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[IT뉴스]중국 AI 스타트업 문샷 자회사 '키미', 오픈AI o1 필적하는 추론 모델 출시

온카뱅크관리자

2024-11-18 13:31:13

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="bEdKbKGk6o" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="ⓒ게티이미지뱅크" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/18/etimesi/20241118133114794kfvr.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="qypTvTNf6a" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/18/etimesi/20241118133114794kfvr.jpg" width="658"></p>
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            ⓒ게티이미지뱅크
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          <p dmcf-pid="KL4030Cn6L" dmcf-ptype="general">중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷의 자회사 '키미'가 오픈AI o1(오원)에 필적하는 추론 모델 'k0-math'를 출시했다.</p>
          <p dmcf-pid="9K1CICnbQn" dmcf-ptype="general">17일(현지시간) 중국 관영매체 글로벌 타임스에 따르면, 중국 고등학교·대학교·대학원 입학 시험 문제 등 수학 관련 벤치마크 테스트에서 k0-math 초기 모델 성능이 오픈AI의 'o1-미니'와 'o1-프리뷰' 모델을 능가했다.</p>
          <p dmcf-pid="2so4f41m4i" dmcf-ptype="general">k0-math는 향상된 학습 및 사고 연쇄 추론 기술을 갖추고 있어 더욱 강력한 추론 능력을 제공한다. 인간 두뇌의 사고와 성찰 과정을 시뮬레이션해 복잡한 수학 문제를 해결하는 능력을 크게 향상시켰다고 글로벌 타임스는 설명했다.</p>
          <p dmcf-pid="VtljNj41QJ" dmcf-ptype="general">그러나 복잡한 수학 문제에 대해 평가하는 벤치마크 테스트에서는 k0-math가 o1-미니 모델보다 다소 뒤처지는 것으로 나타났다.</p>
          <p dmcf-pid="fWf3F3IiQd" dmcf-ptype="general">세계 유명 수학경시대회 문제에 대한 벤치마크 테스트 'OMNI-MATH'와 미국 수학경시대회 문제에 대한 벤치마크 테스트인 'AIME'에서 k0-math는 각각 54.49점, 58.1점을 획득했다. 각각 오픈AI o1-미니의 90%(60.54), 83%(70점)에 해당한다.</p>
          <p dmcf-pid="4zg848ts6e" dmcf-ptype="general">k0-math는 LaTex(문서 조판 언어) 형식을 사용해 설명하기 어려운 일부 기하학 문제를 해결하는 데 한계가 존재한다. 어려운 수학 문제에 강점이 있는 것과 달리 '1+1='과 같은 간단한 수학 문제를 어려워하는 현상도 나타난다.</p>
          <p dmcf-pid="8ZQ7u7va4R" dmcf-ptype="general">단, AI 모델의 성능 향상에 있어 추론에 투입하는 시간의 중요성이 강조되는 만큼 추론 특화 AI 모델의 경쟁은 지속될 것으로 전망된다.</p>
          <p dmcf-pid="69cMxMUlxM" dmcf-ptype="general">오픈AI의 o1을 연구한 노암 브라운 오픈AI 연구원은 지난 달 샌프란시스코에서 열린 테드 AI 콘퍼런스에서 “포커 판에서 AI 봇이 20초 동안 생각하도록 하는 것이 AI 모델을 10만배 확장하고 10만배 더 오래 훈련시키는 것과 동일한 부스팅 성능을 얻는다는 것이 밝혀졌다”고 말했다.</p>
          <p dmcf-pid="PH6UpUlo4x" dmcf-ptype="general">현대인 기자 modernman@etnews.com</p>
         </section> 
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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