캘리포니아주, 레드우드 시티, 2024년 10월 30일 /PRNewswire/ – 뇌와 기억에 대한 풍부한 지식을 바탕으로 톈차오 & 크리시 천 연구소(Tianqiao & Chrissy Chen Institute, TCCI)의 내부 AI 팀이 인공지능 분야에서 중요한 성과를 이루었다. 그들은 메타 AI, 허깅페이스(Hugging Face), 허깅페이스의 AutoGPT와 공동 출시한 자체 개발 OMNE 다중 에이전트 프레임워크(OMNE Multiagent Framework)로 GAIA(General AI Assistants) 벤치마크 리더보드(https://huggingface.co/spaces/gaia-benchmark/leaderboard)에서 1위를 차지했다. OMNE는 마이크로소프트 리서치(Microsoft Research)를 포함한 세계 유수의 기관들의 프레임워크를 앞섰다. TCCI의 수년간의 뇌 연구를 바탕으로, 이 시스템은 에이전트에게 장기 기억(Long-Term Memory, LTM) 능력을 부여함으로써 프레임워크가 더 깊이 천천히 사고할 수 있도록 하고, 복잡한 문제 해결 과정에서 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 의사 결정 능력을 향상시킨다.
이번 성적은 연구소의 창립자인 전 중국 테크계의 거물 톈차오 천(Tianqiao Chen)이 지난해 올인 AI 전략(All-In AI Strategy)을 발표한 이후 TCCI의 AI 팀이 이루어 낸 중대한 업적이다.
현재 OMNE는 40.53%의 전체 성공률을 자랑하며 메타(Meta), 마이크로소프트(Microsoft), 허깅페이스(Hugging Face), 프린스턴 대학교(Princeton University), 홍콩대학교(University of Hong Kong), 영국 AI 안전 연구소(British AI Safety Research Institute), 바이추안(Baichuan)과 같은 기관의 시스템을 능가한다. 이에 비하여 플러그인을 장착한 GPT-4는 15%의 성공률에 그쳤다.
GAIA는 다중 에이전트 지능을 위한 가장 까다로운 데이터세트 중 하나이며, 이 리더보드에서 1위를 차지한 것은 TCCI의 AI 전문성과 혁신의 한계를 넓힐 수 있는 역량을 보여준다.
OMNE는 장기 기억(LTM)에 기반한 다중 에이전트 협업 프레임워크이다. 각각의 에이전트는 동일하고 독립적인 구조를 가지고 있으며 자율적으로 완전 세계 모델을 학습하고 이해할 수 있기에 독립적으로 자신의 환경을 이해할 수 있다. 이러한 장기 기억 기반의 다중 에이전트 협업 시스템은 AI 시스템이 개인의 행동 변화에 실시간으로 적응하고 업무 계획 및 실행을 최적화하며 개인의 필요에 맞춘 효율적인 자기 진화를 촉진하도록 한다.
장기 기억 메커니즘의 통합이라는 이번 성과는 MCTS의 탐색 공간을 대폭 줄이고 복잡한 문제에 대한 의사 결정 능력을 강화한다. 인간 대뇌 피질의 기둥 구조에 대한 연구에서 영감을 받아 보다 효율적이고 논리적인 추론을 도입함으로써, OMNE는 단일 에이전트의 지능 수준뿐만 아니라 협업 메커니즘의 최적화를 통해 다중 에이전트 시스템의 역량 또한 크게 향상시킨다. 대뇌의 인지 및 행동 기능의 최소 단위인 피질 기둥이 복잡한 협업 메커니즘을 통해 정보를 처리하듯 단일 인텔리전스와 에이전트 간의 협업을 강화함으로써, AI 모델은 점진적으로 인지 능력을 발휘하고 내부 표현 모델을 형성하여 이후 시스템의 전반적인 지능이 비약적으로 발전할 수 있다.
TCCI의 AI 팀 책임자는 "OMNE가 GAIA 리더보드에서 1위를 차지하게 되어 무척 자랑스럽다"라며 "이번 업적은 AI가 자기 진화를 촉진하고 실생활 문제를 해결할 수 있도록 하는 장기 기억 활용의 막대한 잠재력을 보여준다"라고 말했다. 그는 또한 "장기 기억과 AI 자기 진화에 대한 연구의 발전이 AI 기술의 지속적인 개발과 실용적 응용에 중대한 역할을 한다고 믿는다"라고 전했다.
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SOURCE Tianqiao & Chrissy Chen Institute
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