미리보기
AI 기술의 발전과 함께 SOTA AI(State-of-the-Art AI) 모델이 산업과 사회를 혁신하고 있다.《SOTA AI 모델》은 GPT, ViT, 알파폴드, 스테이블 디퓨전 등 최신 AI 모델의 원리와 응용을 탐구하며, AI가 가져올 미래 변화를 조망한다.
AI, 머신 러닝, 딥러닝은 서로 밀접한 연관이 있다. 그러나 각각의 기술은 목적과 구현 방식에서 차이가 있으며, 이를 명확히 이해하는 것은 AI 기술 전반을 체계적으로 파악하는 데 필수적이다. AI는 인간의 사고와 행동을 모방해 문제를 해결하는 광범위한 기술을 의미하므로 머신 러닝과 딥러닝을 포괄한다. AI는 단순한 자동화된 작업 수행에서 복잡한 의사 결정에 이르기까지 다양한 기능을 수행한다. 초기 AI는 명시적으로 작성된 규칙 기반 시스템으로 시작했으나, 현재는 학습 기반의 AI가 주류를 이루고 있다. 예를 들어, 체스 프로그램에서 단순히 규칙에 따라 수를 계산하는 방식은 초기 AI에 속하며, 현재의 AI는 데이터를 학습해 최적의 전략을 자동으로 학습한다.
－01_“AI 모델의 기본 개념” 중에서
멀티모달 AI(Multimodal AI)는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 처리하고 분석하는 기술로, AI 연구에서 점점 더 주목받고 있는 분야다. 멀티모달 AI는 단일 모델로 처리할 수 없는 복잡한 문제를 해결할 수 있으며, 인간의 인지 능력과 유사한 방식으로 데이터를 이해하고 활용할 수 있는 방향으로 발전하고 있다. 전통적인 AI 모델은 특정한 데이터 유형(예: 텍스트, 이미지, 음성)에만 초점을 맞추어 설계되었다. 그러나 실제 환경에서는 다양한 유형의 데이터가 복합적으로 존재하며, 이들 간의 상호 작용을 이해하는 것이 많은 문제를 해결하는 데 중요하다. 예를 들어, 자율 주행 자동차는 카메라 영상을 분석하는 동시에 LiDAR 데이터를 활용하고, 도로 표지판의 텍스트를 읽어야 한다. 이처럼 다양한 형식의 데이터를 복합적으로 처리할 수 있는 능력은 AI 시스템의 성능과 실용성을 높이는 데 매우 중요하다.
－03_“주요 SOTA AI 모델 소개” 중에서
허깅 페이스는 SOTA AI 모델의 미세 조정을 위한 주요 도구로 널리 활용된다. 허깅 페이스의 “트레이너(Trainer)” 클래스는 데이터 세트 로딩, 모델 초기화, 학습 루프 설정과 같은 과정을 자동화해 작업을 간소화해 준다. 예를 들어, 버트 모델을 사용해 특정 도메인의 질문 응답 시스템을 구축하려면, 허깅페이스의 “트랜스포머스(transformers)” 라이브러리를 사용해 사전 학습한 모델을 로드하고, 스쿼드와 같은 도메인 특화 데이터 세트로 미세 조정을 수행할 수 있다. 이미지 작업에서는 오픈AI의 클립 모델을 활용해 의학 이미지와 같은 특화한 데이터로 텍스트ᐨ이미지 매칭 작업을 강화할 수 있다. 클립의 텍스트 인코더와 이미지 인코더를 함께 학습시키면 도메인에 특화한 멀티모달 검색 기능을 구현할 수 있다.
－06_“SOTA AI 모델의 미세 조정” 중에서
SOTA AI 기술은 앞으로 산업과 사회 구조를 재편하며, 기존의 한계를 넘어서 새로운 가능성을 창출할 것이다. 초거대 언어 모델, 멀티모달 AI, 래그와 같은 기술은 미래의 산업적 효율성을 극대화하고, 사회적 문제 해결에서 중추적인 역할을 할 것으로 기대된다. 이러한 전망은 산업 자동화, 글로벌 문제 해결, 인간-AI 협력이라는 세 가지 축을 중심으로 구체화할 수 있다.
－09_“SOTA AI 모델의 미래 전망” 중에서
교보문고: