코사인, 제니 공개: 소프트웨어 개발자를 위한 혁신적인 AI 모델

코사인, 제니 공개: 소프트웨어 개발자를 위한 혁신적인 AI 모델

작성자
Sofia del Rosario
7 분 독서

코사인의 혁신적인 AI 모델 "지니" 소프트웨어 개발 혁신을 이끌다

샌프란시스코에 본사를 둔 AI 스타트업 코사인이 지니라는 고급 AI 모델을 소개했습니다. 오픈AI와 협력하여 개발된 지니는 SWE-Bench 테스트에서 30%라는 획기적인 점수를 기록하며 아마존과 코그니션의 데빈을 넘어섰습니다.

지니는 "인간의 추론을 코드화"하는 독특한 능력으로 돋보입니다. 이는 오류를 자동으로 수정하고, 새로운 기능을 개발하며, 다양한 프로그래밍 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 모델의 훈련은 수십억 개의 토큰을 사용하여 여러 코딩 언어를 포함한 독창적인 과정을 통해 이루어졌습니다.

처음에는 몇 가지 어려움이 있었지만, 데이터를 인위적으로 생성하는 방식이 도입되면서 지니는 스스로 개선할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.

코사인의 CEO인 알리스테어 풀렌은 기술 발전을 강조하며 지니의 개발이 소프트웨어 개발을 넘어 다양한 응용 가능성을 지니고 있음을 강조했습니다. 회사는 AI 제공 범위를 확장하고 오픈소스 커뮤니티에 더 많이 참여할 계획입니다.

지니는 두 가지 버전으로 제공될 예정입니다: 제한된 기능을 가진 20달러 옵션과 고급 기능을 갖춘 기업용 버전입니다. 관심 있는 사용자는 현재 대기자 명단에 등록할 수 있습니다. 이 회사는 이러한 사업을 지원하기 위해 250만 달러의 초기 자금을 확보했습니다.

풀렌은 지니의 응용 가능성이 소프트웨어 개발 외에도 확장될 수 있으며, 인간의 추론을 코드화함으로써 여러 산업에서 생산성을 크게 향상시킬 수 있다고 예측합니다.

전문가들은 특히 지니의 "인간의 추론을 코드화"하는 능력에 주목하고 있습니다. 이 혁신 덕분에 지니는 오류 수정과 새로운 기능 개발을 포함한 복잡한 소프트웨어 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다. 코사인은 수십억 개의 토큰을 사용해 여러 프로그래밍 언어로 지니를 훈련시키고 인위적 데이터를 이용해 자가 개선하는 방식을 통해 이 모델의 고급 기능을 개발했습니다. 이는 AI 모델이 단순한 보조자보다는 인간 개발자처럼 작동할 수 있는 방향으로의 중요한 변화를 나타냅니다.

코사인은 지니의 영향력이 소프트웨어 개발을 넘어 여러 산업에 걸쳐 확장될 것으로 보고 있습니다. 이는 AI 모델이 특정 업무에 맞게 점점 더 조정되면서도 다양한 분야에서의 다재다능함을 유지하는 더 넓은 추세를 반영합니다. 회사의 오픈소스 커뮤니티로의 확장과 다양한 모델 포트폴리오 구축에 대한 집중은 소프트웨어 공학 및 기타 분야에서 AI의 역할이 계속 급격히 증가할 것임을 시사합니다.

하지만 일부 전문가들은 지니의 성과가 인상적이지만, 소프트웨어 개발에서 AI 모델의 광범위한 채택은 여전히 복잡한 실제 환경에 통합하는 데 어려움이 있을 수 있다고 경고합니다.

주요 요점

  • 코사인의 지니 AI는 소프트웨어 개발 벤치마크에서 경쟁자를 능가했습니다.
  • 지니는 SWE-Bench 테스트에서 30% 점수를 기록하며 아마존과 코그니션을 초월했습니다.
  • 이 AI 모델은 인위적 데이터를 사용하여 스스로 개선하여 시간 경과에 따른 오류 수정을 줄입니다.
  • 지니의 훈련은 JavaScript와 Python을 포함한 다양한 데이터 세트를 사용했습니다.
  • 코사인은 지니의 기능을 확장하고 코딩을 넘어 응용 가능성을 탐색할 계획입니다.

분석

오픈AI의 GPT-4o를 활용한 코사인의 지니 출시가 아마존과 코그니션을 능가하여 소프트웨어 개발에 혁신을 가져옵니다. 이러한 발전은 경쟁자들에게 혁신하거나 시장 점유율을 잃을 압박을 가하며, 기술 주식에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 다양한 분야에서 AI 통합이 진행되면 산업 기준이 재정의되며 생산성을 높이지만 윤리적 문제와 의존성 우려도 커질 수 있습니다.

알고 계셨나요?

  • 지니 개발과 관련된 "GPT-4o"는 오픈AI에 의해 코딩 작업에 최적화된 GPT-4 모델의 특정 변형을 의미합니다.
  • "SWE-Bench 테스트"는 소프트웨어 공학 업무에서 AI 모델의 성능을 평가하기 위해 설계된 특수 벤치마크입니다.
  • "인위적 데이터"는 AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 인공적으로 생성된 데이터를 의미하며, 성능 향상 및 반복 학습을 가능하게 합니다.

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