LLM을 사용하셨나요? LAM이 다음 단계로 등장하지만 작업이 필요함

생성 AI 챗봇의 등장으로 배후에서 작동하는 기본 AI 기술인 "대규모 언어 모델"이라는 용어가 대중화되었습니다. LLM(대형 언어 모델)은 사용자 입력에 대한 응답으로 예측된 ​​언어 세트를 기반으로 출력을 생성하여 마치 AI가 스스로 생각할 수 있는 것처럼 보이게 합니다.

하지만 LLM만이 이 도시의 대형 모델은 아닙니다. LAM(Large Action Model)은 AI의 차세대 기술이 될 수 있습니다.

LAM(라지 액션 모델)이란 무엇인가요?

A LAM은 인간의 입력을 이해하고 그에 따른 조치를 수행할 수 있는 인공 지능 시스템입니다. 이는 응답 생성에만 초점을 맞추는 AI 시스템과 약간 다른 접근 방식입니다. "대형 액션 모델"이라는 용어는 토끼 r1 장치의 개발자인 Rabbit Inc.에 의해 처음 소개되었습니다. 회사의 Rabbit r1 출시 영상에서 LAM은 AI를 말에서 행동으로 옮기는 데 도움이 되는 새로운 기본 모델이라고 나와 있습니다.

LAM은 사용자 작업 데이터의 대규모 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다. 따라서 그들은 인간의 행동을 모방하거나 시연을 통해 배웁니다. 시연을 통해 LAM은 다양한 웹사이트나 모바일 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 이해하고 탐색할 수 있으며 사용자의 지침에 따라 특정 작업을 수행할 수 있습니다. Rabbit에 따르면 LAM은 인터페이스가 약간 변경되더라도 이를 달성할 수 있습니다.

LAM은 LLM의 기존 기능을 확장한 것으로 생각할 수 있습니다. LLM은 다음 단어나 토큰을 예측하여 사용자 입력을 기반으로 생성된 텍스트 또는 미디어 출력을 제공하는 반면(사용자가 질문하면 LLM이 텍스트 또는 미디어 출력 제공), LAM은 사용자를 대신하여 복잡한 작업을 수행하는 기능을 추가하여 이를 더욱 발전시킵니다. .

LAM은 무엇을 할 수 있나요?

LAM은 사용자를 대신하여 복잡한 작업을 수행하는 역할을 합니다. 그러나 주목해야 할 중요한 점은 복잡한 작업을 수행하는 능력입니다. 이로 인해 LAM은 고급 작업을 수행하는 데 더 유용하지만 더 간단한 작업을 수행할 수 없다는 의미는 아닙니다.

이론적으로 이는 예를 들어 근처 스타벅스에서 커피를 주문하고, Uber에서 차량을 타고 호텔을 예약하는 등 LAM에게 사용자를 대신하여 작업을 수행하도록 지시할 수 있음을 의미합니다. 따라서 Google Assistant, Siri 또는 Alexa에게 TV나 거실 조명을 켜달라고 요청하는 것과 같은 간단한 작업을 수행하는 것과는 다릅니다.

Rabbit Inc.가 공유한 비전에 따르면 LAM은 내부적으로 Uber와 같은 관련 웹사이트나 앱에 액세스하고 인터페이스를 탐색하여 조치를 취할 수 있습니다. 즉, 차량 서비스를 주문하거나 차량을 변경하는 경우 취소하는 등의 조치를 취할 수 있습니다. 정신.

LAM은 LLM을 성공할 것이지만 아직 준비가 되지 않았습니다.

LAM의 개념은 LLM보다 훨씬 흥미롭습니다. LAM은 생성 AI 이후의 미래가 될 것이며, 일상적인 작업을 상쇄하고 다른 만족스러운 활동에 집중할 수 있게 해줍니다. 그러나 보기에는 흥미로워 보이지만 LAM은 아직 준비가 되어 있지 않습니다.

LAM(토끼 r1)을 활용하겠다고 약속한 최초의 상용 제품은 사용자를 대신하여 작업을 수행하겠다는 마케팅 약속을 완전히 이행하지 못했습니다. 이 장치는 핵심 판매 포인트에서 너무 눈에 띄게 실패하여 많은 직접 리뷰에서 상당히 쓸모없다고 평가했습니다.

더 나쁜 것은 YouTube 사용자인 Coffeezilla가 r1 코드 베이스의 일부에 액세스할 수 있는 선별된 소프트웨어 엔지니어 그룹과 협력하여 조사한 결과 Rabbit이 LAM 대신 작업을 수행하기 위해 Playwright 스크립트를 사용했다는 사실이 밝혀졌습니다. 따라서 고유한 AI 모델을 실행하는 장치 대신 실제로는 여러 개의 If > 그런 다음 스타일 설명; 약속된 LAM과는 거리가 멀다.

Rabbit의 r1 장치에서 얻을 수 있는 것이 있다면 바로 비전이 있다는 것입니다. 그러나 실현되기 전에 작업이 완료되어야 하므로 아직 흥분하지 마십시오.

위 내용은 LLM을 사용하셨나요? LAM이 다음 단계로 등장하지만 작업이 필요함의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!