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최근 글로벌 언어 AI 기업 딥엘(DeepL)이 발표한 차세대 언어모델(LLM)은 번역 기술 분야에서 큰 반향을 일으키고 있습니다. 이번에 도입된 LLM은 기존의 번역 서비스와는 차별화된 기술적 진보를 보여주고 있으며, 특히 환각 현상과 오역 리스크를 줄이는 데 중점을 두고 개발되었습니다. 이번 글에서는 딥엘의 차세대 LLM이 왜 주목받고 있는지, 그리고 어떤 기대 효과가 있는지에 대해 살펴보겠습니다.딥엘 차세대 LLM의 특징딥엘의 새로운 LLM은 번역과 글쓰기 교정을 위해 특별히 설계된 고도의 거대언어모델입니다. 이 모델은 독점 데이터와 수천 명의 언어 전문가들이 직접 튜터링한 결과를 바탕으로 개발되었습니다. 일반적으로 공용 데이터를 학습하는 범용 모델과는 달리, 딥엘의 LLM은 번역에 특화된 데이터를..

복지부, AI 신약개발 경진대회 ‘JUMP AI’ 개최보건복지부가 AI 신약개발 경진대회 ‘JUMP AI(.py) 2024’를 개최한다는 소식이 전해졌습니다. 이번 경진대회는 8월 5일부터 9월 23일까지 열리며, 자가면역 및 염증성 질환 치료제 관련 타겟 물질인 ‘IRAK4 IC50’ 데이터셋을 활용하여 예측모델을 개발하는 대회입니다. 이번 경진대회는 인공지능 기술을 통해 신약개발 후보물질의 최적화에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다.AI와 신약개발의 만남이번 경진대회는 인공지능을 활용한 신약개발에 관심 있는 국내외 연구자들에게 혁신적인 모델 개발 기회를 제공합니다. 참가자들은 IRAK4 IC50 데이터셋을 활용하여 활성 값을 예측하는 우수 모델을 개발하게 됩니다. 이 대회는 AI 기술과 제약바이오산..

분당서울대병원의 박인선, 구본욱 교수팀이 얼굴 표정만으로 수술 후 통증을 예측하는 AI 모델을 개발했다는 소식은 의료계에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이 AI 모델은 수술 후 환자의 얼굴 표정을 분석하여 통증의 강도를 예측할 수 있으며, 특히 의사소통이 어려운 환자들에게 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.AI와 얼굴 표정 데이터의 결합이번 연구의 핵심은 얼굴 표정 데이터를 학습시킨 인공지능 모델이 수술 후 통증을 매우 높은 정확도로 예측할 수 있다는 점입니다. 전신마취 하에 위 절제 수술을 받은 환자들을 대상으로 수술 전과 후의 얼굴 표정을 촬영하고, 이를 AI 모델에 학습시켰습니다. 그 결과, 얼굴 표정만을 이용한 AI 모델의 예측 정확도가 AUROC 0.93으로, 다른 생리적 신호 기반 모델보다 뛰어난..