• 메타의 라마, 출시 이후 지금까지
• '알파폴드3'를 위한 새로운 오픈 소스 프로젝트?

주요 클라우드 서비스에서의 사용량은 지난 5월부터 라마 3.1(Llama 3.1)이 출시된 7월까지 3개월 만에 2배 이상 증가했습니다. 8월 기준 라마 3.1 모델 중에서 사용자 수가 가장 많았던 것은 405B(파라미터 4050억 개) 버전이라고 하네요. 대부분의 오픈 소스 언어 모델이 파라미터 수억 개~수십억 개 크기인 것을 생각해 보면, 크고 성능 좋은 모델을 원하는 사람들에게 405B 모델이 좋은 선택지가 되었던 것 같습니다.

구글 딥마인드가 개발한 단백질 구조 예측 모델 알파폴드3(AlphaFold3)는 바이오 분야에서 큰 의미가 있는 연구였지만, 오픈 소스가 아니었기 때문에 실제로 널리 사용되지는 못 했습니다. 그래도 알파폴드3의 논문에 모델의 전체적인 구조와 알고리듬이 설명돼 있기 때문에 직접 구현해 보려는 사람들이 있었는데요.

생명공학 분야의 스타트업 Ligo Biosciences에서 알파폴드3의 새로운 오픈 소스 구현체를 공개했습니다. 알파폴드3 논문과 단백질 구조 예측을 위한 오픈 소스 프로젝트 '오픈폴드(OpenFold)'코드를 주로 참고했다고 하네요. 이번에는 단일 사슬 단백질(monomer)을 위한 알파폴드3 모델과 훈련 코드가 공개되었고요. 리간드(ligand)와 다중 사슬 단백질(multimer) 등의 예측 기능은 학습이 완료되고 나서 공개될 예정이라고 합니다.

• 일시: 9월 12일 목요일 19:30 - 21:30
• 장소: 모두의연구소 강남캠퍼스 라운지
• 연사: 박철(DR4R LAB 랩짱)
• 내용: 생성형 AI와 로봇 제어의 연관성 · Difussion 모델과 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models) · Diffusion Policy 소개 · UMI(Universal Manipulation Interface) 소개