Bagel
Bagel은 고급 암호화와 머신 러닝을 결합하여 수익을 창출할 수 있는 개인 정보 보호 협업 AI 개발을 가능하게 하는 동시에 텍스트, 이미지 및 비디오 이해 및 생성에 걸쳐 강력한 기능을 제공하는 선구적인 오픈 소스 통합 멀티모달 AI 모델 및 플랫폼입니다.
https://bagel-ai.org/?ref=aipure&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:May 27, 2025
Bagel이란?
Bagel은 두 가지 주요 기능을 통해 오픈 소스 AI 개발을 혁신하는 혁신적인 AI 연구 플랫폼이자 모델 아키텍처입니다. 1) 고객 피드백과 회사 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하는 제품 인텔리전스 플랫폼, 2) GPT-4 및 Gemini 2.0과 같은 독점 시스템과 유사한 기능을 갖춘 이미지 및 텍스트 입력/출력을 모두 처리할 수 있는 확장 가능한 통합 멀티모달 AI 모델(BAGEL)입니다. Amazon Alexa 및 Cash App과 같은 회사에서 머신 러닝 인프라에 대한 광범위한 경험을 가진 Bidhan Roy가 설립한 Bagel은 모든 기여자에게 적절한 기여도와 공정한 수익 분배를 보장하고 개인 정보 보호 및 보안을 유지함으로써 오픈 소스 AI 개발을 더욱 지속 가능하게 만드는 것을 목표로 합니다.
Bagel의 주요 기능
Bagel은 제품 인텔리전스와 멀티모달 기능을 결합한 최첨단 AI 플랫폼입니다. 이미지 및 텍스트 처리를 모두 처리할 수 있는 통합 아키텍처를 특징으로 하며, 제품 피드백 분석에서 이미지 생성 및 편집에 이르기까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 안전한 협업 AI 개발을 위해 고급 암호화 기술을 사용하고 기여자에게 공정한 수익 배분을 보장합니다. 기존 워크플로 도구와 통합되어 AI를 사용하여 고객 피드백을 분석하고 제품 격차를 식별하며 비즈니스 영향을 정량화합니다.
멀티모달 AI 아키텍처: MoT(Mixture-of-Transformer-Experts) 아키텍처를 사용하여 시각적 및 텍스트 데이터를 모두 처리하여 이미지 생성, 편집 및 이해에 대한 고급 기능을 지원합니다.
안전한 협업 개발: 암호화 방법을 구현하여 독점 데이터를 보호하고 적절한 수익 배분을 보장하면서 AI 모델에 대한 안전한 협업을 가능하게 합니다.
자동화된 피드백 분석: 스크립트, 티켓 및 CRM 업데이트와 같은 다양한 소스에서 피드백을 자동으로 추출하고 분석하여 제품 문제점 및 기능 요청을 식별합니다.
워크플로 통합: Salesforce, Zendesk, Jira 및 Gong과 같은 기존 도구와 원활하게 통합되어 팀이 실제로 작업하는 곳에서 통찰력을 제공합니다.
Bagel의 사용 사례
제품 관리: 제품 팀이 고객 피드백을 분석하고, 기능의 우선순위를 정하고, 제품 로드맵에 대한 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
AI 모델 개발: 개발자와 연구자가 개인 정보를 보호하면서 오픈 소스 AI 모델을 공동으로 구축하고 수익을 창출할 수 있도록 지원합니다.
콘텐츠 제작: 마케팅 및 창의적 목적을 위해 이미지, 비디오 및 텍스트 콘텐츠를 생성하고 편집할 수 있는 AI 기반 도구를 제공합니다.
고객 피드백 분석: 다양한 채널에서 고객 상호 작용을 분석하여 추세, 문제점 및 개선 기회를 식별합니다.
장점
SOC2 Type 2 규정 준수를 통한 강력한 보안 및 개인 정보 보호 기능
기존 비즈니스 도구와의 포괄적인 통합
텍스트 및 시각적 처리를 결합한 고급 멀티모달 기능
단점
상당한 설정 및 통합 노력이 필요할 수 있습니다.
복잡한 아키텍처는 새로운 사용자에게 학습 곡선이 있을 수 있습니다.
Bagel 사용 방법
BAGEL 액세스: Hugging Face를 통해 BAGEL에 액세스하거나 로컬에 설치합니다. 이 모델은 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다.
작업 유형 선택: BAGEL은 단일 7B 파라미터 모델에서 이러한 모든 작업을 처리할 수 있으므로 원하는 작업(이미지 생성, 이미지 편집 또는 이미지 이해)을 선택합니다.
입력 준비: 작업에 따라 텍스트, 이미지 또는 둘 다가 될 수 있는 입력을 준비합니다. BAGEL은 혼합 형식 입력을 처리합니다.
미세 조정(선택 사항): 필요한 경우 시각적 및 텍스트 데이터 세트를 모두 사용하여 효율적인 적응을 위해 PEFT 또는 LoRA를 사용하여 모델을 추가로 학습시킵니다.
사고 사슬 활성화: 특히 텍스트-이미지 생성에서 더 나은 결과를 얻으려면 모델이 출력을 생성하기 전에 '생각'할 수 있도록 하는 사고 사슬 기능을 활성화합니다.
작업 실행: 모델을 통해 작업을 실행합니다. 비용은 Replicate에서 실행당 약 $0.091입니다.
출력 검토: 초기 작업에 따라 이미지, 편집된 콘텐츠 또는 이해 기반 응답을 포함할 수 있는 생성된 출력을 검토합니다.
Bagel 자주 묻는 질문
BAGEL은 이미지 및 텍스트 입력/출력을 모두 처리할 수 있는 오픈 소스 통합 멀티모달 모델입니다. GPT-4 및 Gemini 2.0과 같은 독점 시스템과 유사한 기능을 제공하도록 설계되었으며, 생성, 이해, 편집, 스타일 전송 및 탐색 기능이 있습니다.
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