AI 스타트업 '제너럴 인튜이션(General Intuition)'은 로봇 공학도 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 '파운데이션 모델' 시대로 진입했다고 주장합니다. 이 회사는 비디오 게임 데이터로 학습시킨 범용 모델을 통해 단 8분의 실제 미세조정만으로 로봇을 작동시키며 그 가능성을 입증했습니다. 앞으로 로봇 산업은 막대한 실제 환경 데이터를 수집하는 대신, 이러한 범용 기반 모델을 활용해 빠르게 기술을 고도화할 수 있게 될 전망입니다.
구글 리서치가 기존 복잡한 데이터 전처리와 하이퍼파라미터 튜닝 없이도 새로운 표 데이터를 즉시 예측할 수 있는 제로샷 파운데이션 모델 'TabFM'을 발표했습니다. 이 모델은 대규모 언어 모델(LLM)의 맥락 내 학습(ICL) 방식을 표 형식 데이터에 적용하여, 분류 및 회귀 작업을 단 한 번의 실행으로 처리할 수 있게 만들어 데이터 실무자에게 큰 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.
스위스의 연구진이 EU AI 법을 준수하는 완전한 오픈소스(Open-source) 기반의 파운데이션 모델인 아페르투스(Apertus)를 공개했습니다. 이 모델은 데이터, 코드, 가중치 등 훈련 과정의 모든 요소를 투명하게 공개하여 재현성을 확보하는 것이 특징입니다. 80억(8B) 및 700억(70B) 매개변수 규모에서 최고 수준의 성능을 내며, 1,000개 이상의 언어를 지원해 다국어 처리가 가능합니다.