LTM-1은 ChatGPT와 어떻게 비교되나요?

LTM-1과 ChatGPT는 모두 큰 언어 모델(Large Language Models)이지만, 컨텍스트 윈도우가 크게 다릅니다. 대부분의 전통적인 Transformer와 같이, ChatGPT는 대략 3,200토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지고 있습니다. 반면 LTM-1은 5,000,000개의 토큰을 처리할 수 있는 컨텍스트 윈도우를 자랑합니다. 이는 LTM-1이 응답 생성 시 더 많은 양의 정보를 고려하므로 더 정확하고 적절한 제안이 가능하다는 것을 의미합니다.

LTM-1의 특징은 무엇인가요?

LTM-1의 독특한 점은 큰 컨텍스트 윈도우와 이를 가능하게 하는 혁신적인 Long-term Memory Network (LTM Net)에 있습니다. LTM Net은 매직이 설계한 신경망 구조의 새로운 접근 방식으로, 커스텀 머신 러닝 스택과 모델을 클러스터 전체에 분산시키는 유니크한 방법이 포함되어 있습니다. 이를 통해 LTM-1은 계산 제한에 영향받지 않고 많은 양의 컨택스트를 다룰 수 있습니다.

롱터미널 메모리 ChatGPT? 5백만 토큰을 포함한 LLM LTM-1

Q: LTM-1의 미래는 무엇인가요?

매직은 LTM-1의 컴퓨팅 파워를 높여 더 많은 정보를 고려할 수 있도록 더욱 개선할 계획입니다. 이는 LTM-1의 기능을 더욱 향상시킬 것입니다. GPT의 모델 스케일이 성능을 크게 향상시키는 것을 감안할 때, LTM 네트워크가 어디까지 발전할 수 있는지 생각하면 흥미롭습니다.

Name: Nikki Lopez

Updated on 2023. 8. 17.

인공지능 (AI) 분야에서 대용량 언어 모델 (LLM)의 등장은 게임 체인저 역할을 해왔습니다. 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성하는 능력을 가진 이 모델들은, 자연어 처리(Natural Language Processing)부터 AI 프로그래밍까지 다양한 영역에서 새로운 가능성을 여니었습니다. 이러한 LLM 중에서도, AI 프로그래밍을 다음 단계로 끌어올릴 것으로 기대되는 새로운 모델이 등장했습니다: LTM-1, 롱터미널 메모리에서 ChatGPT와 견줄 만한 경쟁 모델입니다.

Magic에서 개발된 LTM-1은 거대한 컨택스트 윈도우를 대상으로 디자인된 신경망 구조의 프로토타입입니다. 5,000,000개의 토큰 컨택스트 윈도우를 자랑하는 이 모델은 약 500,000개의 코드 라인이나 5,000개의 파일로 이루어져 있습니다. 이는 대부분의 코드저장소를 완전히 대응하는 데 충분하며, LTM-1은 AI 프로그래밍의 강력한 도구입니다. 그러한 가능성은 미래의 AI 프로그래밍을 선도할 모델로 인정받을 만한 가치가 있습니다.

LTM-1: ChatGPT의 롱터미널 메모리 개선

다른 LLM들, 특히 ChatGPT와 달리 LTM-1과 같은 특징은 제안을 생성하는 경우 막대한 양의 컨텍스트를 처리할 수 있습니다. 이것은 트랜스포머의 컨텍스트 윈도우가 제한될 때 대규모 문맥의 다루기가 어려웠던 기존 모델들과는 큰 관계가 있습니다. LTM-1으로 인해 Magic의 코딩 어시스턴트는 이제 전체 코드 저장소를 볼 수 있기 때문에 더욱 정확하고 관련성 높은 제안 (suggestions)을 생성할 수 있게 되었습니다.

대규모 컨텍스트 윈도우의 LTM-1은 Magic에서 디자인된 새로운 접근 방식으로 가능해졌습니다: 롱터미널 메모리 네트워크 (Long-term Memory Network, LTM Net). LTM Net의 교육과 서비스는 모델이 클러스터 전체에 분포되도록 GPU 커널에서부터 시작하여 사용자 지정 머신러닝 스택까지 필요합니다. 이러한 시도적인 관점은 ChatGPT를 포함한 표준 GPT 컨텍스트 창의 제한을 극복할 수 있게했습니다.

LTM-1과 AI 프로그래밍

LTM-1의 가능성은 AI 프로그래밍 측면에서 중요합니다. 전체 코드 저장소를 고려할 수 있는 능력을 가진 LTM-1으로 높은 관련성과 정확도를 가진 제안을 생성할 수 있습니다. 이는 AI 프로그래밍의 효율성과 효과성을 크게 향상시킵니다.

예를들어, 대규모 코드 베이스를 리팩토링하는 작업을 생각해보면 전통적인 LLM들로는 이러한 작업이 좌절하기 쉬웠습니다. 모델은 시간당 작은 부분의 코드베이스만을 고려할 수 있기 때문이죠. 하지만 LTM-1에서는 전체 코드베이스를 한 번에 고려할 수 있으며, 이는 전체 코드베이스를 고려한 리팩토링 제안을 생성할 수 있다는 것입니다. 이로 인해 보다 효과적이고 효율적인 리팩토링이 가능해집니다.

LTM-1과 LLM의 미래

LTM-1은 이미 강력한 LLM 중 하나입니다. Magic은 LTM-1의 계산 능력을 더욱 향상시키기 위한 계획을 가지고 있습니다. 현재 버전은 결국 하루빨리 더 많은 계산 능력이 필요할 것이며, 이를 통해 LTM-1은 더 많은 정보를 고려할 수 있으므로, 보다 고도화된 역량을 제시할 것으로 예상됩니다.

모델 규모가 GPT 성능을 대폭 향상시키는 것을 감안할 때, LTM Net을 어디까지 끌어올릴 수 있을지 생각하면 기대감이 커집니다. 계산 능력이 늘어나면 더 많은 정보를 고려할 수 있는 LLM을 만날 수 있어 더욱 정확하고 관련성 높은 응답이 가능해질 것입니다.

LTM-1은 현재 공개적으로 제공되는 것은 아닙니다. LTM-1 대기열(wailist)에 가입하실 수 있습니다. 링크 (opens in a new tab)

결론

결론적으로, LTM-1은 AI 프로그래밍 분야에서 혁신적인 발전을 이루고 있습니다. 대규모 컨텍스트 윈도우, 더 좋은 개선 가능성 및 다른 LLM과의 비교는 관심할 만한 가치가 있는 모델입니다. AI의 가능성을 발견하는 동안, LTM-1과 같은 모델은이 분야의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

자주 묻는 질문

LTM-1에 대한 궁

LTM-1의 미래는 무엇인가요?

매직은 LTM-1의 컴퓨팅 파워를 높여보다 많은 정보를 고려할 수 있도록 더욱 개선할 계획입니다. 이는 LTM-1의 기능을 더욱 향상시킬 것입니다. GPT의 모델 스케일이 성능을 크게 향상시키는 것을 감안할 때, LTM 네트워크가 어디까지 발전할 수 있는지 생각하면 흥미롭습니다.