• 오픈AI의 라이벌? Hugging Face와 AWS의 전략적 파트너십
• 지역 언어를 위한 기계 번역(Machine Translation) 데이터셋
• AI 시스템은 어떻게 행동해야 할까요?  
• 그래프 기계 학습(Graph Machine Learning)

AI 시스템에 대한 관심이 커지면서 거대 빅테크 기업들이 다양한 스타트업 회사들과 파트너십을 맺고 있는데요. 기계 학습(Machine learning)의 중심 허브인 허깅 페이스(Hugging Face)가 AWS(Amazone Web Service)와 전략적 파트너십을 맺었다고 합니다. 챗GPT 기술과 경쟁할 수 있는 언어 생성 도구가 포함된 허깅 페이스의 제품을 AWS 애플리케이션의 구성 요소로 추가해 클라우드 고객들이 이용할 수 있도록 할 예정이라고 해요.

Hugging Face and AWS partner to make AI more accessible

구글 번역기에 '버스(Bus)'를 포르투갈어로 번역해 보면, 'ônibus'가 나오는데요. 이 단어는 브라질에서 쓰이고, 유럽에서는 'autocarro'를 사용한다고 해요. 이처럼 오늘날의 기계 번역(Machine translation, MT) 시스템은 일반적으로 사용자가 다양한 언어를 지정할 수 없다는 한계가 있어요. 이에 구글 리서치는 FRMT(Few-Shot Region-Aware Machine Translation)를 공개했는데요. 방언 등의 지역 언어 변형(Regional language varieties)으로의 유창한 번역에 대한 이 연구용 벤치마킹 데이터 셋을 한 번 확인해 보세요.

FRMT: A Benchmark for Few-Shot Region-Aware Machine Translation

오픈AI는 챗GPT가 생성한 텍스트 중에서 정치적으로 편향되거나, 공격적이거나, 불쾌함을 준 경우들을 인지하고 있고, 이 같은 불완전한 시스템의 한계를 해결하고자 노력하고 있는 것 같습니다. 아래 블로그 글에서는 챗GPT가 어떻게 구축되고 동작하는 지, 현재 오픈AI가 어떤 노력을 하고 있으며, AI 시스템을 어떤 방향으로 개선하고자 하는 지 등을 확인할 수 있어요.

How should AI systems behave, and who should decide?

그래프(Graph)란 관계(Relations)에 의해 연결된 아이템(Items)들에 대한 표현으로, 노드(Node)와 엣지(Edge)로 이뤄져 있습니다. 트위터 같은 소셜 네트워크, 분자, 지식 그래프, 3D 메쉬 등 그래프는 어디에서나 쉽게 찾아 볼 수 있는데요. 아래 글은 허깅 페이스에서 다룬 그래프 기계 학습(Graph Machine Learning)에 대한 내용입니다. 그래프가 무엇인지, 왜 사용되는지부터 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)까지 다루고 있어요.

Introduction to Graph Machine Learning

• Green LAB
• 220V LAB
• Youth AI Education LAB
• KCCS LAB *이번주 정원사 추천: 한국컴퓨터종합학술대회(KCC)에 논문 투고가 목표인 LAB! 
• Catena LAB

• 일시: 2023년 3월 7일 화요일 I 7:30PM-9:30PM
• 장소: 모두의연구소 강남캠퍼스
• 연사: 정지훈(K2G테크펀드 파트너, DGIST 겸임교수, 모두의연구소 CVO)
• 콘텐츠: Stable Diffusion과 ChatGPT 기술에 대한 이해 I 비지니스 인사이트 I Q&A

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