"AI21 CEO, Ori Goshen은 오류 전파 문제로 인해 AI 에이전트를 위해 트랜스포머 모델이 적합하지 않다고 말합니다"라는 제목의 VentureBeat 기사는 AI21의 CEO Ori Goshen의 견해를 다루고 있습니다. 다음은 기사의 주요 내용입니다.

Ori Goshen은 대규모 언어 모델과 기타 AI 애플리케이션에서 널리 사용되는 트랜스포머 모델이 AI 에이전트를 구축하는 데 최선의 선택이 아니라고 믿고 있다고 표현했습니다.

그가 이러한 입장을 취하는 주된 이유는 오류 전파 문제입니다. Goshen은 트랜스포머가 오류를 지속하고 확대할 수 있다고 주장하며, 이는 정확성과 신뢰성이 중요한 애플리케이션에서 특히 문제가 된다고 강조했습니다.

Goshen은 AI 에이전트에 더 효과적일 수 있는 대체 모델 아키텍처를 제안합니다. 그는 오류를 보다 잘 처리하고 더 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있는 모델의 필요성을 강조했습니다.

이러한 관점은 AI 모델 아키텍처의 한계와 잠재적 개선에 대한 더 넓은 논의의 일환으로, 오류 전파 및 모델 신뢰성과 같은 문제를 해결하기 위한 지속적인 연구와 개발을 강조합니다.

전반적으로 이 기사는 다양한 AI 애플리케이션을 위한 보다 견고하고 신뢰할 수 있는 아키텍처를 찾는 데 중점을 두고 AI 모델 디자인의 지속적인 논의와 혁신을 강조하고 있습니다.