Mercury: Diffusion 모델 기반의 혁신적인 AI 언어 및 코드 생성 속도 향상

핵심 기술:
Mercury는 기존의 순차적인(autoregressive) 방식과 달리, diffusion이라는 새로운 접근 방식을 사용하여 텍스트 및 코드 생성 속도를 혁신적으로 개선하는 AI 언어 모델입니다. 이는 "fixing to creating"이라는 아이디어를 기반으로, 손상된 데이터를 복원하는 학습 방식을 통해 새로운 콘텐츠를 생성하는 방식입니다.

기술적 세부사항:
* 기존 AI 모델: GPT, Gemini, Claude 등은 autoregressive 방식으로 토큰을 하나씩 순차적으로 생성하여 정확하지만 속도가 느립니다.
* Mercury (Diffusion):
* 전체 응답을 한 번에 거친 "noisy" 초안에서 시작하여 여러 단계에 걸쳐 다듬는 병렬 처리 방식을 사용합니다.
* GPU의 병렬 처리 능력을 극대화하여 기존 모델보다 훨씬 빠릅니다.
* 학습 방식: 완벽한 데이터(코드)에 의도적으로 노이즈를 추가하여 손상시킨 후, AI에게 이 손상된 버전을 원본으로 복원하도록 학습시킵니다 (denoising objective).
* 생성 방식: 훈련된 "복원" AI에게 무작위 노이즈(완전한 무작위 gibberish)를 제공하고, 이를 프롬프트에 맞는 완벽한 코드로 "복원"하도록 지시하여 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
* AI 아키텍처: "Transformer" 아키텍처를 기반으로 하며, 기존에 잘 구축된 도구와 최적화를 활용합니다.

개발 임팩트:
* AI 모델의 응답 생성 속도를 획기적으로 단축시켜 사용자 경험을 개선하고, 실시간 응용 프로그램에서의 활용도를 높입니다.
* 코드 생성 분야에서 생산성 향상에 기여할 수 있습니다.
* Diffusion 모델의 새로운 적용 가능성을 제시하며, AI 생성 모델 분야의 발전을 촉진합니다.

커뮤니티 반응:
(주어진 텍스트에 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았습니다.)

톤앤매너:
이 글은 IT 개발자 및 AI 연구자를 대상으로, Mercury의 혁신적인 작동 방식과 그 기반이 되는 diffusion 기술을 명확하고 전문적으로 설명하고 있습니다. 복잡한 AI 개념을 조각가 비유 등을 통해 쉽게 이해할 수 있도록 돕고 있습니다.