집Anthropic의 새로운 AI : 놀랍도록 저렴한 훈련
Anthropic의 최신 AI 모델인 Claude 3.7 Sonnet은 수천만 달러만으로 훈련되었으며, 10^26 FLOPs 미만의 컴퓨팅 파워를 사용했다고 전해진다. 이 정보는 Wharton 교수 Ethan Mollick이 X에서 Anthropic의 PR 팀에게 직접 들은 내용이라고 공유했다. 그들은 그에게 “Anthropic으로부터 연락을 받았는데, Sonnet 3.7은 10^26 FLOP 모델로 간주되지 않으며 수천만 달러의 비용이 들었다”고 말했지만, 미래 모델은 훨씬 더 규모가 클 것이라고 암시했다.
TechCrunch는 Anthropic에게 자세한 정보를 얻으려 했지만 기사가 공개되기 전에 답변을 받지 못했다.
만약 Claude 3.7 Sonnet이 정말로 수천만 달러만으로 훈련되었다면, 최고 수준의 AI 모델을 출시하는 비용이 얼마나 저렴해졌는지 놀라울 따름이다. 참고로, 2024년 가을에 출시된 Claude 3.5도 Anthropic의 CEO인 Dario Amodei에 따르면 수천만 달러의 훈련 비용이 들었다고 한다.
2023년의 대형 모델들의 훈련 비용과 비교하면 더욱 인상적이다. OpenAI는 CEO Sam Altman에 따르면 GPT-4 모델을 가동하는 데 1억 달러 이상을 썼다. 그리고 Google? Stanford 연구에 따르면 그들은 Gemini Ultra 모델에 2억 달러 가까이를 썼다.
하지만 잠시만, Amodei는 미래 AI 모델의 비용이 수십억 달러에 이를 수 있다고 생각한다. 그리고 훈련 비용은 퍼즐의 한 조각일 뿐이다. 안전 테스트, 기초 연구, 그리고 그 외 여러 요소도 있다. 게다가 AI 세계가 문제를 더 오래 고민하는 “추론” 모델에 점점 더 기울면서, 이러한 모델을 유지하는 비용도 계속 오를 가능성이 높다.
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의견 (37)
0/500
![JonathanRamirez]()
Wait, only tens of millions to train a top-tier model? That's a game-changer for accessibility. Makes you wonder how much the others are spending... and what the real cost of compute will be in a few years. 🤔
![RoyYoung]()
这成本控制也太厉害了吧，几十百万美元就能训出来？看来大模型的门槛在快速降低，未来小团队是不是也有机会搞出惊人的成果？就是不知道这数据质量怎么保证的，别是偷工减料了 😅
![RobertMartin]()
Anthropicのコスト効率すごい！数十億ドルかかると思ってたのに、たった数千万ドルでトレーニング済みなの？🤯 でも本当に倫理的にデータ使ってるのか気になる。他社も追従してAI開発費が下がったら、もっと面白いプロジェクトが増えるかもね。
![MatthewCarter]()
Wow, Anthropic trained Claude 3.7 Sonnet for just tens of millions? That’s a steal in the AI world! Makes me wonder how they optimized to keep costs so low. Exciting for smaller startups, but big players must be sweating. 😅
![EdwardMartinez]()
Wow, training Claude 3.7 for just tens of millions? That’s a steal in AI land! Makes me wonder how they cut corners without losing quality. 🤔 Exciting for startups, though—cheaper AI could shake things up!
![AlbertGarcía]()
Wow, training Claude 3.7 for just tens of millions? That’s a steal in AI world! Makes me wonder how Anthropic pulled it off—clever optimization or cutting corners? 🤔
Anthropic의 최신 AI 모델인 Claude 3.7 Sonnet은 수천만 달러만으로 훈련되었으며, 10^26 FLOPs 미만의 컴퓨팅 파워를 사용했다고 전해진다. 이 정보는 Wharton 교수 Ethan Mollick이 X에서 Anthropic의 PR 팀에게 직접 들은 내용이라고 공유했다. 그들은 그에게 “Anthropic으로부터 연락을 받았는데, Sonnet 3.7은 10^26 FLOP 모델로 간주되지 않으며 수천만 달러의 비용이 들었다”고 말했지만, 미래 모델은 훨씬 더 규모가 클 것이라고 암시했다.
TechCrunch는 Anthropic에게 자세한 정보를 얻으려 했지만 기사가 공개되기 전에 답변을 받지 못했다.
만약 Claude 3.7 Sonnet이 정말로 수천만 달러만으로 훈련되었다면, 최고 수준의 AI 모델을 출시하는 비용이 얼마나 저렴해졌는지 놀라울 따름이다. 참고로, 2024년 가을에 출시된 Claude 3.5도 Anthropic의 CEO인 Dario Amodei에 따르면 수천만 달러의 훈련 비용이 들었다고 한다.
2023년의 대형 모델들의 훈련 비용과 비교하면 더욱 인상적이다. OpenAI는 CEO Sam Altman에 따르면 GPT-4 모델을 가동하는 데 1억 달러 이상을 썼다. 그리고 Google? Stanford 연구에 따르면 그들은 Gemini Ultra 모델에 2억 달러 가까이를 썼다.
하지만 잠시만, Amodei는 미래 AI 모델의 비용이 수십억 달러에 이를 수 있다고 생각한다. 그리고 훈련 비용은 퍼즐의 한 조각일 뿐이다. 안전 테스트, 기초 연구, 그리고 그 외 여러 요소도 있다. 게다가 AI 세계가 문제를 더 오래 고민하는 “추론” 모델에 점점 더 기울면서, 이러한 모델을 유지하는 비용도 계속 오를 가능성이 높다.
앤트로픽, 구글 및 브로드롬과 컴퓨팅 파트너십 확대
AI 연구소 앤트로픽(Anthropic)은 월요일, 자사의 클로드(Claude) AI 모델의 처리 및 연산 능력을 대폭 강화하기 위해 구글 및 브로드컴과 새로운 협약을 체결했다고 발표했다. 이러한 컴퓨팅 파트너십 재편은 앤트로픽의 AI 서비스에 대한 수요가 급속히 증가하는 가운데 이루어졌다.이번 협약을 통해 앤트로픽은 구글 클라우드의 텐서 처리 장치(TPU
사용자들이 이탈하면서 클로드가 ChatGPT를 추격하고 있다
챗GPT와 모회사인 오픈AI를 둘러싼 일련의 논란이 이어지면서, 점점 더 많은 사용자가 클로드로 이동하고 있다.전환점은 클로드의 개발사인 앤트로픽(Anthropic)이 자사의 AI 모델을 광범위한 국내 감시나 완전 자율 무기 개발에 활용하겠다는 미 국방부의 요청을 거절한 이후 발생했다. 이에 대한 보복으로 트럼프 대통령은 모든 연방 기관에 앤트로픽 제품 사
앤트로픽과 미 국방부의 대립이 국가 안보에 미치는 의미
지난 2주간은 군의 AI 기술 도입을 둘러싸고 앤트로픽(Anthropic)의 다리오 아모데이(Dario Amodei) CEO와 피트 헤그셋(Pete Hegseth) 국방장관 간의 공개적 대립이 주를 이뤘다.앤트로픽은 자사의 AI 모델이 미국 시민에 대한 대량 감시나 인간의 승인 없이 공격을 개시하는 완전 자율 무기 시스템에 사용되는 것을 금지하는 정책을 수
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Wow, Anthropic trained Claude 3.7 Sonnet for just tens of millions? That’s a steal in the AI world! Makes me wonder how they optimized to keep costs so low. Exciting for smaller startups, but big players must be sweating. 😅
Wow, training Claude 3.7 for just tens of millions? That’s a steal in AI land! Makes me wonder how they cut corners without losing quality. 🤔 Exciting for startups, though—cheaper AI could shake things up!
Wow, training Claude 3.7 for just tens of millions? That’s a steal in AI world! Makes me wonder how Anthropic pulled it off—clever optimization or cutting corners? 🤔
