지난 몇 년 동안 우리 중 많은 사람들이 현재 인공 지능이라고 부르는 것에 대한 집중 과정을 수강했습니다. 그러나 실제로는 대부분 대규모 언어 모델에 대한 집중 과정이었습니다. 그러나 LLM은 점점 더 높은 기대치, 막대한 자금 조달, 중요한 연구 및 제품 개발을 이끌어내는 유일한 AI 범주가 아닙니다.
지난 한 해 동안 우리는 “세계 모델”이라는 범주에서 수많은 새로운 발표를 확인했으며 앞으로 몇 달, 몇 년 동안 더 많은 움직임을 보게 될 것입니다.
언어 작업 대신 또는 이에 추가하여 세계 모델은 물리적 세계 또는 적어도 그에 대한 유용한 근사치를 시뮬레이션할 수 있는 AI 시스템의 기반을 마련하는 것을 목표로 합니다.
이 아이디어의 차이점과 중요성을 조사하기 위해 Ars는 세계 모델 및 관련 기술을 연구하는 세 명의 전문 실무자, 즉 MIT의 Vincent Sitzmann, Runway의 Anasis Germanidis, World Labs의 Ben Mildenhall과 이야기를 나눴습니다.
이러한 대화를 통해 우리는 제품으로서의 LLM이 인터페이스(채팅)로 시작한 다음 사용 사례를 모색하는 반면 현재 세계 모델의 주요 업체는 틀림없이 다른 방향으로 작업하고 있다는 것을 알게 되었습니다. 그들은 로봇 공학, 연구 및 자산 생성 분야의 특정 사용 사례 및 애플리케이션으로 시작하고 있지만 인터페이스, 시스템 및 도구가 궁극적으로 어떻게 보일지는 정확히 불분명합니다.
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LLM 환멸의 출구
곧 알게 되겠지만 아키텍처 측면에서 LLM과 세계 모델 사이에는 많은 유사점이 있으며 사람들이 시간이 지남에 따라 개선되기를 기대하는 방식도 있습니다. 그러나 일부 사람들에게는 LLM의 한계에 대한 잠재적인 답변으로 간주됩니다. 비록 LLM에 대한 작업이 현대적인 서술보다 앞서 있음에도 불구하고 말입니다.
전 Meta 수석 AI 과학자 Yann LeCun은 올해 초 Wired에 “LLM의 기능을 인간 수준의 지능을 갖게 될 정도로 확장한다는 생각은 완전히 넌센스입니다.”라고 말했습니다. LeCun은 AI 및 LLM에서 일하는 일부 사람들이 반대자로 본다는 의견으로 파장을 일으켰지만 실제로는 해당 분야의 상당한 부분을 대변하고 있습니다.
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