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구글I/O에서 창의적 글쓰기와 코딩능력 강화한 인공지능 소개예정 0

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View860  | 작성일2023.05.09 09:44

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인공 지능은 구글의 연례 개발자 컨퍼런스에서 중심 주제가 될 것입니다.

 연례 개발자 컨퍼런스에서 범용 대규모 언어 모델(LLM)을 출시하는 등 여러 가지 생성형 AI 업데이트를 발표할 예정이라고 CNBC가 보도했습니다.


CNBC가 입수한 구글 I/O 내부 문서에 따르면, 구글은 가장 최신의 고급 LLM인 PaLM 2를 공개할 예정입니다. PaLM 2에는 100개 이상의 언어가 포함되어 있으며 내부 코드명 "통합 언어 모델"로 운영되어 왔습니다. 또한 광범위한 코딩 및 수학 테스트는 물론 창의적 글쓰기 테스트와 분석도 수행했습니다.


구글은 이번 행사에서 바드와 검색에 대한 '생성적 경험'을 포함해 AI가 어떻게 '사람들이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 돕는가'를 주제로 발표할 예정이라고 문서에 나와 있습니다. 피차이 CEO는 개발자들과 실시간으로 대화하며 구글의 AI 발전상을 소개할 예정입니다.


이번 업데이트는 구글과 마이크로소프트가 채팅 AI 기술을 통합하기 위해 경쟁을 벌이고 있는 가운데

채팅 AI 기술을 자사 제품에 통합하기 위해 경쟁하고 있습니다. Microsoft는 ChatGPT 개발사 OpenAI에 대한 투자를 통해 Bing 검색 엔진을 강화하고 있으며, Google은 다양한 팀에 걸쳐 Bard 기술과 자체 LLM을 통합하기 위해 발 빠르게 움직이고 있습니다.


구글은 2022년 4월에 PaLM 언어 모델을 처음 발표했습니다. 올해 3월에는 기업이 "간단한 자연어 프롬프트에서 텍스트, 이미지, 코드, 동영상, 오디오 등을 생성하는 데 도움이 될 것"이라고 밝힌 여러 AI 엔터프라이즈 도구와 함께 PaLM용 API를 출시했습니다.


지난달, 구글은 'Med-PaLM 2'라는 의료용 LLM이 '전문 의사 수준'으로 건강 검진 질문에 답할 수 있으며 85%의 정확도를 보인다고 밝혔습니다.


구글은 또한 코딩, 수학, '논리'에 사용되는 바드를 비롯해 일본어와 한국어로 확장되는 등 '생성적 경험'을 통해 바드와 검색의 발전을 공유할 계획이라고 문서에 나와 있습니다.


구글은 더 강력한 바드 모델을 개발하기 위해 노력해왔으며, 지난 3월에 실험용으로 바드를 공식 출시했습니다.


CNBC가 본 별도의 문서에 따르면, 회사는 내부적으로 더 큰 데이터 세트를 사용하고 복잡한 수학 및 코딩 프로그램을 해결하는 "멀티 바드"라는 다중 모드 버전을 개발했습니다. 이 회사는 또한 "빅 바드"와 "자이언트 바드"라는 버전도 테스트했습니다.


구글은 또한 스프레드시트에서 템플릿 생성과 슬라이드 및 미트 제품에서 이미지 생성에 대해 논의하는 등 '워크스페이스 AI 공동 작업자'를 확장할 계획입니다. 지난 3월에는 테스트의 일환으로 일부 사용자에게 Gmail과 Google 문서 도구의 AI 기능에 대한 액세스 권한을 부여할 예정이며, Meet, 스프레드시트 및 프레젠테이션 애플리케이션에 추가 생성 AI 기능을 도입할 계획이라고 밝힌 바 있습니다.


CNBC가 본 한 이미지는 사용자가 단어를 기반으로 이미지를 '생성'하는 옵션과 함께 텍스트를 입력할 수 있는 채팅 상자가 있는 슬라이드 사이드바를 보여줍니다.


추가 업데이트에는 이미지 인식 도구인 Google 렌즈의 사용 사례도 포함됩니다. 작년에 사용자가 이미지에서 보고 있는 내용에 대해 질문할 수 있도록 한 데 이어, 카메라와 음성에 대한 '다중 검색'의 발전된 기능을 선보일 예정입니다.


AI 영역 밖에서 Google은 이전에 CNBC가 보도 한 바와 같이 새로운 폴더 블폰 인 Pixel Fold를 선보일 예정입니다. 구글은 픽셀 폴드가 "폴더블폰 중 가장 내구성이 뛰어난" 경첩을 탑재할 것이며 휴대폰 보상 판매 옵션을 제공할 것이라고 주장합니다. 구글은 픽셀 폴드를 방수 기능과 포켓 사이즈로 출시할 계획입니다.


구글 대변인은 논평 요청에 즉시 응답하지 않았습니다.


DeepL로 번역함 (https://www.deepl.com/app/?utm_source=ios&utm_medium=app&utm_campaign=share-translation)

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