Anthropic의 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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SandboxAQ는 컴퓨터공학 박사 학위가 없어도 Claude에 약물 발견용 AI를 도입할 수 있게 해줍니다.
현대 산업계에서 신약 개발은 여전히 가장 비용이 많이 드는 과제 중 하나입니다. 유망한 분자를 하나 찾아내는 데에만 수년의 시간과 수십억 달러의 비용이 소요되며, 대부분의 후보 물질들은 결국 실패로 돌아갑니다. AI 스타트업들이 이 상황을 변화시킬 것이라고 약속하고 있지만, 그중 대다수는 기술적으로 이미 능숙한 연구자들에게만 해당 과정을 약간 더 용이하게 만들어 주었을 뿐입니다.그러나 SandboxAQ는 병목 현상의 원인이 모델 자체가 아니라
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의견 (37)
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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. 🤔
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。
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!

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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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。
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!





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