파운데이션 모델

파운데이션 AI 모델(Foundation AI Model), 흔히 파운데이션 모델이라고 불리는 이 모델은 방대한 데이터로 학습된 대규모 머신러닝 모델로, 다양한 작업에 적응하여 활용될 수 있습니다. 이러한 모델은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 로보틱스 등 다양한 분야의 특화된 AI 애플리케이션 개발을 위한 다재다능한 기반으로서 AI 분야에 혁신을 가져왔습니다. 주요 특징, 작동 방식, 그리고 적용 분야를 지금 바로 알아보세요.

파운데이션 AI 모델이란?

본질적으로, 파운데이션 AI 모델은 자기지도 학습 기법을 통해 광범위한 비라벨링 데이터로 학습된 인공지능 모델입니다. 이와 같은 광범위한 학습 덕분에 모델은 데이터 내의 패턴, 구조, 관계를 이해할 수 있으며, 각각의 작업을 별도로 프로그래밍하지 않아도 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

주요 특징

• 방대한 데이터 사전학습: 파운데이션 모델은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 유형의 방대한 데이터셋으로 학습됩니다.
• 다재다능성: 한 번 학습된 이후, 이 모델들은 최소한의 추가 학습만으로 다양한 다운스트림 작업에 맞게 파인튜닝되거나 적응될 수 있습니다.
• 자기지도 학습: 주로 자기지도 학습 방식을 사용하여, 입력 데이터의 일부를 예측하며 라벨이 없는 데이터로부터 학습합니다.
• 확장성: 파운데이션 모델은 수십억에서 수조 개에 이르는 파라미터를 갖고 있어 대규모로 구축됩니다.

활용 방식

파운데이션 AI 모델은 AI 애플리케이션 개발의 출발점입니다. 각 작업마다 모델을 처음부터 만드는 대신, 개발자는 이러한 사전학습(pretrained) 모델을 활용해 특정 애플리케이션에 맞게 파인튜닝할 수 있습니다. 이 접근 방식은 AI 솔루션 개발에 필요한 시간, 데이터, 컴퓨팅 자원을 크게 줄여줍니다.

파인튜닝을 통한 적응

• 파인튜닝: 파운데이션 모델을 특정 작업에 맞는 소규모 데이터셋으로 조정하여 해당 작업에서의 성능을 높입니다.
• 프롬프트 엔지니어링: 모델의 파라미터를 변경하지 않고, 특정 입력(프롬프트)을 설계해 원하는 출력을 유도합니다.

파운데이션 AI 모델의 작동 원리

파운데이션 모델은 트랜스포머 등과 같은 첨단 아키텍처와 학습 기법을 활용하여 대규모 데이터셋으로부터 일반화된 표현을 학습합니다.

학습 과정

1. 데이터 수집: 인터넷 등 다양한 소스에서 방대한 비라벨링 데이터를 모읍니다.
2. 자기지도 학습: 예를 들어 문장에서 다음 단어를 예측하는 등, 데이터의 일부를 예측하도록 모델을 학습시킵니다.
3. 패턴 인식: 데이터 내의 패턴과 관계를 학습하여 기초적인 이해를 쌓습니다.
4. 파인튜닝: 사전학습된 모델을 소규모의 라벨링된 데이터셋으로 특정 작업에 맞게 적응시킵니다.

아키텍처적 기반

• 트랜스포머: 순차적 데이터 처리 및 장기 의존성 파악에 강점을 가진 신경망 아키텍처입니다.
• 어텐션 메커니즘: 모델이 작업에 맞는 입력 데이터의 특정 부분에 집중할 수 있도록 지원합니다.

파운데이션 모델의 고유한 특징

파운데이션 AI 모델은 기존 AI 모델과 구별되는 여러 독특한 특징을 가지고 있습니다.

작업 간 일반화

특정 작업만을 위해 설계된 모델과 달리, 파운데이션 모델은 다양한 작업에 대한 이해를 일반화해, 명시적으로 학습하지 않은 작업까지 수행할 수 있습니다.

적응성과 유연성

새로운 도메인이나 작업에도 비교적 적은 노력으로 적응이 가능해, AI 개발에서 매우 유연한 도구로 활용됩니다.

이머전트(창발적) 특성

학습 규모와 데이터의 폭넓음 덕분에, 파운데이션 모델은 런타임에 주어진 지시만으로도 한 번도 학습하지 않은 작업(제로샷 러닝)까지 수행하는 등 예기치 못한 능력을 보이기도 합니다.

파운데이션 AI 모델의 예시

다양한 AI 애플리케이션에 큰 영향을 끼친 대표적인 파운데이션 모델들이 있습니다.

OpenAI의 GPT 시리즈

• GPT-2 및 GPT-3: 인간과 유사한 텍스트 생성, 언어 번역, 질의응답 등이 가능합니다.
• GPT-4: 고도화된 추론과 이해 능력을 갖춘 최신 버전으로, ChatGPT와 같은 애플리케이션에 활용됩니다.

구글의 BERT

• BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 검색 쿼리 내 단어의 맥락을 이해해 구글 검색 엔진의 성능을 높였습니다.

DALL·E 및 DALL·E 2

• 텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 생성할 수 있는 모델로, 멀티모달 파운데이션 모델의 가능성을 보여줍니다.

Stable Diffusion

• 텍스트 입력을 통해 고해상도 이미지를 생성하는 오픈소스 모델입니다.

아마존 타이탄

• 텍스트 생성, 분류, 개인화 애플리케이션 등 다양한 작업을 위해 설계된 아마존의 파운데이션 모델 세트입니다.

파운데이션 모델 사용의 이점

개발 시간 단축

• 빠른 배포: 사전학습 모델을 활용하면 AI 애플리케이션 개발 속도가 빨라집니다.
• 자원 효율성: 처음부터 모델을 학습시키는 것보다 적은 컴퓨팅 자원과 데이터로도 충분합니다.

성능 향상

• 고정확도: 파운데이션 모델은 대규모 학습 덕분에 최첨단(state-of-the-art) 성능을 자주 보입니다.
• 다재다능성: 최소한의 조정만으로도 다양한 작업을 소화할 수 있습니다.

AI의 민주화

• 접근성: 파운데이션 모델의 보급으로 규모와 상관없이 다양한 조직이 고도화된 AI 기능을 활용할 수 있습니다.
• 혁신 촉진: AI 개발의 진입장벽을 낮춰 혁신을 이끕니다.

파운데이션 AI 모델 연구

파운데이션 AI 모델은 미래 인공지능 시스템의 구심점으로 자리매김하고 있습니다. 이 모델들은 더 복잡하고 지능적인 AI 애플리케이션 개발의 초석이 되고 있습니다. 아래는 파운데이션 AI 모델의 아키텍처, 윤리, 거버넌스 등 다양한 측면을 다룬 주요 논문들입니다.

1. A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Systems
   저자: Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Zhenchang Xing, Jon Whittle
   이 논문은 ChatGPT, Gemini와 같은 파운데이션 모델이 미래 AI 시스템의 필수 구성요소로 부상함에 따라 아키텍처 설계에 대한 체계적인 지침의 부재와 진화하는 모델의 도전 과제를 다룹니다. 저자들은 잠재적 이익과 위험을 균형 있게 고려할 수 있는 패턴 기반 참조 아키텍처를 제안합니다.
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2. A Bibliometric View of AI Ethics Development
   저자: Di Kevin Gao, Andrew Haverly, Sudip Mittal, Jingdao Chen
   본 연구는 지난 20년간 AI 윤리의 발전 단계를 계량적으로 분석하며, 생성형 AI와 파운데이션 모델의 등장에 따른 윤리 발전을 강조합니다. 저자들은 AI가 인간 지능에 근접함에 따라 더욱 기계적인 AI로 발전해야 한다는 미래상을 제시합니다.
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3. AI Governance and Accountability: An Analysis of Anthropic’s Claude
   저자: Aman Priyanshu, Yash Maurya, Zuofei Hong
   이 논문은 Anthropic의 Claude라는 파운데이션 AI 모델을 사례로 AI 거버넌스와 책임 문제를 분석합니다. NIST AI 위험관리 프레임워크와 EU AI 법을 토대로 잠재적 위협을 식별하고, 투명성, 벤치마킹, 데이터 처리 등 책임 있는 AI 시스템 개발을 위한 전략을 제시합니다.
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4. AI Model Registries: A Foundational Tool for AI Governance
   저자: Elliot McKernon, Gwyn Glasser, Deric Cheng, Gillian Hadfield
   이 보고서는 프론티어 AI 모델의 국가 단위 레지스트리 구축이 AI 거버넌스 강화를 위한 핵심 도구임을 주장합니다. 레지스트리는 모델 아키텍처, 크기, 학습 데이터 등에 대한 주요 정보를 제공해 AI 안전성을 높이고 혁신을 촉진할 수 있습니다.
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