레플리
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최근 Rabbit의 발표한 R1은 크게 2가지 특징이 있습니다. 첫째, 말로 명령을 내리면 해당 앱의 UI를 직접 조작하여 결과를 전달합니다. 스포티파이에서 특정 노래를 틀어달라고 하면 ChatGPT 플러그인처럼 스포티파이 API를 호출하지 않습니다. 사람과 유사하게 앱의 검색 버튼을 누르고 제목을 입력한 후 목록에서 해당 노래를 선택합니다. 둘째, 이를 위해서 VNC(Virtual Network Computing)이라는 가상환경을 사용합니다. VNC에서 클라우드로 스포티파이를 실행하고, 그 결과만 R1으로 보내 사용자에게 보여줍니다.

 

데모 영상에서는 R1의 기능을 설명하는데 중점을 두었습니다. Rabbit 사이트의 Research 페이지에 기술적인 내용이 조금 담겨있습니다. LAM(Large Action Model)은 자체적으로 만든 파운데이션 모델입니다. LLM과 달리 실제 앱을 동작시키는 액션을 출력합니다. 이 LAM을 뉴로-심볼릭(Neuro-Symbolic) 방식으로 구현했다고 합니다.

 

전통적인 심볼릭 AI는 사람이 직접 설계하기 때문에 확장성이 떨어지는 문제가 있습니다. 뉴로 AI는 그 결과를 설명하기 어렵고 정확성을 보장할 수 없다는 단점이 존재합니다. LAM은 뉴로 AI와 심볼릭 AI를 하이브리드로 결합했습니다. 덕분에 단순하면서도 빠른 속도를 달성할 수 있었습니다.

 

벤치마크를 위해 자체적인 데이터셋을 구축했습니다. Airbnb, Google Flights, Shein, Spotify 등 14개의 서비스에서 17개의 태스크, 283개의 에피소드로 이루어져 있습니다. 테스트 결과 뉴로 방식 LAM의 정확도가 81.9%인데 반해, 뉴로-심볼릭 LAM이 89.6%로 더 높았습니다. 또한 속도 역시 1.5초 이상 빨라졌습니다.

 

 

 

사실 아직까지 R1에 대해서 논란이 많습니다. 데모 영상 말고는 실제 돌아가는 제품이 공개되지 않았기 때문입니다. 과연 성능이 충분히 나오는지, 딜레이 없이 사용할 만큼 속도가 빠를지 의문이 듭니다.

 

Rabbit의 대표인 Jesse Lyu는 1990년 중국에서 태어났습니다. 영국 리버풀 대학을 나와서 Raven Tech를 창업했는데, 홈 디바이스를 위한 자연어처리를 연구하는 회사였습니다. 그후 바이두에 인수되었고 그곳에서 AI 스피커 개발에 참여했습니다. 회사를 떠나 실리콘밸리에 온 그는 2021년 Rabbit을 설립하고 R1을 개발하기 시작합니다.

 

Jesse Lyu가 오랫동안 NLP을 연구해온 것은 확실해 보입니다. 과연 기존 LLM을 혁신할 만큼의 비전과 기술력을 가지고 있을까요. 1번째 프리오더 주문은 올해 3~4월 배송될 예정입니다. 빨리 그 실체를 확인해보고 싶습니다.

 

 

 

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https://www.rabbit.tech/research

 

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