기업들이 메타버스 대신 인공지능에 집중하는 이유는?

메타버스와 인공지능에 대한 질문을 다룬다. 인공 지능을 사용하여 회사의 경쟁 우위를 개선하는 방법을 알아보십시오.

– CTO 앤드류 보스워스는 메타가 메타버스가 아닌 인공지능(AI) 관련 사업에 집중하고 있다고 밝혔습니다.
– 메타는 연내 인공지능 기술을 활용한 앱을 출시하고 광고 판매를 확대할 계획이다.
– 메타는 올해 초 대규모 AI 언어 모델(LLM)인 LLaMa를 출시하고 제너레이티브 AI 제품 상용화를 시작했다.
– 메타는 페이스북, 인스타그램 등 모든 서비스에 AI 기술을 적용할 계획이다.

메타버스가 아닌 AI, 기업이 우려하는 이유

최근 몇 년 동안 과학 기술의 급속한 발전으로 인공 지능 기술이 크게 발전했습니다. 그에 따라 기업들도 인공 지능을 사용하여 제품과 서비스를 개선하고 있습니다. 하지만 최근 메타버스의 문제점으로 AI에 대한 관심이 줄어들고 있는 것 같다. 메타버스는 가상세계를 의미하며 IT세상에서 가장 뜨거운 화두 중 하나입니다. 하지만 이를 위해서는 많은 기술과 자본이 필요하고 이를 준비하는 기업들도 막대한 투자를 하고 있다. 그러나 이러한 투자가 얼마나 오래 지속될 수 있습니까? 반면 AI는 이미 존재하는 데이터를 활용하여 더 높은 수준의 자동화 및 개인화를 제공할 수 있습니다. 또한 인공 지능은 저렴한 비용으로 많은 효과를 얻을 수 있습니다. 따라서 가상 세계나 가상 세계와 달리 기업은 비용 효율적인 방식으로 제품과 서비스를 개선하기 위해 인공 지능에 집중하는 것을 선호합니다. 물론 AI만으로는 모든 문제가 해결되지 않는다. 그러나 많은 기업들이 데이터 분석 및 개인화 서비스를 적용하기 위해 인공 지능을 성공적으로 사용했습니다. 또한 이러한 기술은 향후 더욱 발전하여 기업의 경쟁력 강화에 중요한 역할을 할 것입니다. 그래서 우리는 가상세계나 가상세계보다 인공지능에 더 집중해야 합니다. 인공 지능을 잘 활용하여 기업의 제품과 서비스를 개선하고 경쟁력을 높이는 것이 중요합니다. 그리고 이러한 노력은 궁극적으로 미래를 선도하는 기업으로 성장하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

낙타

Llama는 올해 초 Meta에서 출시한 대규모 AI 언어 모델입니다. 텍스트를 작성하거나 대화를 유지하고, 단락을 요약하고, 수학 문제를 풀고, 단백질 구조를 예측하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. Rama는 경쟁 AI 언어 모델 ChatGPT 및 Lambda(Bard)보다 매개 변수가 적지만 데이터 학습량을 늘려 성능을 향상시킵니다. 또한 파라미터 개수는 70억에서 650억까지 구성되어 있어 필요에 따라 선택하시면 됩니다. Llama는 현재 연구용으로만 사용할 수 있으며 연구원, 학계 및 비영리 조직²³에만 액세스 권한이 부여됩니다. 메타는 라마를 통해 AI 커뮤니티의 발전을 지원하고자 합니다.

이점

• 적은 수의 매개 변수는 계산 비용과 에너지 소비를 줄입니다.
• 매개변수의 수는 4개로 구성할 수 있으며 필요에 따라 유연하고 확장 가능하게 선택할 수 있습니다.
• 데이터 학습량을 늘려 다양하고 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
• 연구원, 학계 및 비영리 단체에 무료 액세스를 제공하여 AI 커뮤니티의 발전에 기여하십시오.

피해

• 매개 변수 수가 적기 때문에 경쟁 AI 언어 모델보다 성능이 떨어질 수 있습니다.
• 편견과 악의적인 언어와 같은 문제는 해결되어야 합니다.
• 외부로 유출될 위험이 있으며 악의적인 용도로 사용될 가능성이 있습니다.

https://zdnet.co.kr/view/?no=20230406071810