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AI Tool
Titans 리뷰
Titans는 Google이 개발한 새로운 AI 아키텍처로, 신경 장기 기억 모듈을 통합하여 모델이 활발하게 실행되는 동안 핵심 기억을 지속적으로 학습하고 업데이트하며 방대한 컨텍스트를 관리할 수 있도록 합니다.
1기존 Transformers의 한계를 해결하며 2백만 토큰 이상으로 확장됩니다.
2매우 적은 매개변수(예: 7억 6천만 개)에도 불구하고 특정 벤치마크에서 GPT-4와 같은 모델을 능가합니다.
3이전 연구를 기반으로 Google Research에 의해 2025년 12월에 공식적으로 상세히 공개되었습니다.
4단기 주의 메커니즘과 추론 중에 업데이트되는 동적이고 훈련 가능한 장기 기억을 결합합니다.
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[](https://www.stork.ai/en/titans)
overview
Titans란 무엇인가요?
Titans는 Google Research가 개발한 새로운 AI 아키텍처 도구로, AI 모델이 활발하게 실행되는 동안 핵심 기억을 지속적으로 학습하고 업데이트할 수 있도록 합니다. 신경 장기 기억 모듈을 통합하여 모델이 2백만 토큰을 초과하는 방대한 컨텍스트를 관리할 수 있습니다. 이 아키텍처는 AI가 매우 긴 컨텍스트에서 정보를 처리하고 유지하는 능력에 있어 상당한 발전을 나타내며, Transformers와 같은 이전 모델과 관련된 고정 길이 컨텍스트 창 및 2차 계산 비용을 넘어섭니다. Titans는 주의 메커니즘에 의해 촉진되는 단기 기억과 추론 중에 업데이트되는 동적이고 훈련 가능한 장기 기억을 결합하여 현재 대규모 언어 모델의 치명적인 망각 문제를 해결합니다.
quick facts
빠른 사실
| 속성 | 값 |
|---|---|
| 개발자 | Google Research |
| 비즈니스 모델 | Freemium |
| 가격 | Freemium (무료 및 유료 옵션) |
| 플랫폼 | 연구 아키텍처 (Google Cloud Vertex AI로의 잠재적 통합) |
| API 사용 가능 | 예 (잠재적 Google Cloud 통합을 통해) |
| 통합 | Google Cloud Vertex AI (잠재적) |
| 설립 | 2025년 12월 공식적으로 상세히 공개된 연구 |
| 본사 | Mountain View, California, USA |
| 자금 조달 | Google Research 내부 프로젝트 |
features
Titans의 주요 기능
Titans는 향상된 메모리 관리 및 지속적인 학습 기능에 중점을 두어 이전 AI 아키텍처와 차별화되는 몇 가지 핵심 혁신을 도입합니다. 이러한 기능은 AI 모델이 방대한 데이터를 통해 보다 동적이고 효율적으로 작동할 수 있도록 설계되었습니다.
- 1신경 장기 기억 모듈: 기존 RNN의 고정 크기 메모리보다 더 높은 표현력을 제공하고 방대한 양의 정보를 요약하는 심층 신경망 (multi-layer perceptron).
- 2추론 중 지속적인 학습: AI 모델이 활발하게 실행되는 동안 학습하고 진화하며, 사전 훈련 후 재설정하는 대신 핵심 기억을 업데이트할 수 있도록 합니다.
- 3동적 핵심 기억 업데이트: 모델이 처리 중 들어오는 데이터에 따라 내부 매개변수와 기억을 수정할 수 있도록 합니다.
- 4방대한 컨텍스트 관리: 2백만 토큰보다 큰 컨텍스트 창 크기로 효과적으로 확장되며, 긴 컨텍스트 작업에서 높은 정확도를 유지합니다.
- 5메모리 우선순위 지정을 위한 '놀라움' 측정항목: 모델의 기대를 위반하는 데이터 포인트를 메모리에 우선적으로 저장하는 고유한 메커니즘을 활용합니다.
- 6단기 및 장기 기억의 조합: 즉각적인 컨텍스트를 위한 주의 메커니즘과 영구적인 지식을 위한 훈련 가능한 장기 기억을 통합합니다.
- 7긴 컨텍스트 작업에서 우수한 성능: BABILong, 언어 모델링, 시계열 예측 및 DNA modeling과 같은 벤치마크에서 향상된 결과를 입증했습니다.
- 8치명적인 망각 해결: 모델이 새로운 지식을 습득할 때 이전에 학습한 정보를 잊어버리는 문제를 완화합니다.
- 9확장성: 2백만 토큰을 초과하는 컨텍스트 창을 성능 저하 없이 처리하도록 설계되었습니다.
- 10인간 인지 과정 모방: 인간 인지와 유사한 메모리 관리 및 학습 메커니즘을 통합합니다.
use cases
누가 Titans를 사용해야 하나요?
Titans는 주로 차세대 AI 시스템 개발에 중요한 영향을 미치는 연구 아키텍처입니다. 그 기능은 고급 메모리 관리 및 지속적인 적응이 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다.
- 1연구원 및 개발자: 지속적인 학습 기능을 갖춘 AI 모델을 구축하고 새로운 신경 아키텍처를 탐색하는 데 사용합니다.
- 2광범위한 문서 분석이 필요한 조직: 과학 문헌, 법률 문서 또는 대규모 데이터 세트와 같은 방대한 문서에 걸쳐 추론하는 작업에 사용합니다.
- 3동적 AI 시스템을 개발하는 엔지니어: 작동 중 실시간 데이터에 따라 핵심 기억 및 매개변수를 동적으로 업데이트하는 AI 솔루션을 만드는 데 사용합니다.
- 4데이터 과학자 및 AI 실무자: 언어 모델링, 시계열 예측 및 DNA modeling과 같이 매우 긴 컨텍스트 처리가 필요한 애플리케이션에 사용합니다.
- 5Google 제품 팀 및 글로벌 AI 커뮤니티: 컴퓨팅의 기초 연구를 발전시키고 보다 직관적이고 유연한 AI 제품을 만드는 데 사용합니다.
pricing
Titans 가격 및 요금제
연구 아키텍처인 Titans는 현재 독립적인 가격 계획을 가진 직접적인 상용화 제품이 아닙니다. 그 개발은 Google Research의 내부 이니셔티브입니다. 그러나 기본 기술이 Google의 상업용 AI 제품에 통합된다면 Google Cloud의 Vertex AI와 같은 플랫폼을 통해 접근할 수 있을 것입니다. Vertex AI는 Gemini와 같은 파운데이션 모델 액세스, 맞춤형 모델 훈련 및 배포를 포함하여 서비스에 대한 다양한 가격 모델을 제공합니다. 이러한 서비스는 일반적으로 사용량 기반 모델로 운영되며, 새로운 고객이 기능을 탐색할 수 있도록 무료 티어가 제공되는 경우가 많습니다. 특정 비용은 컴퓨팅 리소스(예: TPUs), 모델 크기 및 API 호출량과 같은 요인에 따라 달라집니다.
- 1Freemium: 무료 및 유료 옵션 (연구 개념으로서, 연구 이니셔티브 또는 미래 제품 통합을 통해 접근 가능).
- 2Google Cloud Vertex AI 통합: API 액세스, 모델 훈련 및 배포에 대한 사용량 기반 가격 책정, 초기 사용을 위한 잠재적 무료 티어.
competitors
Titans 대 경쟁사
Titans는 Transformer 아키텍처를 기반으로 하는 모델을 포함하여 기존 AI 모델의 주요 한계를 해결하는 중요한 발전으로 자리매김하고 있습니다. 주로 장기 기억 및 추론 중 지속적인 학습에 대한 새로운 접근 방식을 통해 차별화됩니다.
- 1Titans 대 OpenAI (GPT-4o, GPT-4): Titans는 활발하게 실행되는 동안 *내부적으로* 지속적으로 업데이트되는 신경 장기 기억 모듈을 도입합니다. 이는 훈련 후 정적 핵심 지식에 의존하며 일반적으로 미세 조정 또는 Retrieval Augmented Generation (RAG)을 통해 업데이트가 발생하는 GPT 모델과는 다른 특징입니다. GPT 모델은 큰 컨텍스트 창(예: GPT-4o는 128K 토큰)을 제공하지만, Titans는 동적 내부 기억으로 2백만 토큰 이상으로 확장됩니다.
- 2Titans 대 Anthropic (Claude 3 Opus, Sonnet, Haiku): Claude 3 모델은 즉각적인 컨텍스트 처리를 위해 최대 200K 토큰의 매우 큰 컨텍스트 창을 자랑하지만, Titans의 핵심 혁신은 추론 중에 업데이트되는 신경 장기 기억입니다. 이는 일반적으로 새로운 모델 버전 또는 외부 RAG를 통해 지식을 업데이트하는 Anthropic 모델이 공개적으로 강조하지 않는 기능입니다. Titans는 지속적인 내부 학습에 중점을 둡니다.
- 3Titans 대 Cohere (Command R+, Command R): Cohere의 모델은 RAG를 통해 외부 지식을 통합하는 데 탁월하며, 특정 애플리케이션을 위한 확장된 기억 형태를 효과적으로 제공합니다. 그러나 Titans는 실행 중에 핵심 매개변수를 지속적으로 업데이트하는 내부 신경 장기 기억 모듈을 특징으로 하며, 이는 모델이 외부 검색을 넘어 정보를 습득하고 유지하는 방식의 근본적인 차이를 나타냅니다.
- 4Titans 대 Mistral AI (Mistral Large, Mixtral 8x7B): Mistral 모델은 경쟁력 있는 컨텍스트 창(예: Mistral Large는 32K 토큰 지원)과 강력한 추론 기능을 제공합니다. 모델을 지속적으로 개선하고 있지만, Titans에 대해 설명된 것처럼 *실행 중에* 활발하게 업데이트되는 특정 '신경 장기 기억 모듈'은 별개의 광고된 기능이 아니며, 새로운 정보에 대해서는 전통적인 모델 업데이트 및 외부 RAG에 더 의존합니다.
❓
Frequently Asked Questions
+Titans란 무엇인가요?
Titans는 Google Research가 개발한 새로운 AI 아키텍처 도구로, AI 모델이 활발하게 실행되는 동안 핵심 기억을 지속적으로 학습하고 업데이트할 수 있도록 합니다. 신경 장기 기억 모듈을 통합하여 모델이 2백만 토큰을 초과하는 방대한 컨텍스트를 관리할 수 있도록 합니다.
+Titans는 무료인가요?
Titans는 현재 Google Research의 연구 아키텍처이며 직접적인 상용화 제품이 아닙니다. 그 가격 모델은 Google Cloud의 Vertex AI와 같이 Google의 상업용 AI 제품에 잠재적으로 통합될 경우 'freemium'으로 설명되며, 이는 일반적으로 새로운 고객을 위한 무료 티어와 함께 사용량 기반 가격 책정을 제공합니다.
+Titans의 주요 기능은 무엇인가요?
Titans의 주요 기능에는 새로운 신경 장기 기억 모듈, 모델이 활발하게 실행되는 동안 핵심 기억을 지속적으로 학습하고 업데이트하는 능력, 그리고 2백만 토큰을 초과하는 방대한 컨텍스트를 관리하는 용량이 포함됩니다. 또한 메모리 저장을 우선순위로 지정하기 위한 '놀라움' 측정항목을 활용하고 단기 주의와 동적 장기 기억을 결합합니다.
+누가 Titans를 사용해야 하나요?
Titans는 주로 고급 아키텍처에 중점을 둔 AI 연구원 및 개발자, 매우 긴 문서에 걸쳐 추론하는 AI 시스템이 필요한 조직, 실시간으로 적응하는 동적 AI 시스템을 구축하는 엔지니어, 그리고 시계열 예측 또는 DNA modeling과 같은 긴 컨텍스트 작업에 종사하는 데이터 과학자에게 관련이 있습니다. 이는 차세대 AI를 위한 기반 기술입니다.
+Titans는 대안과 어떻게 비교되나요?
Titans는 모델이 활발하게 실행되는 동안 *내부적으로* 지속적으로 업데이트되는 신경 장기 기억 모듈을 도입하여 OpenAI의 GPT 모델, Anthropic의 Claude, Cohere 및 Mistral AI와 같은 대안과 차별화됩니다. 경쟁사들이 큰 컨텍스트 창과 강력한 RAG 기능을 제공하는 반면, Titans의 핵심 혁신은 동적인 내부 기억 업데이트 메커니즘으로, 지속적인 학습과 2백만 토큰을 초과하는 매우 긴 컨텍스트 작업에서 우수한 성능을 가능하게 하며, 치명적인 망각과 같은 한계를 해결합니다.