숫자로 보는 AI 모델: 상위 15개 대규모 언어 모델 – 149개 기본 모델 / “기반 모델” – 51개 기계 학습 모델

언어 선택 📢 X

게시 날짜: 2024년 9월 21일 / 업데이트 날짜: 2024년 9월 21일 - 작성자: Konrad Wolfenstein

숫자로 보는 AI 모델: 15개 대형 언어 모델 – 149개 기본 모델 / “기반 모델” – 51개 기계 학습 모델 – 이미지: Xpert.Digital

🌟🌐 인공 지능: 발전, 중요성 및 응용

🤖📈 인공 지능(AI)은 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었으며 다양한 산업 및 연구 분야에 주목할만한 영향을 미쳤습니다. 특히 LLM(Large Language Model)과 기반 모델의 개발로 AI 기술의 잠재력과 적용 범위가 확대됐다. 이 기사에서는 AI 모델 분야의 현재 개발, 그 중요성 및 가능한 적용을 자세히 살펴봅니다.

AI 모델의 수와 개발에 관해 언급된 수치는 이 분야의 연구 및 기술 발전이 매우 역동적으로 발전하고 있기 때문에 변동될 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 편차가 있을 수 있음에도 불구하고 나열된 데이터는 확실한 지침을 제공하고 AI 모델의 현재 상태와 성장하는 잠재력 및 영향력에 대한 명확한 개요를 제공합니다. 이는 인공지능의 중요한 동향과 발전을 이해하는 데 대표적인 기반이 됩니다.

AI 모델 개요: 상위 15개 언어 모델 – 149개 기초 모델 – 51개 기계 학습 모델 – 이미지: Xpert.Digital

✨🗣️ 상위 15개 대형 언어 모델(LLM)

LLM(대형 언어 모델)은 자연어를 처리, 이해, 생성하도록 특별히 설계된 강력한 AI 모델입니다. 이러한 모델은 대규모 데이터 세트를 기반으로 하며 고급 기계 학습 기술을 사용하여 복잡한 질문에 대한 상황에 맞고 일관된 답변을 제공합니다. 현재 AI 기술의 다양한 영역에서 중심 역할을 하는 주요 언어 모델은 15개다.

주요 LLM에는 o1(New), GPT-4, Gemini 및 Claude 3과 같은 모델이 포함됩니다. 이러한 모델은 다중 모드 처리에서 눈에 띄는 발전을 이루었습니다. 즉, 텍스트뿐만 아니라 오디오 및 이미지와 같은 다른 데이터 형식도 해석하고 생성할 수 있습니다. 이 다중 양식 기능은 이미지 설명 및 오디오 분석에서 복잡한 대화 시스템에 이르기까지 다양한 새로운 응용 프로그램을 열어줍니다.

특히 인상적인 모델 중 하나는 소위 MMLU(Massive Multitask Language Understanding) 벤치마크에서 인간 수준의 성능에 도달한 최초의 AI 모델인 Gemini Ultra입니다. 이 벤치마크는 다양한 언어 기반 작업을 동시에 처리하는 모델의 능력을 측정합니다. 이는 챗봇, 번역 시스템 및 자동화된 고객 지원 솔루션과 같은 많은 실제 애플리케이션에 중요합니다.

수십 가지의 잘 알려진 언어 모델이 있지만 정확한 전체 개요가 누락되었습니다. 기업과 연구기관이 지속적으로 새로운 모델을 개발하고 기존 모델을 개선함에 따라 그 수는 지속적으로 증가하고 있습니다.

다음은 가장 중요한 상위 15개 언어 모델에 대한 현재 개요입니다.

o1
GPT-4
GPT 3.5
클로드
꽃
코히어
매
야마
LaMDA
총명한
오르카
비쿠나 33B
손바닥 안에 감추다
비쿠나 33B
돌리 2.0
과나코-65B

🌍🛠️ 기초 모델: 현대 AI의 기초

대규모 언어 모델 외에도 소위 기초 모델은 AI의 추가 개발에 중요한 역할을 합니다. GPT-4, Claude 3 및 Gemini도 포함하는 기초 모델은 대규모의 다중 모드 데이터 세트를 훈련하는 초대형 AI 시스템입니다. 가장 큰 장점은 매번 새로운 모델을 개발할 필요 없이 다양한 작업에 적용할 수 있다는 것입니다. 이러한 유연성과 확장성으로 인해 Foundation 모델은 산업, 과학 및 기술 분야의 다양한 응용 분야에 필수적인 도구가 되었습니다.

2023년에는 전 세계적으로 총 149개의 파운데이션 모델이 출시되었는데, 이는 2022년 대비 2배 이상 증가한 수치입니다. 이는 이러한 모델의 급속한 성장과 관련성 증가를 보여줍니다. 이러한 모델 중 약 65.7%가 오픈 소스 모델이라는 점은 주목할 만하며, 이는 이 분야의 연구 및 개발을 장려합니다. 오픈 소스 모델을 사용하면 전 세계 개발자와 연구자가 기존 모델을 기반으로 구축하고 자신의 목적에 맞게 조정할 수 있습니다. 이는 AI 분야의 혁신을 가속화하는 데 크게 기여합니다.

기초 모델이 점점 일반화되는 한 가지 이유는 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 이전에 수동으로 수행해야 했던 작업을 자동화하는 능력 때문입니다. 예를 들어, 의학에서는 대량의 환자 데이터를 분석하고 진단을 지원하기 위해 사용됩니다. 금융 산업에서는 사기 탐지 및 위험 평가를 돕고, 자동차 산업에서는 자율 주행 기술을 개선하는 데 도움을 줍니다.

🚀📈 기계 학습 모델: AI 개발의 엔진

기초 모델 외에도 특수 기계 학습 모델도 현대 AI 환경에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 모델은 특정 문제를 해결하도록 설계되었으며 학계와 업계 간의 긴밀한 협력을 통해 개발되는 경우가 많습니다. 스탠포드 인간중심인공지능연구소(HAI)의 AI 인덱스 에 따르면 2023년에는 87개의 머신러닝 모델이 출시됐다. 이 숫자는 산업체에서 개발한 51개 모델과 학술 연구에서 파생된 15개 모델로 나누어집니다. 과학과 산업계의 협력을 통해 추가로 21개의 모델이 만들어졌습니다.

이러한 추세는 학문적 연구와 산업적 응용 사이의 경계가 점차 흐려지고 있음을 보여줍니다. 과학과 기업 간의 협력을 통해 신속하게 실행에 옮길 수 있는 AI 솔루션의 개발이 가속화됩니다. 이에 대한 예로 제조 산업의 생산 프로세스를 최적화하거나 전자 상거래 산업의 추천 시스템을 개선하기 위한 기계 학습 알고리즘의 개발이 있습니다.

기계 학습 모델은 연구에서도 중요합니다. 이를 통해 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 인식하고 기존 방법으로는 거의 불가능했던 예측을 수행할 수 있습니다. 이에 대한 예는 유전적 이상을 식별하고 희귀 질환에 대한 새로운 치료법을 개발하는 데 사용되는 게놈 연구에 기계 학습 모델을 적용하는 것입니다.

🌐🔀 다중 방식: AI의 미래

AI 개발의 중요한 추세는 모델의 다중 양식이 증가하는 것입니다. 멀티모달 AI 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 동시에 처리하고 결합할 수 있습니다. 이 기능은 보다 포괄적이고 다재다능한 AI를 향한 중요한 단계입니다.

다중 모드 모델의 적용 사례는 자동 이미지 설명입니다. 모델은 이미지를 분석하고 이미지에서 볼 수 있는 내용에 대한 일관되고 언어적인 설명을 생성합니다. 이러한 모델은 시각 장애인이 시각적 정보를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 접근성과 같은 영역에 적용됩니다. 또한 엔터테인먼트 산업에서는 멀티모달 AI 모델을 사용하여 사용자의 행동과 입력에 반응하는 대화형 영화와 게임을 만들 수 있습니다.

다중 모드 AI 모델의 이점을 누릴 수 있는 또 다른 분야는 의료 진단입니다. 이미지 데이터(예: 엑스레이), 텍스트 데이터(예: 환자 파일) 및 오디오 데이터(예: 의사의 대화)를 동시에 분석하여 진단 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

🛠️⚖️ 도전과 윤리적 측면

그러나 인상적인 진전에도 불구하고 AI 모델의 개발 및 배포와 관련된 과제도 있습니다. 가장 큰 과제 중 하나는 편견 문제입니다. 불충분하게 다양한 데이터 세트로 훈련된 AI 모델은 편견과 차별을 증가시킬 수 있습니다. 이는 AI가 형사 사법이나 인사 채용과 같은 민감한 분야에 사용될 때 특히 문제가 될 수 있습니다.

또 다른 측면은 AI 모델의 추적성과 설명 가능성입니다. 단순한 기계 학습 모델은 상대적으로 이해하기 쉬운 반면, LLM 및 기초 모델과 같은 복잡한 모델은 점점 더 "블랙박스"가 되어가고 있습니다. 이는 모델이 특정 결정을 내린 이유를 사용자가 이해하기 어려운 경우가 많다는 것을 의미합니다. 이는 다음과 같이 안전이 중요한 응용 분야에서 특히 문제가 됩니다. B. 의학이나 금융 분야.

데이터 보안 문제도 있습니다. 기초 모델이 효율적으로 작동하려면 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 여기에는 개인 정보나 민감한 정보가 포함되는 경우가 많습니다. 따라서 이 데이터의 저장 및 처리는 오용 및 데이터 유출을 방지하기 위해 특히 안전하도록 설계되어야 합니다.

🎯🧠 인공지능의 잠재력

AI 모델, 특히 대규모 언어 모델과 기반 모델의 급속한 발전은 인공지능이 가지고 있는 잠재력을 인상적으로 보여줍니다. 이러한 모델은 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 근본적으로 변화시켰으며 다양한 산업 전반에 걸쳐 수많은 새로운 응용 프로그램을 열었습니다. AI 시스템의 다중 양식이 증가함에 따라 향후 몇 년 동안 훨씬 더 큰 역할을 수행하고 새롭고 혁신적인 애플리케이션이 가능해질 것입니다.

그러나 동시에 이러한 기술의 사용과 관련된 윤리적 문제와 위험도 심각하게 받아들여야 합니다. AI 시스템의 개발과 구현은 항상 사람을 중심에 두고 이러한 기술을 책임감 있고 투명하게 사용하는 것이 중요합니다.

인공 지능의 미래는 여전히 흥미진진하며, 우리가 단지 포괄적인 변화의 시작 단계에 있다는 것은 분명합니다. AI는 계속해서 빠른 속도로 발전하고 우리의 일상 생활과 업무 세계에서 점점 더 큰 역할을 할 것입니다.

📣 비슷한 주제

🤖 인공지능의 혁명
🧠 대규모 언어 모델의 발전
🌐 기초 모델: 현대 AI의 중추
💡 머신러닝 모델 개요
🎨 멀티모달 AI 및 해당 애플리케이션
📉 AI의 과제와 윤리적 고려사항
🚀 인공지능의 미래 전망
🏭 AI를 산업에 적용
🔍 기초 모델이 연구에 미치는 영향
🛡 AI의 보안 및 설명 가능성

#️⃣ 해시태그: #인공지능 #대언어모델 #기초모델 #기계학습 #다중양식성

😀 기타 적합한 주제

🌊🚀 알레프 알파가 제대로 하고 있습니다: 인공 지능의 레드오션에서

인공 지능의 레드 오션에서 전문화의 블루 오션, 그리고 투명성, 데이터 보호 및 데이터 보안이라는 고유한 판매 포인트로 - 이미지: Xpert.Digital

Aleph Alpha는 스마트한 전략 변화를 추구하고 있습니다. 회사는 대규모 AI 언어 모델의 혼잡한 인공 지능 "레드 오션"에서 벗어나 전문화 및 고유한 USP라는 "블루 오션"에 자리매김하고 있습니다. AI 기업의 거대 기술 기업들이 여전히 불확실한 시장에서 자신을 확립하고 주장하려고 노력하는 가운데 Aleph Alpha는 투명성, 데이터 보호 및 보안에 대한 독특한 접근 방식으로 경쟁에서 두각을 나타냅니다. 이러한 영역은 AI 기술 개발에 핵심적인 역할을 하지만, 빠른 혁신과 비용 절감을 선호하는 대형 시장 참여자들은 종종 무시하는 경우가 많습니다.

자세한 내용은 여기를 참조하세요.