IBM의 새로운 모델, AI의 세부사항 추적 능력 향상 지원

오늘날 대규모 언어 모델에 사용되는 트랜스포머 기술은 AI가 할 수 있는 일을 극적으로 변화시켰다. 실제로 이러한 모델은 긴 텍스트를 한 번에 처리하여 맥락을 빠르게 이해할 수 있도록 돕는다. 그러나 트랜스포머는 단계별 추론이나 시간 경과에 따른 세부 정보 추적이 필요한 작업에서 어려움을 겪는다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 트랜스포머를 정보를 순차적으로 기억하는 기존의 접근 방식과 결합하기 시작했는데, 이는 사람이 대화에서 세부 정보를 추적하는 방식과 유사하다. 흥미롭게도 기술 대기업 IBM은 최근 가장 유망한 솔루션 중 하나를 공개했다.

실제로 PD-SSM으로 알려진 새로운 모델은 상태 공간 모델(SSM)이 정보를 저장하는 방식을 재구성하여 속도 저하 없이 시퀀스를 정확하게 추적할 수 있도록 한다. 테스트에서 PD-SSM은 실제 시간 순서 이벤트에서 다음에 올 것을 예측하는 것을 포함하여 시간 경과에 따라 정보를 기억하고 업데이트해야 하는 작업에서 기존 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였다.

또한 이러한 발견은 언어학자 노엄 촘스키가 일부 문제는 단계별 "상태 추적"이 필요하다고 설명했던 1950년대로 거슬러 올라가는 논쟁을 다시 불러일으킨다는 점도 주목할 만하다. 또한 1과 0의 문자열이 홀수 또는 짝수로 합산되는지 확인하는 것과 같은 기본 테스트는 AI 시스템의 약점을 드러내는 데 사용되며, 트랜스포머는 시퀀스가 충분히 길어지면 종종 실패한다. IBM의 모델은 이러한 어려운 테스트에서 성공했을 뿐만 아니라 심장 박동 분석과 같은 실용적인 작업에서도 잘 작동했다. 그 결과 IBM은 PD-SSM 기술을 Granite-4 모델에 도입할 계획이다.

IBM은 매수, 매도, 보유인가?

월가로 눈을 돌리면, 애널리스트들은 아래 그래픽에 표시된 것처럼 지난 3개월 동안 8건의 매수, 5건의 보유, 1건의 매도 의견을 바탕으로 IBM 주식에 대해 보통 매수 컨센서스 등급을 부여했다. 또한 주당 평균 IBM 목표주가 300.58달러는 주가가 적정 가치 근처에서 거래되고 있음을 시사한다.

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