집딥 코기토, 고급 추론 기능을 갖춘 하이브리드 AI 모델 공개
새로운 AI 혁신 기업인 Deep Cogito는 추론 모드와 비추론 모드 사이를 원활하게 전환하는 공개적으로 액세스할 수 있는 일련의 AI 모델을 출시했습니다.
OpenAI의 o1과 같은 추론 모델은 단계별로 솔루션을 체계적으로 검증함으로써 수학 및 물리학 같은 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 하지만 이러한 정밀도에는 더 많은 컴퓨팅 리소스와 시간이 필요합니다. 이를 해결하기 위해 Anthropic과 같은 기업들은 추론과 표준 구성 요소를 혼합한 하이브리드 아키텍처를 개발하여 간단한 쿼리에는 빠르게 응답하고 복잡한 쿼리에는 심층적인 분석을 수행할 수 있도록 하고 있습니다.
Cogito 1이라는 이름의 Deep Cogito의 모델은 모두 하이브리드 설계입니다. 이 회사는 이 모델이 Meta와 DeepSeek의 모델을 포함해 비슷한 규모의 상위 개방형 모델을 능가한다고 주장합니다.
"각 모델은 추론 모델을 모방하여 즉각적으로 응답하거나 응답하기 전에 반성할 수 있습니다."라고 Deep Cogito는 블로그 게시물에서 설명합니다. "이 모델들은 단 75일 만에 소규모 팀에 의해 만들어졌습니다."
코기토 1 모델은 30억 개에서 700억 개의 매개변수를 지원하며, 가까운 시일 내에 최대 6,710억 개의 매개변수를 지원하는 모델을 개발할 계획입니다. 일반적으로 매개변수가 많을수록 모델의 문제 해결 능력이 향상됩니다.
코기토 1은 메타의 라마와 알리바바의 퀀 모델을 기반으로 하며, 딥 코기토는 혁신적인 학습 기술을 적용하여 성능을 개선하고 전환 가능한 추론을 가능하게 합니다.
내부 벤치마크에 따르면 추론 기능이 활성화된 가장 큰 모델인 Cogito 70B는 일부 수학 및 언어 작업에서 DeepSeek의 R1보다 성능이 뛰어납니다. 또한 추론 기능을 사용하지 않은 상태에서는 광범위한 AI 평가인 LiveBench에서 Meta의 Llama 4 Scout를 능가합니다.
모든 Cogito 1 모델은 Fireworks AI 및 Together AI 클라우드 플랫폼의 API를 통해 다운로드하거나 액세스할 수 있습니다.
공개적으로 사용 가능한 다른 인기 AI 모델과 비교한 코기토 1의 성능이미지 크레딧: Deep Cogito "우리는 아직 대규모 언어 모델 학습에 일반적으로 할당되는 컴퓨팅의 일부만을 사용하여 확장 여정의 초기 단계에 있습니다."라고 Deep Cogito는 블로그에서 언급했습니다. "우리는 자기 개선을 위한 새로운 훈련 후 방법을 모색하고 있습니다."
캘리포니아주 신고에 따르면 2024년 6월 샌프란시스코에 설립된 Deep Cogito는 전직 Google 수석 소프트웨어 엔지니어인 Drishan Arora와 Google의 DeepMind에서 생성 검색을 담당했던 제품 관리자였던 Dhruv Malhotra가 설립한 회사입니다.
피치북에 따르면 사우스 파크 커먼즈의 지원을 받는 Deep Cogito는 대부분의 인간을 능가하고 전례 없는 능력을 발휘하는 '일반 초지능'을 개척하는 것을 목표로 합니다.
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