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Learning by Doing
NVIDIA에서 Llama-3.1-Nemotron-70B 모델을 발표하였습니다.
몇몇 벤치에서 GPT-4o 와 Claude 3.5 Sonnet 보다 더 우수하다는 결과를 내놓았는데요. 사용기를 보면 실제 평가도 상당히 좋은것으로 보입니다.
그런데 고객사인 이들을 놔두고 굳이 경쟁적인 모델을 보여주는 이유가 무엇일까요?
AI 산업이 엄청난 전력과 부동산 규모를 필요로 하는 만큼 고객 자체가 굉장히 한정적일 수도 있다는 생각이 듭니다. 하지만 중소규모 회사에서 학습을 하지 않고 서빙만 한다면? 추가적인 수요를 기대해볼수도 있겠네요.
아래는 관련 링크입니다.
챗 UI 형식. 바로 활용할 수 있는 코드를 첨부한게 인상적.
https://build.nvidia.com/nvidia/llama-3_1-nemotron-70b-instruct
허깅페이스
https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct
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2024년 10월 17일 오전 2:29
인생이 게임과 다른 점을 이야기하자면, 여러 사람이 똑같은 선택을 해도 그 결과는 모두 다르다는 것이다. 현실에서는 결과에 영향을 미치는 요인이 매우 많으며, 심지어 여러 요인이 서로 복잡하게 얽혀 결과를 달라지게 만들기 때문이다. 그리고 좋은 결과로 연결된 사람들이 대체로 자신의 이야기를 공유한다. 좋지 않은 결과를 가지고 글을 쓰거나 영상을 만드는 경우가 상대적으로 많지 않다. 그래서, 온라인에서 접하는 이야기들은, 종종 달콤하지만 현실과는 동떨어진 이야기가 되고 만다.
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