참고X
대학 연구소, NVIDIA Cosmos-v2.5를 능가하는 Orbis 2 모델 공개
더 적은 데이터와 컴퓨팅 자원으로도 대형 모델의 성능을 상회할 수 있음을 입증한 연구 사례.
요약
프라이부르크 대학교 연구팀이 NATIX와 협력해 개발한 Orbis 2 모델이 NVIDIA의 Cosmos-v2.5를 일반화, 장면 이해, 장기 안정성 측면에서 능가하는 성과를 거뒀다. Orbis 2는 Cosmos-v2.5 대비 약 절반 수준의 파라미터와 3분의 1 규모의 데이터만으로 학습을 완료했다. 학습에는 3,000시간 미만의 H100 GPU 자원이 투입되어 효율성을 입증했다. 특히 학습 데이터의 40% 이상을 NATIX가 제공한 크라우드소싱 주행 영상이 차지하며 모델 성능 향상의 핵심 역할을 했다. 이번 연구는 Valeo AI와의 협업 이후 NATIX 데이터를 활용해 구축된 두 번째 월드 모델 사례다.
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원문 제목 @cyrilXBT: NVIDIA'S COSMOS FAMILY TRAINS ON MASSIVE VIDEO CORPORA. A UNIVERSITY LAB JUST BEAT ONE OF ITS MODELS WITH A FRACTION OF THAT DATA.
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