DeepMind가 AI의 세상 인식 방식을 바꾼 방법

드디어 놀라운 일이 벌어졌습니다. 보세요. 오늘날 AI 모델들은 거의 우스꽝스러울 정도로 커졌습니다. DeepSeek 같은 가장 큰 오픈 소스 무료 AI 모델 중 일부는 1.6조 개 이상의 파라미터에 달했습니다. 그리고 이것이 가장 큰 것도 아닙니다. 이들을 구동하는 데 수십만 달러가 듭니다. 그러다가 정말 놀라운 사실을 알게 됩니다. 이미지 하나를 보여주고

귀를 달아주는 것입니다. 네, 이것은 오디오 인코더가 필요합니다. 이러한 각 작업에 특화된 부분이요. 하지만 이것은 실제로 보는 것이거나 듣는 것은 아닙니다. 단지 다른 신경망이 생성한 번역을 전달하는 것일 뿐입니다. 그들의 가장 작은 모델들이 그렇게 하지만, 120억 개 모델로 업그레이드하면 상황이 매우 복잡해집니다. DeepMind의 과학자들은

정말 놀랍습니다. 이 시대를 살고 있다는 것이 얼마나 좋은 일인지요. 그리고 이러한 놀라운 오픈 모델들이 미래에도 계속해서 나올 것이라고 당연하게 생각해서는 안 됩니다. 이것들은 우리 모두에게 주어진 선물이며, 역량이 증가함에 따라 이러한 선물은 더 이상 오지 않을 수도 있습니다. 우리가 앞으로도 이런 모델들을 공짜로 얻게 될 것이라는 것은 자연의 법칙이 아닙니다. 따라서 전 세계 어디에서든 오픈 모델을 개발하는 모든 분들께, 여러분은 영웅입니다. 여러분은 과학자, 학생, 그리고 수백만 명의 다른 사람들이 더 잘 일할 수 있도록 돕고 있습니다.

정말 감사합니다. 그리고 우리 커뮤니티는 함께 모여서 이러한 오픈 시스템들을 지원하기 위해 우리가 할 수 있는 모든 것을 해야 합니다. 저는 Lambda를 사용해서 AI 연구 논문을 종종 몇 분 만에 재현합니다. 또한 자신만의 모델을 학습시키거나 기존 모델을 미세 조정(fine-tune)하는 것도 좋습니다. 추론(inference)이나 텍스트-이미지 또는 비디오 생성을 하는 것은 아주 쉽습니다. Deep Seek 챗봇이나 에이전트를 실행하는 것도 매우 빠르고, 매우 신뢰할 수 있습니다. Lambda는 자신만의 실험을 수행할 수 있는 강력한 Nvidia GPU를 제공합니다. 저는 제가 다루는 논문들의 아이디어를 테스트하고 몇 분 만에 결과를 얻습니다. 정말 좋습니다.

진심으로, 지금 바로 lambda.ai/papers에서 사용해 보세요.