계 지능(Advanced Machine Intelligence, AMI) 달성을 목표로 하는 동시에 오픈 사이언스와 재현성을 지원하기 위해 여러 연구 결과물과 모델을 오픈소스로 공유했다.
이번에 공개된 주요 내용 중 하나는 세그먼트 애니싱 모델 2.1(SAM 2.1)이다. 이는 이미지와 비디오를 위한 인기 모델인 ‘세그먼트 애니싱 모델 2’의 업그레이드 버전으로, 모델 훈련과 웹 데모를 위한 코드가 포함된 새로운 개발자 도구 모음을 함께 제공한다.
또한 메타는 텍스트와 음성을 자유롭게 혼합할 수 있는 첫 오픈소스 멀티모달 언어 모델인 ‘메타 스피릿 LM(Meta Spirit LM)’을 선보였다. 이 모델은 더 자연스러운 음성 생성을 가능하게 하며, 자동 음성 인식, 텍스트 음성 변환, 음성 분류 등 다양한 작업을 모달리티 간에 학습할 수 있는 능력을 갖추고 있다.
대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상과 생성 시간 단축을 위한 ‘레이어 스킵(Layer Skip)’ 솔루션도 공개됐다. 메타는 라마 3(Llama 3), 라마 2(Llama 2), 코드 라마(Code Llama) 등 주요 모델에 대한 추론 코드와 미세 조정된 체크포인트를 함께 제공했다.
이 밖에도 양자 후 암호화(Post-Quantum Cryptography) 표준의 보안 검증을 위한 ‘SALSA’, 대규모 언어 모델 훈련을 위한 경량화 코드베이스 ‘메타 링구아(Meta Lingua)’, AI 가속 재료 발견을 위한 ‘메타 오픈 머티리얼스 2024(Meta Open Materials 2024)’ 등 다양한 연구 성과가 공개됐다.
메타는 이번 연구 공개를 통해 AI 기술의 발전을 가속화하고 책임 있는 방식으로 AI를 발전시키는 데 기여하고자 한다고 밝혔다. 오픈 사이언스 접근 방식을 유지하고 커뮤니티와 연구 성과를 공유함으로써 모두를 위해 잘 작동하는 AI 시스템을 구축하고 세상을 더 가깝게 만든다는 목표에 충실하고 있다는 것이 메타의 설명이다. 이번 공개로 인해 AI 연구 커뮤니티에서 더 많은 혁신과 발전이 이루어질 것으로 기대된다.
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