간단히 소개하고 바로 Zsien의 기조 연설을 시작할게요. 준비됐으면 좋겠어요.00:12

안녕하세요? 잘 지내세요?00:20

네, 저는 여기 있어요.00:22

인터넷의 마법처럼 다시 뵙게 되어 정말 기쁩니다. Zsien님은 AIE 싱가포르에서 강연하셨고,00:25

AIE 싱가포르와 함께 GLM이 요즘 가장 핫한 주제죠.00:30

박람회 아래층에 멋진 부스가 있었고, 많은 분들이 정말 기대하고 계시는 것 같아요,00:35

ZEAI에서 어떤 일들이 진행되고 있는지 듣고 싶어 하셔서, 시작하시죠.00:40

직접 참석하지 못해 죄송하지만, 팀 전체가 방문할 예정이고00:47

부스도 마련했으니 궁금한 점이 있다면 X나 LinkedIn으로 연락 주세요. 그리고,00:54

저희 팀이나 부스를 찾아보셔도 좋아요.01:00

그리고 제가 슬라이드를 볼 수 없어서, 슬라이드 넘기는 것을 도와주셔야 할 것 같아요.01:03

제게 슬라이드를 보여주시는데, 지금 어느 슬라이드인지 알려주시겠어요?01:08

지금 어떤 슬라이드인지요. 네, 인트로 슬라이드이고, 지능에 대해 이야기하고 있어요.01:16

그리고 Z.AI01:22

네, GLM-5.2을 처음으로 공개하는 것이기도 하고,01:25

Z.AI와 GLM에 대한 내용도 함께 공유할 예정이에요, 왜냐하면01:32

아마 사람들이01:39

Z.AI와 GLM이 관련 없다고 생각할 수도 있죠, 귀사의 회사가 G.AI가 아니거나 모델이01:40

라고 불리거나01:47

Z1이나 Z2일 거라고 생각할 수 있는데, 제 X와 회사 X 계정은 여기에서 찾을 수 있어요.01:48

제 이름으로 검색해 보세요01:55

저는 지스셴 리이고, ZAI 조직은 팔로우하시면 후속 내용을 확인하실 수 있어요. 그럼 다음 슬라이드로 넘어가죠.01:56

두 번째 슬라이드입니다.02:03

사실02:06

슬라이드를 볼 수 없네요. 제대로 표시되고 있는지 확인해 볼게요.02:09

실제로 저희 회사는 지푸라는 이름입니다.02:15

혹시 아시는 분도 계실 거예요. 그리고 모델은02:19

GLM이라고 불리는데, 사실 브랜드 이름이 아니라 일반적인 용어예요.02:26

GLM은 사실02:31

자기 회귀 빈칸 채우기로 일반 언어 모델 사전 훈련을 나타내고, 그 논문은02:33

2021년에 발표되었고, 사실 저희 연구실이 대규모 언어 모델을 처음으로 연구한 곳 중 하나였어요.02:40

대규모 언어 모델에 대한 탐구를 진행했어요.02:47

언어 모델을 연구했고, OpenAI나 Anthropic, DeepMind와 같은 시기에 저희도 연구를 했어요. 그리고 오늘날까지도 GLM이라는 이름을 사용해요.02:48

GLM을 아키텍처로는 더 이상 사용하지 않지만, 여전히 GLM이라는 이름을 브랜드 이름으로 쓰고 있어요. JGM02:55

5.103:02

4.2는 저희가 가장 자랑스럽게 생각하는 제품과 모델 중 하나가 되었어요.03:03

그리고 두 번째로 중요한 것은03:10

저희가 찾는 것은 지능의 상한선이에요. 저희는 그것이03:12

지능을 나타낸다고 생각하고, DeepSeek에서 런치했을 때03:19

IQ 같은 점수를 나타내는 것 같아요.03:21

모델의 수학 문제 해결 능력이나 물리학 문제 해결 능력을 이야기하고 있지만, 실제 지능이03:27

IQ나 A&E 같은 다른 물리학 문제와는 다릅니다.03:35

그래서 GLN 4.5부터 GLN 4.7까지 추론, 코딩과 같은 여러 가지를 탐색해 왔습니다.03:41

에이전트 기능 말이죠. 슬라이드에서 보시는 것처럼,03:48

마지막 슬라이드를 아직 마무리하지 못했습니다.03:52

네, 음, 두 개의 슬라이드로 돌아가야겠네요.04:00

뒤로 가기 버튼이 없네요. 뒤로 가기 버튼이 없어요.04:10

감사합니다. 왜 뒤로 가기 버튼이 없는 클릭커를 이해할 수가 없습니다, 아시죠?04:16

어쨌든 계속하세요.04:21

네, 네, 신경 쓰지 마세요. 사람들이 GLM 5.2를 보고 싶어하는 거예요.04:24

glm 4.1이나 5처럼, 존 4.2는 코딩과 유전학 작업에 특화되어 있어서 보시는 것처럼04:30

그래프에서 볼 수 있듯이, 여러분의 모델이 Mythos와 비슷하다는 소문이 많아요.04:36

Fable이라고 하지만, 사실 이 슬라이드를 보여드리고 싶어서 여러분께서 직접 확인하실 수 있도록04:41

Opus 4.7과 4.8 사이 정도이고, Deep Sweet Terminal Bench와 같은 가장 어려운 문제들을 사용했어요.04:48

2.1인데04:55

OpenEye 팀에서 몇 분 전에 언급했고, 장기적인 관점의04:57

작업들과 그리고05:04

벤치마크 결과, 최소한 Opus 4.7과 동등한 수준의 성능을 보여주고 있고05:05

0.1보다 상당한 개선이 있었어요.05:13

GAO와 0.2의 경우, 'high'라는 사고 수준을 추가했어요.05:17

그래서 어려운 작업으로 넘어갈수록 더 많은 토큰을 사용할 수도 있다는 것을 알게 되었어요.05:23

그리고 저희는 매우 중요하게 생각하는 것이05:31

토큰 효율성이에요. 그래서 처음으로 사고 예산을 위한 높은 레벨을 추가했어요.05:32

하지만 생각하지 않는 모델조차도 5.1 버전의 생각하는 모델보다 성능이 좋아서05:39

오픈 웨이브 모델에 큰 개선을 가져왔다고 생각해요. 그래서 전 세계적으로 사람들을 감명시켰고, 왜05:46

최근 GLM 5.2에 대해 이야기하는 이유예요. 다음 슬라이드로 넘어가면05:52

제가 언급하고 싶은 한 가지가 있어요.06:00

GLM은 코딩 모델 그 이상이라는 점이에요. 사람들이 클락 코드 코덱스 안에서 사용하거든요.06:02

사실 저희는 코딩 외적인 부분도 많이 학습했어요.06:09

예를 들어 GDP 밸에서 많은 개선이 있었고 수학 문제 풀이 능력도 향상되었어요.06:14

저희는 수학 문제도 중요하게 생각해요, 솔직히 말씀드리면.06:20

역할극이나 일반적인 대화와 관련된 많은 부분들도 학습했어요.06:23

모델의 모든 측면을 개선하고 싶어요.06:28

인공지능 분석 지수에서 보시는 것처럼06:32

다른 오픈 웨이트 모델을 압도하고, 최첨단 모델에 근접하는 것 같아요.06:35

아직 GLM을 경험해보지 않으셨다면 일반적인 대화에도 사용해 보시길 바라요.06:43

일상 업무 처리에도 활용해 보세요, 단순히...06:51

코딩 범위를 넘어 모델을 탐색해 볼 수도 있어요.06:54

다음 슬라이드 보여드릴게요.06:58

그리고 GLM 4.2는 오픈 웨이트 모델이에요.07:02

그래서 사람들이 항상 저에게 물어봐요. 왜 웨이트를 공개하냐고07:06

그러면 사업을 신경 쓰느냐, 아니면 인퍼런스 제공업체들에게 시장을 잃는 게 걱정되느냐?07:09

사실 저희는 몇 가지 이유로 웨이트를 공개해요.07:16

사용자들의 필요도 있고, 또 저희의 필요도 있기 때문이에요.07:20

만약 그들의 필요를 충족시킬 수 있다면, 괜찮다고 생각해요. 웨이트를 공개하는 게 확실히 괜찮아요.07:24

모델을07:31

예를 들어, 사용자들은 보안과 통제를 원하고 저희는 신뢰를 구축하고 싶다면 모델을 공개할 수 있어요.07:32

모델을07:39

어떤 경우에는 서구권의 기업이나 정부에서 모델을 사용하고 싶다면07:40

모델을 사용하기 위해 저희가 허깅페이스에 업로드하는 방법을 공개해서 온프레미스에서 모델을 사용할 수 있도록 해요.07:47

모델을 탐색하는 것은 전체 에코시스템에 매우 유익하다고 생각해요 특히07:54

성능이 최첨단 모델과 가깝고, 두 번째로 사람들이 다양성을 원할 때07:59

다양한 측면에서 볼 때08:07

다양성이라고 하는 것은 법률, 금융, 보안 분야에서의 성능을 의미하며, 모델을 파인튜닝할 수 있어요08:08

그래서 모델을 개방해서 그들이 파인튜닝하도록 해야 해요. 예를 들어 하비는 glm 4.1을 파인튜닝하고 있고요08:15

glm 4.1을 파인튜닝하고, 이후에 glm 5.2도 파인튜닝할 생각일 수도 있고요08:22

저는 많은 회사들과 이야기해 봤어요08:30

다른 여러 회사들도 glm을 파인튜닝하는 것을 차기 단계로 고려하고 있고요08:32

다음 단계이거나08:40

다른 애플리케이션 회사들과 차별화하기 위한 다음 전략이고, 세 번째로 저희의08:41

고객이나 개인이 공동으로 설계하고 미래를 예측하고 싶을 때08:47

보아야 할 것이 필요해요08:55

모델의 아키텍처를 보고, 모델을 어떻게 훈련하는지 레시피를 알아야 하니까08:56

우리가 옳다고 생각하는 방향으로 나아가고, 고객과 함께 미래를 만들어나가고 싶어요09:03

오픈 소스 커뮤니티와 함께09:10

그래서 저희의 필요와 에코시스템이 서로 잘 맞는 것 같아요09:13

그리고 GLM-5.2는 여러분 없이는 성공할 수 없었어요. 모든 오픈 소스 커뮤니티 기여자들09:20

온플로스와 EDI처럼09:26

그리고 뛰어난 개인 개발자들도 그 일부예요09:29

피터와 같은 애플리케이션 빌더들에게도 정말 감사드려요.09:35

오른쪽이냐면 오픈 소스는 오픈 소스 모델뿐만 아니라 오픈 소스 소프트웨어도 포함하잖아요09:40

그리고 오픈 소스의 다양한 지원, 그러니까 여러분의 모든 지원이09:46

지금 여러분이 하고 계신 일은09:53

더 나은 모델을 만들도록 이끄는 것 같아요. 여러분이 진정한 영웅이고, 마지막으로09:56

공유하고 싶은 것이 있어요10:04

GLM-5.2를 살펴보실 수 있는 또 다른 좋은 자료는 저희 기술 블로그예요.10:05

사실 그 기술 블로그에는 저희 Hugging Face 저장소 같은 여러 가지를 공유하고 있어요,10:11

어떻게 사용해볼 수 있는지에 대해서도 알려드려요.10:18

GLM 5.2를 챗봇이나 에이전트 안에서 사용해볼 수 있고, API도 호출할 수 있어요.10:21

그리고 코덱스나 클라우드 코드 구독과 같은 코딩 플랜을 통해 여러분의10:27

토큰을 개인 단위로 사용할 수 있습니다. 또한 저희의 학습 방식과 파이프라인 학습 레시피에 대한 정보도 공유하고 있어서10:34

왜 좋은 모델인지 이해할 수 있을 거예요.10:41

모델 뒤에는 단순히 뛰어난 데이터를 가진 모델 이상의 많은 것들이 있어요,10:43

저희는 훌륭한 기술도 가지고 있어서, 직접 모델을 탐색해 보실 수 있습니다.10:50

저희가 어떤 어려움을 겪었는지 확인하실 수 있을 거예요.10:57

마지막 슬라이드는 사실상 또 다른 내용이 담겨 있어요.11:02

저희는 처음으로 Z 코드를 전체 커뮤니티와 공유하게 되었어요,11:07

또 다른 내용이 저희가11:14

Z 코드를 활용하는 자체 환경을 가지고 있는데, GI 4.2용으로 만들어졌지만 다른 최첨단 모델도 지원해요.11:16

최첨단 모델들을 사용할 수 있고, 직접 키를 연결해서 Z 코드에 접속할 수도 있습니다.11:24

하지만 작동 방식은 코덱스와 비슷하다고 생각해요.11:31

실제로 목표와 같은 기술을 시도해 볼 수도 있어요.11:35

코덱스와 클라우드 코드에서 사용했던 것과 같은 콤팩트한 기술들도요.11:40

그리고 이 하니스는 GLM-5.2에 가장 적합하다고 생각해요.11:47

경험해 보지 않으셨다면 Z코드 검색하거나 저희 부스에 방문하시면 돼요.11:51

저희 팀원들이 이 하니스를 보여드리고 저희 부스에 오신 것을 환영해요.11:57

부스와 함께 환영해요.12:04

앞으로 저와 이야기하고 다음에는 꼭 SF에서 모두와 이야기할게요.12:05

네, 감사합니다. 정말 감사해요.12:11

그래서 믿어주세요. 첫 번째 세계 박람회 때 저는 참석할 수 없었어요.12:19

제 컨퍼런스에 돌아오지 못했던 적이 있어서 이 느낌을 잘 알아요.12:24

괜찮습니다. ZAI 팀은 정말 노력해줘서 감사해요.12:30

정말 여러분을 만나고 싶어해요. 만남을 위해 여기 왔어요. 그리고 이것이 월드 페어의 핵심이죠,12:35

세계 최고의 AI 기업과 연구소를 한자리에 모아 비즈니스를 할 수 있도록 하기 위해서죠,12:38

사용하는 모델의 개발자를 만나고, 공개적으로는 답하지 못하는 질문을 개인적으로 물어볼 수 있죠.12:45

Zixian이 허깅페이스의 주요 기여자 목록을 보여줬는데 정말 자랑스럽습니다.12:52

월드 페어에 참석한 우리 팀은 그 목록에서 8명 중 4명이 차지하고 있어요.13:00

NVIDIA, Unsloth, Olama와 같은 다양한 파인튜너들과 협력하고 있습니다.13:05

앞 며칠 동안 보실 추론 및 로컬 트랙을 만들고 있어요.13:10

Zixian, 정말 감사합니다. 다음 분들을 초대하겠습니다.13:16

지금 제가 알리의 일을 하고 있는 것 같네요. 다음에는 Minimax에서 HuggingFace와 얘기를 나눠볼게요.13:21

감사합니다.13:28