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SophiaJones
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2026년 6월 18일

알리바바는 인민대학교와 공동 개발한, 통합 과학 구문을 기반으로 한 최초의 다중 도메인 과학 생성 기반 모델인 ‘LOGOS’를 오픈소스로 공개했습니다. 10억 개의 매개변수를 가진 LOGOS-1B는 7가지 모달리티와 448억 7천만 개의 토큰을 다루며, 주요 과제에서 마이크로소프트의 NatureLM(8×70억)을 능가하는 성능을 보입니다. 이 모델의 통합된 토큰 시퀀스는 사전 훈련과 다운스트림 애플리케이션 간의 격차를 해소합니다. 모델 가중치, 추론 코드 및 기술 보고서가 모두 오픈소스로 공개되었습니다.

알리바바는 인민대학교와 공동 개발한, 통합 과학 구문을 기반으로 한 최초의 다중 도메인 과학 생성 기반 모델인 ‘LOGOS’를 오픈소스로 공개했습니다. 10억 개의 매개변수를 가진 LOGOS-1B는 7가지 모달리티와 448억 7천만 개의 토큰을 다루며, 주요 과제에서 마이크로소프트의 NatureLM(8×70억)을 능가하는 성능을 보입니다. 이 모델의 통합된 토큰 시퀀스는 사전 훈련과 다운스트림 애플리케이션 간의 격차를 해소합니다. 모델 가중치, 추론 코드 및 기술 보고서가 모두 오픈소스로 공개되었습니다. 알리바바는 인민대학교와 공동 개발한, 통합 과학 구문을 기반으로 한 최초의 다중 도메인 과학 생성 기반 모델인 ‘LOGOS’를 오픈소스로 공개했습니다. 10억 개의 매개변수를 가진 LOGOS-1B는 7가지 모달리티와 448억 7천만 개의 토큰을 다루며, 주요 과제에서 마이크로소프트의 NatureLM(8×70억)을 능가하는 성능을 보입니다. 이 모델의 통합된 토큰 시퀀스는 사전 훈련과 다운스트림 애플리케이션 간의 격차를 해소합니다. 모델 가중치, 추론 코드 및 기술 보고서가 모두 오픈소스로 공개되었습니다.
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