Probabilistic weather forecasting with machine learning - Nature
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[1217]모두에게 전하는 모두연 AI뉴스!
구글에서 출시한 젠캐스트, 더 빠르고 똑똑한 AI 기반 글로벌 일기 예보 모델
구글의 젠캐스트는 AI를 활용해 기존 일기 예보보다 빠르고 정확하게 날씨를 예측하는 혁신적인 모델입니다. 세계적으로 인정받는 유럽 중기 예보 센터(ENS)의 기술을 뛰어넘으며, 수십 년간의 기상 데이터를 학습해 신뢰도 높은 예보를 제공합니다. 젠캐스트는 80개 이상의 기상 지표와 대기 변수를 바탕으로 12시간 단위로 세분화된 15일간의 글로벌 날씨 예보를 단 8분 만에 만들어냅니다. 실험 결과, 예보 정확도는 놀라웠습니다. 1,320개 지표 중 97.2%에서 ENS를 앞섰고, 극한 날씨, 태풍 경로, 풍력 발전량 예측에서도 두각을 나타냈습니다. 이를 통해 날씨에 크게 의존하는 중요한 결정들을 더욱 빠르고 정확하게 지원할 수 있게 되었습니다. 젠캐스트는 이제 날씨 예보의 새로운 기준을 제시하고 있습니다.
https://www.nature.com/articles/s41586-024-08252-9
RetroLLM: 검색과 증거 기반 생성을 결합해 환각을 잡다
RetroLLM은 검색과 생성을 통합한 프레임워크로, 대규모 언어 모델(LLM)의 환각 문제를 해결하면서 외부 지식을 효과적으로 활용합니다. 기존 RAG 방식이 가진 한계인 검색기 구축 비용, 중복 토큰 입력, 최적화 부족을 개선하기 위해 RetroLLM은 세분화된 증거를 증거 기반 생성을 통해 직접 만들어냅니다. 이를 위해 계층적 FM-Index를 사용해 관련 문서의 하위 집합을 빠르게 식별하고, 증거 기반 생성 전략으로 증거의 정확도를 높였습니다. 5개의 오픈 도메인 QA 데이터 세트 실험 결과, RetroLLM은 도메인 내외 작업에서 뛰어난 성능을 입증했습니다.
https://huggingface.co/papers/2412.11919
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2024년 12월 17일 오전 6:44
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