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'AI 언어 모델'통합검색 결과 입니다. (141건)

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IBM, 왓슨x에서 미스트랄 라지 모델 지원

IBM은 '왓슨x.ai'에서 미스트랄 라지 모델을 제공한다고 25일 발표했다. 인공지능(AI) 개발자를 위한 IBM의 기업용 AI 스튜디오인 왓슨x.ai는 IBM의 그래니트 모델 외에도 다양한 오픈 소스 및 상용 모델 선택이 가능하며, 이를 용도에 따라 변형하거나 비즈니스 솔루션 및 애플리케이션과 통합해 사용할 수 있다. IBM은 이미 왓슨x.ai 내에서 기업 환경에 적용할 수 있는 소규모 모델인 믹스트랄-8x7B를 제공하고 있다. 이 모델은 IBM이 최적화한 모델로, 주어진 시간 동안 처리할 수 있는 데이터의 양이 기존 모델보다 50% 증가했다. 새롭게 추가된 미스트랄 라지는 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 먼저 제공된다. 이제 왓슨x 고객은 추론과 다국어 기능이 필요한 복잡한 전사적 작업을 처리하도록 최적화된 미스트랄 AI의 가장 강력한 모델을 활용할 수 있다. 검색증강생성(RAG) 전문화를 통해 더 장시간의 채팅 상호작용과 대용량 문서 처리가 가능하며, 사용자 정의 함수나 API와 같은 외부 도구에 연결할 수 있고, 뛰어난 코딩 성능으로 특정 용도에 맞는 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있다. 책임감 있는 AI 구축을 위해 안전장치로 사용할 수 있는 '가드레일' 기능을 내장했다. 기업은 이제 왓슨x 플랫폼에서 미스트랄 라지를 통해 데이터 스토어, 프롬프트 랩, 모델 튜닝, 프로세스 모니터링 및 거버넌스 기능을 포함한 추가적인 엔터프라이즈 지원 제품을 활용할 수 있다. 왓슨x 고객은 특정 플랫폼에 종속되지 않고 온프레미스나 퍼블릭 클라우드 제공업체 등 원하는 환경에서 왓슨x.ai 내 모델을 배포할 수 있다. 빠르게 변화하는 AI 분야에서 기업이 민첩하게 적응하고 인프라 및 개발에 대한 매몰 투자를 피하려면 유연성이 핵심이기 때문이다. IBM은 왓슨 플랫폼에 미스트랄 AI의 상용 모델을 제공함으로써 개방형 멀티 모델 전략을 더욱 확장하고 기업이 혁신, 변화, 확장할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 책임감 있게 기업 혁신에 기여하고자 하는 IBM의 의지를 바탕으로, IBM은 한도형 지적 재산권 보상 제도를 통해 미스트랄 라지에 대한 고객 보호를 제공한다고 밝혔다. 이는 IBM이 자사의 AI 모델인 IBM 그래니트 모델에 대한 고객 보증 제도를 적용한 이래 제3자 파운데이션 모델까지 확대한 첫 번째 사례다.

2024.07.25 11:37김우용

오픈AI, 더 똑똑한 AI 모델 내놓나…비밀리에 '스트로베리' 개발

오픈AI가 인공지능(AI) 모델 추론능력 향상을 위해 비공개 연구를 진행 중인 것으로 전해졌다. 성공 시 AI는 인터넷을 자율적으로 탐색하고 작업을 순차적으로 계획·수행 할 수 있게 된다. 15일 로이터에 따르면 오픈AI는 코드명 '스트로베리(Strawberry)'라는 모델을 개발 중인 것으로 알려졌다. 이 모델의 목표는 AI가 심층연구(Deep Research)를 수행하도록 하는 것이다. 심층연구란 AI가 자율적으로 인터넷을 탐색하고 문제를 해결하며 단계에 따라 계획을 수립·실행하는 능력이다. 스트로베리는 질의에 대한 답변만 생성하는 기존 AI모델과 달리 고도의 심층연구 능력을 달성하는 것을 목표로 한다. '챗GPT' 등 생성형 AI 서비스는 이미 인간보다 빠르게 텍스트를 요약하고 산문을 작성할 수 있다. 그러나 인간이 직관적으로 이해하는 상식적 문제나 논리적 오류를 해결하지는 못한다. 대신 거짓 정보를 내뱉는 '환각(Hallucination)' 문제가 발생한다. 로이터는 스트로베리가 성공적으로 개발된다면 현재 AI가 직면한 추론 능력 문제를 해결할 수 있을 것으로 분석했다. 전문가들은 향후 AI가 애플리케이션 개발과 과학적 발견에 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대하고 있다. 로이터 소식통은 "스트로베리 개발은 진행 중인 사안"이라며 "모델의 작동원리는 오픈AI 내부에서도 철저한 기밀"이라고 말했다. 스트로베리는 지난해 '큐스타(Q*)'로 알려져 있었다. 이 모델은 기존 AI가 해결하지 못하던 과학 및 수학 문제에 대해 답을 하는 등 발전된 추론능력을 보였다. 오픈AI 관계자는 스트로베리에 대한 직접적인 언급을 피하며 "우리는 AI 모델이 인간처럼 세상을 보고 이해하기를 바란다"며 "AI 기능에 대한 지속적인 연구는 업계에서 일반적인 관행"이라고 밝혔다.

2024.07.15 14:19조이환

美 클라우드플레어, '웹사이트 스크랩' 차단 지원

미국의 인터넷 보안 업체 클라우드플레어가 웹사이트 소유자들이 인공지능(AI) 서비스의 콘텐츠 접근을 차단하는 기능을 출시했다. 여러 AI 기업들이 타사 웹사이트를 무단으로 스크랩해 콘텐츠를 수집하자 대응 조치를 내놓은 것이다. 지난 6일 포브스 등 외신에 따르면, 클라우드플레어는 공식 블로그를 통해 클라우드플레어 고객이 자신의 웹사이트를 방문하는 AI 봇을 차단하는 기능을 출시했다고 밝혔다. 클라우드플레어 관계자는 해당 기능을 출시한 이유에 대해 "생성형 AI의 인기로 모델 학습이나 추론 실행에 사용되는 콘텐츠 수요가 급증하고 있다"며 "웹 스크래핑용 AI봇을 투명하게 운영하지 않는 일부 AI 기업이 무단으로 콘텐츠를 가져가는 사례도 발생하고 있다"고 설명했다. 해당 기능은 클릭 한 번으로 클라우드플레어 고객 누구나 활성화할 수 있으며 무료 사용자도 이용 가능하다. 해당 기능이 활성화되면 클라우드플레어 자체 기술로 봇 점수를 계산하며, AI봇을 식별하고 막는다. 클라우드플레어는 발표와 함께 자사가 수집한 'AI 스크랩퍼'들의 활동 데이터를 공유했다. AI 모델을 학습시키기 위해 대규모언어모델(LLM) 등의 콘텐츠 수요가 급증하자 여러 기업에서 타사의 홈페이지의 스크랩해 콘텐츠를 도용한 것이다. 해당 데이터에 따르면, 6월 한 달 간 클라우드플레어 사용자 중 약 39%가 AI 봇에 의해 홈페이지 스크랩을 당했다. 또한 이 중 2.98%만이 홈페이지 스크랩을 자체적으로 차단한 것으로 나타났다. 클라우드플레어 관계자는 "봇 탐지를 회피하기 위해 기존 감지 규칙을 우회해 콘텐츠에 접근하려는 AI 기업이 계속 나올 것으로 보인다"며 "클라우드플레어는 머신러닝 모델을 고도화하고 더 많은 AI봇을 차단목록에 추가해 콘텐츠 제작자가 성장할 환경을 제공할 것"이라고 말했다.

2024.07.07 14:13정석규

"AI와 인간 사이 격차 줄인다"…메타, 새로운 AI 학습방법 제시

메타가 사람의 언어를 보다 깊이 이해할 수 있는 인공지능(AI) 학습 방법을 제시했다. 5일 벤처비트 등 외신에 따르면 메타는 다중토큰예측 방식으로 사전학습한 대규모언어모델(LLM) 4종을 허깅페이스를 통해 출시했다. 다중토큰예측은 지난 4월 메타의 연구진이 발표한 논문을 통해 처음 소개된 기술이다. 순차적으로 토큰 하나씩 예측하는 기존 LLM 훈련과 달리 동시에 여러 토큰을 예측하는 방식이다. 토큰은 LLM이 인식하는 문자데이터의 기본 단위다. 이는 여러 토큰을 동시에 예측함으로써 언어 구조와 맥락에 대한 세밀한 관계를 보다 깊게 파악할 수 있어 언어에 담긴 내용을 AI가 더욱 정확하게 이해할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 코드 생성부터 글쓰기 등 다양한 작업에서 보다 효율적이고 높은 수준의 결과물을 작성하는 것이 가능하다. 메타는 해당 방식을 통해 기존 방식보다 LLM의 성능을 향상시킬 뿐 아니라 훈련 시간과 학습에 필요한 컴퓨팅파워를 줄일 수 있다고 밝혔다. 이를 통해 AI 개발·운영 비용을 절감하고 환경에 미치는 악영향을 최소화해 지속가능한 업무환경을 구축할 수 있다고 설명했다. 허깅페이스에 공개된 4종의 LLM은 모두 70억 개의 매개변수를 기반으로 하지만 성능 비교를 위해 토큰에 차이를 뒀다. 7B_200B_1와 7B_200B_4는 2천억 개의 토큰을 활용하지만 7B_200B_1는 기존 방식으로 7B_200B_4는 다중토큰예측모델이 적용됐다. 7B_1T_1와 7B_1T_4는 토큰의 개수가 1조개로 늘어났으며 방식은 동일하다. 메타는 AI 성능 테스트인 MBPP와 휴먼에벌 벤치마크 테스트를 실시한 결과 각각 17%와 12% 더 높은 정확성을 기록했으며 생성속도는 3배 더 빨랐다고 밝혔다. 메타의 연구원들은 "우리의 접근 방식은 LLM의 속도를 향상시킬 뿐 아니라 더 나은 모델의 성능과 훈련 효율성을 제공한다"며 "새로운 학습 방법은 단순한 효율성의 확장을 넘어 언어에 대한 더욱 깊이 있는 이해를 제공해 AI와 인간 사이의 격차를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다"고 논문을 통해 강조했다.

2024.07.05 10:44남혁우

아마존, '홈페이지 무단 스크랩' 혐의로 AI 스타트업 조사

아마존이 자사 홈페이지를 무단 스크랩했다는 혐의로 인공지능 스타트업 '퍼플렉시티'를 조사 중이다. 최근 엔가젯·와이어 등 외신 보도에 따르면, 아마존 운영사 '아마존웹서비스'는 퍼플렉시티가 규정을 위반하고 있는지 확인하기 위한 조사를 시작했다. 퍼플렉시티는 AI 개발의 토대가 되는 대규모언어모델(LLM) 훈련용 콘텐츠를 수집하기 위해 아마존 홈페이지를 무단으로 스크랩했다는 의심을 받고 있다. 대부분의 프로그램 개발자는 봇이 특정 페이지에 액세스할 수 있는지에 대한 지침이 포함된 '로봇(robots.txt)'이라는 문서 파일을 도메인에 넣는다. 이는 자발적인 조치지만, 프로그램 개발자들이 90년대에 표준화한 이래로 대부분의 스크랩 프로그램은 이를 지켜왔다. 아마존웹서비스의 클라우드 사업부는 퍼플렉시티가 '로봇' 문서 지침을 무시하는 스크랩 프로그램을 사용했다는 혐의를 조사하고 있다. 와이어드 등의 외신은 아마존 웹 사이트의 '로봇' 지침을 우회하는 가상 머신을 발견했다고 보도했다. 보도에 따르면, 이 시스템은 퍼플렉시티의 IP 주소를 사용해 아마존 서버에서 웹사이트의 사용됐다. 아마존웹서비스 대변인은 관련 성명서에서 "우리 회사의 서비스 약관은 불법적인 활동을 금지하며 고객은 이러한 약관을 준수할 책임이 있다"며 "우리는 다양한 출처로부터 관련 혐의에 대한 보고를 지속적으로 받고 있다"고 밝혔다. 그는 "우리 클라우드 사업부는 퍼플렉시티의 규정 위반 가능성에 대한 모든 정보를 종합해 조사 중이다"고 덧붙였다. 사라 플랫닉 퍼플렉시티 대변인은 자사의 스크랩 프로그램이 로봇 배제 프로토콜을 우회하고 있다는 사실을 부인했다. 그는 "아마존에서 실행되는 퍼플렉시티 봇은 로봇 문서를 존중하며, 퍼플렉시티가 아마존 서비스 약관을 위반하지 않는다는 것을 확인했다"고 말했다.

2024.07.01 09:36정석규

알리바바, 자사 AI 프로그래머로 앱 개발 돕는다

알리바바 클라우드가 자체 개발한 대규모언어모델(LLM)을 기반으로 첫 '인공지능(AI) 프로그래머'를 도입했다. 23일 사우스차이나모닝포스트 보도에 따르면, 알리바바 클라우드는 AI 프로그래머가 앱 개발 시간을 분 단위까지 단축하는 것을 목표로 한다고 밝혔다. AI 프로그래머 출시는 알리바바 클라우드의 첫 AI 코딩 비서인 통이 링마(Tongyi Lingma)가 소개된 지 7개월 만이다. 알리바바 클라우드는 개인·기업 개발자 모두를 고객으로 상정했으며, 구체적인 사용료는 아직 공개되지 않았다. 알리바바에 따르면, 비서 역할을 하는 AI 프로그래머는 ▲소프트웨어 설계자 ▲개발 엔지니어 ▲테스트 엔지니어의 역할을 결합해 제품 개발을 돕는다. 알리바바 클라우드의 LLM 서비스 '통이치엔원'을 관리하는 쑤동(Xu Dong)은 지난 21일(현지시간) 상하이에서 열린 회사의 클라우드AI 행사에서 "소프트웨어 앱 개발의 패러다임이 변하고 있다"고 말했다. 그는 "미래에는 사용자가 문제를 식별하고 요구사항을 표현하기만 하면 몇 분 만에 AI가 앱 개발을 완료하는 일이 낯설지 않을 것"이라고 덧붙였다. AI 프로그래머의 출시는 통이치엔원이 지원하는 알리바바 클라우드의 첫번째 AI 코딩 도우미 '통이링마'가 도입된 지 7개월 만에 이뤄졌다. 오픈 소스 코드 교육을 받은 '통이링마'는 자연어 지침을 기반으로 ▲코드 생성 ▲단위 테스트 실행 ▲코드 디버그·최적화가 가능하다다. 롱이링마의 기본 버전은 개인 사용자에게 무료이며, 추가 관리 기능을 갖춘 기업 버전은 1인당 월 159위안(약 3만원)의 요금으로 사용할 수 있다.

2024.06.24 14:57정석규

KAIST, 멀티모달 대형언어모델 '깃허브' 공개…GPT-4V 시각성능 "제꼈다"

국내 연구진이 오픈AI의 GPT-4V와 구글 제미나이-프로(Gemini-Pro)의 시각 성능을 능가하는 멀티모달 대형언어모델을 개발, 오픈소스 커뮤니티 깃허브(Github)에 공개했다. 최근 주목받는 생성형 AI 트랜드가 멀티모달화로 진화 중이어서 귀추가 주목됐다. KAIST는 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀이 GPT-4V 등 비공개 상업 모델의 시각 성능을 넘어서는 공개형 멀티모달 대형언어모델을 선보였다고 20일 밝혔다. 연구팀은 멀티모달 대형언어모델 시각 성능을 개선하기 위해 '콜라보(CoLLaVO)'와 '모아이(MoAI)' 2가지 기술을 자체 개발했다. 이병관 연구원(박사과정,제1저자)은 "GPT-4V나 제미나이-프로 등과 시각성능 만을 비교하면 점수나 정확도 면에서 최대 10% 더 우수하다"고 말했다. 인지추론성도 함께 따져봐야 하지만, 이는 이번 연구 주제에서 벗어나 나중에 생각할 부분이라는 것이 이 연구원 얘기다. 사실 인지추론성도 개별 검토한 결과 오픈AI나 구글 모델 대비 결코 뒤지진 않는다는 것이 이 연구원의 귀뜸이다. 연구팀은 '콜라보'를 개발하기 전 기존 공개형 멀티모달 대형언어모델 성능이 비공개형에 비해 떨어지는 이유를 1차적으로 물체 수준에 대한 이미지 이해 능력 저하에서 찾았다. 연구팀은 이를 개선하기 위해 이미지 내 정보를 배경과 물체 단위로 분할하고 각 배경 및 물체에 대한 정보를 멀티모달 대형언어모델에 직접 넣어주는 '크레용 프롬프트(Crayon Prompt)'라는 시각적 프롬프트를 새로 설계했다. 또 시각적 지시 조정 단계에서 크레용 프롬프트로 학습한 정보를 잃어버리지 않기 위해 물체 수준 이미지 이해 능력과 시각-언어 태스크 처리 능력을 서로 다른 파라미터로 학습시키는 획기적인 학습전략인 '듀얼 큐로라(Dual QLoRA)'를 제안했다. 이병관 연구원은 "이로 인해 이미지 내에서 배경 및 물체를 1차원적으로 구분하는 능력이 크게 향상됐다"고 덧붙였다. 대형언어모델인 모아이(MoAI)'도 개발했다. 인간이 사물을 판단하는 인지과학적 요소(물체 존재나 상태, 상호작용, 배경, 텍스트 등)에서 영감을 얻었다는 것이 연구팀 설명이다. 연구팀은 "기존 멀티모달 대형언어모델은 텍스트에 의미적으로 정렬된 시각 인코더(vision encoder)만을 사용하기 때문에, 이미지 픽셀 수준에서의 상세하고 종합적인 실세계 장면에 대한 이해가 모자란다고 판단했다"고 말했다. 연구팀은 △전체적 분할 △한계가 없는 물체 검출기 △상황 그래프 생성 △글자 인식 등 4가지 컴퓨터 비전 모델을 언어로 변환한 뒤 멀티모달 대형언어모델에 입력했다. 이를 연구팀이 실제 검증한 결과 '콜라보'는 Math Vista(대학수준 수학 및 물리문제)나 MM-벤치(영어 객관식 문제), MMB-CN(중국어 객관식 문제), AI2D(어학문제) 등의 풀이에서 기존 모델 대비 최대 10%까지 점수와 정확도가 우수했다. 또 '모아이'는 기존 공개형 및 비공개형 LLVMs(멀티모달 대형언어)와 비교한 결과 각 질문에 따라 점수가 20포인트 이상 우수하게 답변한 경우도 나타났다. 이병관 연구원은 "3개월전 깃허브에 올려놓은 '콜라보'(https://github.com/ByungKwanLee/CoLLaVO)와 '모아이'(https://github.com/ByungKwanLee/MoAI)에 관심을 가져달라"며 "박사학위가 마무리되면 멀티모달 대형언어를 아이템으로 창업할 생각도 있다"고 말했다. 박사과정 5년차인 이 연구원은 또 "개인적으로 향후 기회가 닿는다면, 핸드폰에 들어가는 사이즈로 현재 성능을 유지하는 멀티모달 대형언어모델을 만들어 볼 것"이라고 덧붙였다. 노용만 교수는 “연구팀에서 개발한 공개형 멀티모달 대형언어모델이 허깅페이스 일간 화제의 논문(Huggingface Daily Papers)에 추천됐다"며 "SNS 등을 통해 전세계에 점차 알려지는 등 관련분야 발전에 기여할 것"으로 기대했다. 연구에는 논문 제1저자 이병관 박사과정 연구원 외에도 박범찬 석박사통합과정, 김채원 박사과정이 공동 저자로 참여했다. 연구결과는 '콜라보'의 경우 자연어 처리(NLP) 분야 국제 학회 'ACL Findings 2024'(5월16일자)에 게재됐다. '모아이(MoAI)'는 컴퓨터 비전 국제 학회인 'ECCV 2024'에 논문을 제출하고 결과를 기다리고 있다. 한편 이 연구는 KAIST 미래국방 인공지능 특화연구센터 및 전기및전자공학부 지원을 받아 수행했다.

2024.06.20 14:26박희범

"기업 환경에 LLM 특화"…미스트랄AI, 미세조정 SDK 공개

미스트랄AI가 대규모언어모델(LLM)의 성능을 개선하거나 기업에 특화할 수 있도록 기술 지원을 제공한다. 미스트랄은 5일(현지시간) AI모델 미세 조정을 위한 소프트웨어 개발 키트(SDK)인 미스트랄 파인튠(Mistral-Finetune)을 출시했다. 깃허브를 통해 공개된 미스트랄 파인튠는 미스트랄의 AI 모델을 워크스테이션, 서버 및 소규모 데이터 센터 노드 등 다양한 인프라에 최적화할 수 있도록 지원한다. 공개된 내용에 따르면 해당 SDK는 다중 GPU 설정에 최적화되어 있지만 미스트랄 7B와 같은 소형 모델을 미세 조정하기 위해 엔비디아 A100 또는 H100 GPU 단일 모델로 설정을 변경하는 것도 가능하다. 예를 들어 오픈AI의 챗GPT를 사용한 140만 개의 대화 모음인 울트라챗과 같은 데이터 세트를 미세 조정하는 과정은 8개의 H100 GPU를 활용해 약 30분 만에 완료할 수 있다. 보다 효율적인 AI 개발을 위해 '라 플랫폼'과 같은 유로 개발 서비스와 연계한 작업도 가능하다. 라플랫폼을 활용하면 특정 요구 사항에 맞게 모델을 정의하거나 교육하는 API를 호출해효과적으로 AI를 개발할 수 있다. 미스트랄은 몇 주에 걸쳐 미세 조정 서비스에 새로운 모델을 추가할 예정이라고 밝혔다. 이와 함께 미스트랄은 SDK를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하기 위한 교육 서비스를 함께 제공한다. 교육서비스에는 기업의 자체 데이터를 사용해 미스트랄 AI 모델을 미세조정하는 커리큘럼이 포함돼 보다 효율적이고 전문적으로 AI를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 미스트랄 AI 팀은 "우리는 개발자에게 강력한 개방형 생성 모델을 제공하고 이를 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 제공한다"고 강조했다.

2024.06.06 15:00남혁우

업스테이지-플리토, 아시아 다국어 AI모델 함께 만든다

업스테이지(대표 김성훈)가 플리토와 함께 일본어, 태국어 등 데이터가 부족한 아시아 지역 대규모 언어모델을 공동 개발한다. 업스테이지는 플리토와 AI 언어 데이터 구축을 위한 업무협력 협약(MOU)를 체결했다고 9일 밝혔다. 현재 빅테크 기업이 주도하는 거대언어모델(LLM) 개발은 영어에 편중돼, 상대적으로 아시아권의 언어는 학습 데이터가 부족한 실정이다. 이에 양사는 ▲ 한국어 언어모델 평가 플랫폼 'Open-Ko LLM 리더보드' 벤치마크 데이터셋 구축 ▲ 다국어 LLM 리더보드 운영 ▲ 저자원 언어 데이터 구축 및 저자원 언어 활용 LLM 현지화 ▲ 기업용 LLM 구축에 따른 데이터 공급 파트너십 강화 등 다양한 분야에서 협력을 강화하기로 했다. 이를 통해 고품질의 저자원 언어 데이터를 확보, 사전학습 LLM 솔라의 지원 언어를 확장해 동남아시아 등 다양한 지역별 언어에 특화된 맞춤형 모델을 개발하겠다는 전략이다. 솔라는 현재 한국어, 영어를 지원하며, 연내 일본어와 태국어까지 지원 언어를 확대할 예정이다. 플리토는 이번 협약을 바탕으로 언어 데이터와 AI 기술 간의 시너지를 통해 언어 모델의 고도화에 적극적으로 기여할 예정이다. 더불어 다국어 병렬 말뭉치 구축 노하우와 저작권 이슈가 없는 텍스트·이미지·음성 데이터셋을 통해 자사 언어 수집 기술 경쟁력을 높인다는 계획이다. 김성훈 업스테이지 대표는 “언어모델로 촉발된 생성형 AI 열풍이 전 세계를 뒤흔들고 있는 상황에서 양질의 언어 데이터 확보는 필수적인 과제”라며 “업스테이지는 이번 플리토와의 협력을 통해 전 세계 더 많은 사람들이 생성형 AI 혁신을 경험할 수 있도록 데이터 고도화에 나설 것”이라고 밝혔다. 이정수 플리토 대표는 "저자원 언어 학습분야는 초거대언어모델 성능의 핵심 요소로 부상했다”며 “양사 협력을 통해 고품질 데이터와 고도화된 기술 간의 접목이 국내 생성형 AI 생태계에 얼마나 긍정적인 기여를 할 수 있는지 보이자고 한다”고 말했다.

2024.05.09 15:15남혁우

[유미's 픽] 삼성도 챗GPT로 기밀 샐까 골머리…'AI 보안' 선두 경쟁 본격화

#. 지난해 5월. 삼성전자는 회사 내부 기기에서 생성형 인공지능(AI) 사용을 금지했다. 삼성전자 반도체(DS) 부문 직원들이 같은 해 3월 소프트웨어 소스코드의 오류를 확인하고 회의 내용을 요약하는 등의 업무를 위해 챗GPT에 소스코드, 회의 내용 등을 입력했다가 문제가 발생했기 때문이다. 이에 삼성전자는 "사내 PC를 통한 생성형 AI 사용을 일시적으로 제한한다"며 "사외에서 챗GPT 등 생성형 AI를 사용하는 경우에도 회사와 관련된 정보, 본인 및 타인의 개인정보 등은 입력하지 않도록 각별히 유의해 달라"고 당부했다. 이처럼 오픈AI '챗GPT', 구글 '제미나이' 같은 생성형 AI를 통한 검색이 최근 활발히 이뤄지며 기밀 정보 유출 우려가 높아진 가운데 기업을 중심으로 '보안'의 중요성이 점차 커지고 있다. 보안이 AI 산업의 한 축이 될 것으로 전망되면서 국내외 업체들도 앞 다퉈 대응에 나선 모양새다. 7일 업계에 따르면 마이크로소프트(MS)는 지난달 1일 '코파일럿 포 시큐리티(Copilot for Security)'를 출시하며 기업 공략에 본격 나섰다. 이 서비스는 IT 및 보안 담당자를 위한 생성형 AI 보안 솔루션으로, 오픈AI GPT-4와 MS 자체 보안 특화 AI 모델을 기반으로 구동된다. MS는 지난해 3월 사이버보안 업계 첫 생성형 AI 보안 서비스라는 이름으로 이 시장에 첫 발을 내딛었다. 당시 이 서비스는 챗봇처럼 위협 요인을 알려주는 구동 방식에 그쳤다. 이번에 나온 '코파일럿 포 시큐리티'는 프롬프트 입력 시 사고 요약, 취약점 분석도 가능하다는 점에서 한 단계 더 진화됐다는 평가다. 이에 맞춰 체크포인트 소프트웨어 테크놀로지스는 보안 작업 필요 시간을 10%로 줄이는 AI 보안 솔루션 '인피니티 AI 코파일럿'을 올해 2월 선보였다. 체크포인트는 MS의 오랜 파트너인 사이버 보안 플랫폼 기업으로, 현재 프리뷰 형태로 이 서비스를 제공 중이다. 2분기에 정식 출시를 앞둔 '인피니티 AI 코파일럿'은 보안 정책을 변경하고 직원 내 담당 권한을 변경하는 작업도 가능한 것이 특징이다. 글로벌 보안 시장을 이끌고 있는 팔로알토 네트웍스는 AI 열풍 이전인 12여년 전부터 사이버 보안에 AI·머신러닝(ML)을 활용해 업계 선구자로 통한다. 최근에는 보안관제 인력난에 대한 해결책으로 '확장된 보안 인텔리전스 자동화 관리(XSIAM)'를 내세워 AI를 통한 보안운영센터(SOC)의 운영 효율을 높이기 위해 애쓰고 있다. 구글도 AI로 보안 강화에 나설 것이란 뜻을 내비쳤다. 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 지난 2월 독일 뮌헨 안보회의에서 "사이버 해커는 시스템을 공격하기 위해 한 번만 성공하면 되지만, 방어자는 시스템을 보호하기 위해 매번 성공해야 한다는 딜레마가 있다"며 "(AI는) 이러한 딜레마를 줄여줄 것"이라고 밝혀 눈길을 끌었다. 국내 업체 역시 AI 기술을 적용해 서비스 경쟁력을 끌어 올리고 있다. 안랩은 현재 연구소 산하에 '인공지능팀'을 두고 머신러닝 기술을 통한 솔루션·서비스 탐지 기능 고도화 작업에 집중하고 있다. 또 AI를 악성코드와 피싱 이메일, 스미싱 문자 등을 탐지하는데도 활용 중이다. 여기에 생성형 AI 기술 개발을 통해 확장된 탐지 및 대응(XDR) 플랫폼 '안랩 XDR'에서 보안 담당자의 업무를 더 끌어올릴 수 있는 'AI 시큐리티 어시스턴트'도 개발 중이다. 업계 관계자는 "보안업체들은 판정형 AI업체의 서비스를 생성형 AI와 결합해 기술을 고도화 하던가, 생성형 AI가 기존에 가지고 있는 보안 문제를 최소화 하는 것에 집중하고 있다"며 "이들이 다양한 방식으로 AI 기술을 활용하는 것은 자연스러운 흐름"이라고 말했다. 일부 기업들은 AI를 활용해 보안 위협을 탐지하는 것에 그치지 않고 기업용 AI 시장에 직접 뛰어들고 있다. 내부 보안 혹은 사이버 위협·악성코드 분석 등 비정형 데이터를 포함한 데이터 분류와 필터링 기술에 강점을 갖고 있다는 점을 앞세워 보다 안전한 맞춤형 AI 서비스를 제공할 수 있다고 강조하고 나섰다. 데이터·애플리케이션 보안 사업에 집중했던 파수는 지난 3월 경량언어모델(sLLM) '엘름(ELLM)'을 출시하며 본격적으로 LLM 시장 경쟁에 나섰다. 구축형(온프레미스)으로 제공되는 엘름은 코딩, 법률, 세무, 금융 등 다양한 직군, 산업 환경에서 활용할 수 있는 것이 특징이다. 또 특정 작업이나 도메인에 맞는 작은 데이터 세트를 활용해 모델을 추가적으로 훈련시킬 수 있다. 이에 기업에선 특정 부서나 조직에서만 사용할 수도 있다. 사이버 위협 인텔리전스(CTI) 기업 S2W도 sLLM 플랫폼 'S-AIP(S2W Artificial Intelligence Platform)'를 내놨다. S-AIP는 각 기업이 가지고 있는 보안 수준에 맞춰 아키텍처를 구현하고, 데이터 보안 기술을 기반으로 기업용 프라이빗 sLLM 구축을 지원할 수 있다. 보안업계에서 떠오르고 있는 샌즈랩도 AI 기반 사이버 보안 사업 영역을 빠르게 고도화하고 있다. 이곳은 지난 2월 기업 내부 인프라에서 직접 운영, 제어가 가능한 온프레미스 sLLM '샌디(SANDY)'를 개발했다. 샌디는 기존에 사람이 직접 했던 보고서 요약·교정, 기업 내 해킹 대응 정보 검색을 대신 수행하며 최신 사이버 위협에 선제 대응할 수 있는 역량도 갖췄다. 이 외에 샌즈랩은 샌디를 기반으로 최근 포티투마루, LG유플러스와 사이버 보안을 강화할 수 있는 LLM 기술을 공동 개발키로 해 주목 받고 있다. 업계 관계자는 "국내 보안기업들이 생성형 AI 시장에 뛰어드는 이유는 데이터 보안·악성코드 분석 등의 분야에서 다년간 축적된 기술력과 노하우가 AI 데이터 학습에 유리하다는 판단 때문"이라며 "정보유출 등에 민감한 기업용 AI 분야에선 강점이 될 수 있을 것"이라고 분석했다. 이어 "보안 시장이 AI처럼 폭발적인 성장 잠재력을 갖추기 어렵다는 점에서 기존 보안 사업과 연계할 경우 AI를 새로운 성장동력으로 삼을 수 있을 것이란 점도 영향을 미친 듯 하다"며 "글로벌 단위에서 아직까지 AI 보안 시장을 이끄는 선두 업체가 마땅히 없다는 것도 매력적인 요소"라고 덧붙였다.

2024.05.07 16:19장유미

GPT-3.5, 스트리트파이터3로 GPT-4 꺾었다

오픈AI의 GPT-3.5 터보가 GPT-4 등 상위 인공지능(AI) 모델을 꺾고 스트리트파이터3 챔피언에 올랐다. 14개 대규모언어모델(LLM)들이 각축을 벌인 스트리트파이터3 게임 대회에서 'GPT-3.5'가 우승을 차지했다고 PC게이머 등 외신들이 최근 보도했다. 보도에 따르면 미국 샌프란시스코에서 개최한 미스트랄 AI SF 해커톤에서 LLM간 이벤트 매치가 열렸다. 비디오게임 스트리트파이터3를 학습해 치러진 이번 대회는 LLM이 실제 업무에서 어떤 성과를 낼 수 있는지 시각적으로 확인할 수 있도록 마련됐다. 단기간에 치러진 대회인 만큼 학습시간을 줄이기 위해 캐릭터는 켄으로 제한됐다. 승부에 참여한 LLM은 화면을 인식할 수 있도록 텍스트 설명이 제공되며 캐릭터와 상대의 동작 그리고 양쪽의 체력바를 학습해 대회가 치러졌다. 오픈AI의 GPT-3.5 및 GPT-4과 다양한 버전의 미스트랄 LLM 등 총 14종의 LLM이 경합을 벌인 결과 GPT-3.5 터보버전이 최종 우승을 차지했다. 이어서 미스트랄 스몰 파이널버전이 뒤를 이었다. 기본 성능이 더 높은 GPT-4와 미스트랄 AI 상위 모델이 오히려 하위권을 기록해 눈길을 끌기도 했다. 이에 대해 미스트랄 AI의 운영진은 각 AI가 갖는 특성이 게임에 영향을 미쳤다고 설명했다. 모델의 크기가 작으면 대기 시간과 속도에 이점을 가질 수 있는 만큼 게임에서 유리해질 가능성이 크다는 설명이다.

2024.04.08 14:11남혁우

"더 똑똑한 '시리' 만든다"…애플, 소형 언어모델 '렘' 출시

애플이 아이폰 음성모델 '시리'를 더 똑똑하게 만들기 위해 소형언어모델(SLM)을 출시했다. 시리가 사용자 요구사항과 문맥을 더 정확히 이해할 수 있도록 도울 수 있다. 2일(현지시간) 미국 지디넷 등 IT 외신은 애플이 아이폰 내 시리가 사용자 문맥을 정확히 이해하고 요구사항을 맞춤형으로 수행하는 데 활용할 SLM '렘(ReALM)'을 출시했다고 보도했다. 이 모델은 온디바이스AI에 특화된 형태다. 시리가 사용자 대화 내용을 기존보다 더 오래 기억하고, 아이폰 화면에 표시된 내용을 이해할 수 있도록 도울 수 있다. 재생 중인 음악 등까지 인식할 수 있어서 사용자 취향에 따른 답변과 검색도 향상시킬 수 있다. 해당 모델은 파라미터 규모에 따라 'ReALM-80M' 'ReALM-250M' 'ReALM-1B' 'ReALM-3B'로 총 네가지 유형으로 이뤄졌다. 애플 AI연구팀은 "해당 모델들은 기존 거대언어모델(LLM)보다 파라미터는 작지만 특정 업무 수행에선 더 높은 성능을 보인다"고 밝혔다. 연구팀은 해당 모델을 오픈AI GPT-3.5와 GPT-4와 비교하는 테스트를 진행했다. 벤치마킹 테스트 결과 특정 작업에서 자사 모델이 오픈AI의 모델 성능을 뛰어넘었다는 평가다. 연구진은 "파라미터가 가장 작은 모델은 GPT-4와 비슷한 성능을 달성했다"며 "가장 큰 모델은 GPT-4보다 특정 작업에서 더 뛰어난 성능을 보였다"고 설명했다. 또 "렘이 GPT보다 적은 수의 파라미터로 구성됐음에도 최신 LLM과 비슷한 수준의 성능을 보인 셈"이라고 덧붙였다. GPT-3.5는 1천750억 매개변수로 이뤄졌다. GPT-4는 약 1조5천억개 매개변수가 있는 것으로 알려졌다. 일각에선 이 모델이 오는 6월 열릴 애플세계개발자회의(WWDC) 2024에서 소개할 iOS18 버전에 탑재될 것으로 보고 있지만, 확실한 적용 시기는 미정이다. 애플조차 해당 모델이 최신 버전이나 기기에 탑재할 여부에 대해 밝히지 않았다. 최근 스마트폰 시장에선 생성형 AI가 핵심 기능으로 떠오르고 있는 분위기지만 애플은 아이폰에 생성형 AI 탑재 등에 대한 뚜렷한 청사진을 제시하지 않았다. 일각에선 아이폰 혁신이 사라지고 있다고 평가하기 시작했다. 이에 애플은 10년 동안 공들인 애플카 프로젝트를 중단하고 생성형 AI 기능에 주력하기로 했다. 지난달 구글, 바이두, 앤트로픽 등에 도움을 요청한 것으로 전해졌다.

2024.04.03 09:02김미정

메타, '라마3' 전용 AI인프라 공개...GPU만 4만9천개

메타가 차기 대규모언어모델(LLM) '라마 3' 학습을 위한 세계 최대 규모의 컴퓨팅 인프라를 공개했다. 최근 실리콘 앵글 등 외신에 따르면 메타는 AI학습을 위한 데이터센터급의 24K GPU 클러스터 한 쌍의 세부정보를 공식 블로그를 통해 공개했다. 여러 그래픽처리장치(GPU)를 네트워크로 연결해 병렬 컴퓨팅 작업을 수행하는 시스템이다. 기계학습, 대규모 시뮬레이션 등 대규모 계산 작업을 더 빠르게 처리하기 위해 활용된다. 메타에서 공개한 24K GPU 클러스터는 2022년 선보인 리서치슈퍼클러스터(RSC)의 후속모델이다. 이름처럼 2개의 클러스터에 각 2만4천576개의 엔비디아 텐서 코어 H100(이하 H100) GPU가 적용된 것이 특징으로 총 4만9천 개 이상의 H100 CPU를 활용할 수 있다. 이번 발표는 일반인공지능(AGI) 연구를 위해 대규모 인프라 구축 계획의 일환이다. 메타는 2024년 말까지 35만 개의 H100 GPU를 포함한 AI 인프라를 확장할 계획이다. 이를 통해 기존에 확보한 인프라를 포함해 60만 개의 H100 GPU 수준의 컴퓨팅 파워를 갖추는 것을 목표로 한다. 두 클러스터는 GPU 수가 동일하며 개방형 GPU 하드웨어 플랫폼 '그랜드 티톤(Grand Teton)'을 사용해 구축됐다. 하지만 네트워크 인프라 설계에 차이가 있다. 하나는 웻지 400 및 미니팩 2 OCP 랙 스위치와 아리스타 7800를 기반으로 자체 개발한 RDMA 오버 컨버지드 이더넷(RoCE) 솔수션을 적용했다. 두 번째 클러스터는 엔비디아의 퀀텀2 인피니밴드 패브릭 솔루션이 적용됐다. 두 클러스터의 구조를 다르게 한 이유는 향후 더 크고 확장된 클러스터 구축을 목표로 하기 때문이다. 두 클러스터에서 다양한 분야의 AI를 학습하며 어떤 구조와 설계 방식이 AI에 적합한지 데이터를 확보해 이후 적용하겠다는 비전이다. 저장장치도 해머스케이프와 협력해 자체 개발했다. 생성형 AI 훈련 작업이 점점 빨라지고 규모가 커지는 것에 대비해 고성능이면서도 수만개의 GPU에서 동시 작업하는 데이터를 감당할 수 있도록 E1.S SSD를 활용했다. 이와 함께 구글은 개방형 AI 생태계 활성화를 위해 AI 소프트웨어 프레임워크인 파이토치를 지속해서 지원할 것이라고 강조했다. 케빈 리 등 구글 연구원은 “지난 2015년 빅서 플랫폼을 시작으로 GPU 하드웨어 플랫폼을 설계를 공개하고 있다”며 “우리는 이런 정보 공유가 업계의 문제 해결을 돕는데 도움이 될 것이라고 믿고 있다”고 이번 GPU 클러스터 관련 내용을 공개한 이유를 밝혔다. 이어서 “우리의 AI 노력은 개방형 과학과 교차 협력의 철학을 바탕으로 구축됐다”며 “개방형 생태계는 AI 개발에 투명성, 정밀성, 신뢰를 제공하고 안전과 책임을 최우선으로 하여 모든 사람이 혜택을 누릴 수 있는 혁신을 이끌어낼 것”이라고 강조했다.

2024.03.17 13:07남혁우

스노우플레이크, 미스트랄AI와 협력…'미스트랄 라지' 모델 제공

스노우플레이크는 최근 프랑스 AI 솔루션 제공업체 미스트랄AI와 파트너십을 체결했다고 11일 일 발표했다. 이 파트너십은 스노우플레이크 산하 벤처 캐피탈인 스노우플레이크 벤처스의 미스트랄AI의 시리즈 A 투자를 포함한다. 양사의 협력으로 스노우플레이크 고객은 미스트랄AI가 가장 최근에 선보인 플래그십 대규모 언어 모델(LLM)인 '미스트랄 라지'를 스노우플레이크 데이터 클라우드 플랫폼에서 적용할 수 있다. 미스트랄AI의 기본 모델인 '미스트랄 7B'와 오픈 소스 모델 '믹스트랄8x7B'에도 액세스할 수 있다. '미스트랄 라지'는 고유한 추론 능력을 갖춘 LLM 모델로 코딩과 수학에 능숙하고 한번의 요청으로 수백 페이지에 달하는 문서를 처리할 수 있다. 프랑스어, 영어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 5개 언어 처리가 가능하다. 기존 생성형 AI 모델과 '대규모 다중 작업 언어 이해 측정(MMLU)' 비교함에서 뛰어난 성능을 입증하며 챗GPT-4에 이어 API를 통해 사용 가능한 모델 중 2위를 차지하기도 했다. '미스트랄 7B'는 낮은 지연 시간과 메모리 요구사항에 비해 높은 처리량을 갖춘 것이 특징이다. '믹스트랄 8x7B'는 대부분의 성능 비교에서 챗GPT3.5보다 빠르고 품질이 우수한 것으로 나타났다. 미스트랄AI의 모델들은 '스노우플레이크 코텍스'에서 프리뷰 공개 형태로 고객에게 제공된다. 스노우플레이크 코텍스는 스노우플레이크 플랫폼에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 완전 관리형 LLM 및 벡터 검색 서비스이다. AI/ML 기술 없이도 쉽고 강화된 보안 환경에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 서비스로, 기업 고객은 데이터에 대한 보안, 개인 정보 보호 및 거버넌스는 유지하면서 데이터를 빠른 속도로 분석하고 AI 앱을 구축할 수 있다. 스노우플레이크 지난해 감정 분석, 번역, 요약과 같은 특수 작업을 위한 LLM을 지원하는 코텍스를 처음 공개했다. 또한, 메타 '라마2' 모델을 시작으로 검색증강생성(RAG)을 포함한 기본 LLM 지원을 늘리고 있다. 스노우플레이크는 미스트랄AI와의 파트너십을 통해 생성형 AI에 대한 투자를 이어가면서, 기본형 LLM을 스노우플레이크 코텍스에서 제공해 기업이 다방면 비즈니스에 최첨단 생성형 AI를 도입할 수 있도록 지원하고 있다. 복잡한 GPU 관리 대신 사용자의 AI 활용도를 넓히기 위해 엔비디아와 적극적으로 협력하고 있다. 스노우플레이크 코텍스는 엔비디아 트라이튼 추론 서버를 활용해 풀스택 가속 컴퓨팅 플랫폼을 제공하고 있다. 스노우플레이크 코텍스 LLM 기능이 공개 프리뷰되며 스노우플레이크 기업 고객은 기업 고유의 데이터를 바탕으로 다양하게 AI를 활용할 수 있게 됐다. SQL 기술을 갖춘 사용자라면 누구나 수 초 내에 감정 분석, 번역, 요약과 같은 특수 작업을 비용 효율적으로 진행할 수 있다. 파이썬 개발자라면 스노우플레이크 코텍스에서 제공하는 미스트랄AI의 LLM은 물론, 곧 공개될 스노우플레이크 스트림릿의 대화형 기능을 통해 수 분 내에 챗봇과 같은 풀스택 AI 앱을 개발할 수 있게 된다. 간편해진 경험과 높은 수준의 보안은 역시 곧 공개될 스노우플레이크의 통합 벡터 기능과 벡터 데이터 유형을 통해 RAG에도 동일하게 적용될 예정이다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 신임 CEO는 “스노우플레이크는 미스트랄AI와의 파트너십을 통해 최정상급 성능의 LLM을 고객에게 직접 제공하고, 사용자는 간편하면서도 혁신적인 AI 앱을 구축할 수 있게 됐다”며 “스노우플레이크 코텍스를 통해 더 많은 기업이 데이터 클라우드의 보안과 개인 정보 보호는 강화하고 새롭고 경제적인 AI 사용 사례를 만들어 내기를 바란다”고 밝혔다. 아르튀르 멘슈 미스트랄AI 공동창립자 겸 CEO 는 “스노우플레이크의 보안, 개인 정보 보호 및 거버넌스에 대한 원칙은 누구나 어디에서든 혁신적인 AI를 활용할 수 있도록 하겠다는 미스트랄AI의 포부와 맞아떨어진다”며 “미스트랄AI는 전세계적으로 기업이 생성형 AI 활용에 더 가까워지도록 고성능, 고효율에 신뢰할 수 있는 AI 모델을 개발하겠다는 스노우플레이크의 목표에 공감한다”고 강조했다. 그는 “스노우플레이크 데이터 클라우드에서 미스트랄AI의 모델을 활용함으로써, 고객이 민주화된 AI를 경험하고 더 큰 가치를 창출하는 고도화된 AI 앱을 생성할 수 있기를 기대한다”고 덧붙였다. 스노우플레이크는 고객, 데이터 클라우드 생태계는 물론, 기술 커뮤니티 전체에 대한 AI 혁신을 위해 노력하고 있다. 이에 스노우플레이크는 최근 개발자, 연구원 및 조직이 개방적이고 안전하며 책임감 있는 AI를 개발하기 위한 국제 커뮤니티인 'AI 얼라이언스'에 가입했다. AI 얼라이언스를 통해 스노우플레이크는 생성형 AI가 가져올 도전과제와 기회에 대해 전방위적이고 개방적으로 대응하며 누구나 AI 기술을 활용하고 혜택을 얻을 수 있도록 지속적으로 노력할 계획이다.

2024.03.11 10:52김우용

kt클라우드, LLM으로 AI디지털교과서 맞춤형 교육 구현

kt클라우드(대표 황태현)가 AI디지털교과서에 학습분석 및 개인별 맞춤형 교육을 구현한다. kt클라우드는 스마트앤와이즈와 'AI기반 학습분석 플랫폼'을 선보인다고 8일 밝혔다. 양사는 지난 해 AI디지털교과서 사업을 위한 업무협약을 맺고, AI디지털교과서 구축에 필요한 AI학습분석 제공 플랫폼을 공동 개발했다. AI디지털교과서는 AI기반 학습 데이터를 수집∙분석하고, AI보조교사와 실시간으로 상호작용하며 학생별로 맞춤화된 교육을 제공하는 것이 핵심이다. 현재 다양한 에듀테크 기업에서 각자의 노하우를 바탕으로 학습 플랫폼을 개발하고 있지만, 대부분 AI기반이 아닌 단순 규칙에 따라 한정적으로 반응하는 룰베이스 방식을 활용하고 있다. kt클라우드는 스마트앤와이즈의 교육 전용 대규모언어모델(LLM) 및 플랫폼 개발을 위해 AI클라우드 인프라를 지원한다. kt클라우드의 AI 인프라는 LLM 학습, 개발에 있어 동적할당 기반의 이용료 과금, 대규모 클러스터링 지원 GPU 인프라를 제공한다. 향후 AI디지털교과서 사업이 확대되면서 늘어날 AI 인프라에 대비해 kt클라우드는 NPU 기반 인프라 공급도 적극 검토하고 있다. 발행사 및 에듀테크 기업은 NPU 이용으로 AI 인프라 이용 부담이 줄어들 전망이다. 스마트앤와이즈는 오랜 경험과 노하우가 축적된 교수학습플랫폼을 통해 교육 LLM을 개발했고, 이를 기반으로 학습자의 성향 및 과제 수행 정보를 분석하여 맞춤형 학습 전략을 제시하는 루츠(Roots) 플랫폼을 선보였다. 실제 교육현장 안착 및 확산을 위해 대구교육대학교와 시범 사업을 진행 중이며 연내 클라우드 보안인증(CSAP) 획득을 추진할 예정이다. 2023년 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 주관한 'K-클라우드' 프로젝트에도 선정된 바 있다. 국정원은 '챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인에 따라 발행사 및 에듀테크의 오픈AI 이용을 제한하고 있다. 또한 공공 교육에서는 ▲선행학습 ▲할루시네이션(허위정보) 등의 문제로, 객관적으로 검증할 수 있고 제어가능한 교육LLM의 이용이 필수적이다. 스마트앤와이즈 이민주 연구소장은 “CSAP 인증 획득을 통해 공공분야에 AI디지털교과서 제공을 위한 적격성 확보와 발행사의 콘텐츠 기반으로 특화된 교육 LLM을 구축∙제공할 수 있게 될 것”이라고 말하며 “이를 통해 공공분야 오픈 AI이용 제한과 학교 교육에서 엄격히 제한하고 있는 선행학습, 할루시네이션(허위정보) 등의 이슈를 해소할 것”이라고 강조했다. kt클라우드 남충범 본부장은 “다양한 발행사∙에듀테크에게 AI 인프라를 제공하여 사업자들의 이용 부담을 줄이고 효율적인 학습 플랫폼 개발을 적극 지원하겠다”고 말했다. 이어 “특히 AI디지털교과서 사업 및 생태계 활성화를 이끄는 선도 사업자로 앞장서겠다”며 다짐했다.

2024.03.08 10:29남혁우

올거나이즈-마키나락스, 금융권 LLM 인프라 최적화 전략 제시

올거나이즈(대표 이창수)가 금융업 실무자들이 LLM 솔루션을 업무에 쉽고 빠르게 적용할 수 있도록 금융권 인공지능(AI) 도입 핵심 사례와 활용 노하우를 공개한다. 올거나이즈는 마키나락스와 '알짜 기업이 쓰는 진짜 AI-금융권 LLM+AI 인프라 최적화 전략'을 주제로 세미나를 개최한다고 27일 밝혔다. 지난 1월 진행된 동명 세미나의 후속으로 진행되는 이번 세미나는 금융권 기업의 AI 실제 도입 사례를 보다 풍부하게 소개할 예정이다. 다음 달 5일 오후 6시부터 9시까지 서울 역삼동에 위치한 창업지원센터인 마루180의 이벤트홀에서 진행된다. 마키나락스의 신민석 이사가 '금융기업의 AI 자원 최적화: 하이브리드 AI 플랫폼의 구축과 운영 전략'을 주제로 강연을 시작한다. 비용 효율성, 운영의 민첩성, 유연성 측면에서 하이브리드 AI 플랫폼의 구축 및 운영 전략을 살펴본다. 금융 분야에서 AI를 활용해 비즈니스 가치를 극대화하고, 규제 준수 요건을 충족하면서도 기술적 유연성을 유지하는 전략을 공유한다. 올거나이즈의 이창수 대표는 '금융권 생성형 AI 프로젝트 성공을 위한 베스트 프랙티스'를 주제로 강연을 진행한다. 금융권 고객들과 실제 협업했던 사례를 중심으로, 금융권에서 첫 번째 생성형 AI 프로젝트를 시작할 때 내부에서 어떤 데이터를 준비하고 어떻게 팀을 꾸려 대응해야 하는지, AI 내재화와 고도화를 위해 지금 바로 사용할 수 있는 생성형 AI 애플리케이션은 어떤 것들이 있는지 등을 설명한다. 패널토론 및 질의응답은 총 1시간 진행된다. 실사례 위주로 진행되는 세미나인 만큼, 강연자 외에도 실제 금융권 AI 도입 프로젝트를 이끌었던 담당자들이 패널로 참여해 실무자들의 궁금증을 해소할 예정이다. 사례의 구체적인 내용에 대한 현장 질문도 가능하다. 올거나이즈에서 실제 금융권 AI 프로젝트를 진행중인 유태하 PM과 이창수 대표가 30분간 토론 및 질의응답을 진행한다. 금융권에서 AI를 도입할 때의 주의점, AI 프로젝트를 효율적으로 운영하고 관리하며 생산성을 혁신할 수 있는 방법 등을 중점으로 이야기 나눌 예정이다. 이어 마키나락스의 신민석 이사와 허영신 CBO가 금융권의 AI 인프라 및 플랫폼 구축에 대한 실제 사례와 장기적으로 비용 및 운영 측면에서 고려해야 할 사항 등에 대해 토론한다. 올거나이즈는 4월 4일 SK텔레콤, 마이크로소프트와 함께 '금융 AI 도입의 핵심 사례'를 주제로 세미나를 개최할 예정이다. 서울 중구에 위치한 SKT 타워에서 오후 3시부터 6시까지 진행된다. 올거나이즈의 이창수 대표는 "2024년은 4대 은행그룹 회장, 은행장들이 2024년 조직 개편과 신년사를 통해 AI 활용 확대를 선언할 정도로 금융업 전반에서 생성형 AI를 적용한 서비스가 확대되는 해"라며, "양사가 금융권 고객 기업과 실제 프로젝트를 진행하며 경험한 노하우를 벤치마킹할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2024.02.27 08:57남혁우

"MS 애저보다 빠르다"…美 스타트업 그로크, AI 칩으로 시장 판도 흔들까

거대언어모델(LLM)의 추론·응답 속도를 높인 인공지능(AI) 칩이 나왔다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)보다 더 빠른 속도를 갖췄다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다. 22일 미국 IT 매체 뉴아틀라스에 따르면 미국 AI 스타트업 그로크는 지난 20일 LLM의 추론과 응답 속도를 높이는 AI 칩 '언어처리장치(LPU)'를 출시했다. 그로크는 구글 개발자 출신들이 모여 2016년 설립한 반도체 기업이다. 설립자 중에는 구글 머신러닝(ML) 칩을 개발한 조나단 로스가 최고경영자(CEO)다. 보도에 따르면 LPU는 LLM을 탑재한 챗봇인 오픈AI의 '챗GPT', 구글의 '제미나이' 등의 응답 속도 향상에 특화됐다. 사용자 질문에 1초도 안 되는 시간에 영어 기준 수백 단어의 답변을 생성할 수 있다. 벤치마크 테스트에서도 LPU는 마이크로소프트의 애저 클라우드 인프라 성능을 능가했다. 메타의 700억 매개변수 '라마 2'는 마이크로소프트 애저 클라우드상에서 초당 19개 토큰을 생성했지만, 그로크를 탑재했을 때 초당 241개 토큰을 만들었다. LLM이 그로크를 탑재할 경우 18배 이상 빠른 추론 속도를 갖출 수 있는 셈이다. 또 LPU는 100개 토큰을 생성하는 데 0.8초가 걸렸지만, 마이크로소프트의 애저 클라우드는 10.1초 소요됐다. 현재 개발자는 그로크챗 인터페이스에서 LPU 엔진을 이용할 수 있다. 승인된 사용자는 라마 2, 미스트랄, 팰컨 등을 통해 엔진을 시험해 볼 수 있다. 조나단 로스 그로크 CEO는 "LLM의 추론 속도는 개발자의 아이디어를 사업화할 수 있다"며 "이는 AI 사업 생태계 필수 요소"라고 밝혔다.

2024.02.22 11:05김미정

MS가 보는 올해 AI 트렌드…SLM·멀티모달·과학

마이크로소프트는 올해 주목해야 할 3가지 인공지능(AI) 트렌드를 14일 발표했다. 마이크로소프트는 올 한해 AI가 사람들의 일상과 업무 방식을 크게 변화시킬 것으로 전망했다. 나아가 AI 기술 통합과 발전으로 가장 어려운 문제 해결을 돕는 기술에 보다 쉽게 접근할 수 있으며, 인류의 삶을 더 풍요롭게 만들어 줄 것으로 기대하고 있다. ■ AI 연구와 혁신을 촉진하는 소형언어모델 가장 먼저 소형언어모델(SLMs)이 AI분야에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상된다. 수십억 개의 매개변수로 이뤄진 소형언어모델은 학습에 필요한 시간과 자원을 적게 소모해 모바일 기기에서도 쉽게 실행 가능하며, 인터넷이 지원되지 않는 오프라인 상태에서도 언제 어디서나 사용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 선별된 고품질 학습 데이터를 사용해 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다. 이에 반해 방대한 양의 인터넷 데이터로 학습된 대형언어모델(LLMs)의 경우 매개변수가 수천억 개 이상이기 때문에 저장 공간이 많이 필요하며, 실행 시에도 많은 자원이 소모된다. 매개변수는 언어 모델이 문장을 생성하거나 해석할 때 사용되는 변수를 말한다. 실제로 마이크로소프트 연구진은 특정 분야에서 대형언어모델과 동등하거나 더 나은 성능을 보이는 두개의 소형언어모델인 파이(Phi)와 오르카(Orca)를 개발해 성능에 대한 새로운 기준점을 찾기 위해 노력하고 있다. 특히 2024년에는 개선된 모델을 출시해 더 많은 연구와 혁신 촉진에 기여할 것으로 기대하고 있다. 세바스티앙 부벡 마이크로소프트 머신러닝 파운데이션그룹 팀장은 “소형언어모델은 그 크기와 비용 효율성으로 인해 AI에 대한 접근성을 높일 수 있다”며 “우리는 대형언어모델만큼 소형언어모델을 강화하는 새로운 방법을 연구하고 있다”고 설명했다. ■ 인간의 인지능력을 활용하는 멀티모달 AI 이와 함께 멀티모달 AI가 인간의 인지 능력과 더욱 유사하게 발전할 것으로 기대된다. 해당 기술은 텍스트·이미지·오디오·비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리해 검색 도구부터 크리에이티브 앱까지 다양한 기술의 성능을 향상시킨다. 코파일럿은 멀티모달AI 기술을 활용해 이미지, 자연어, 빙 검색 데이터를 처리한다. 이를 통해 사용자는 본인이 업로드한 이미지에 담긴 역사적 배경과 같은 관련 정보를 파악할 수 있다. 해당 AI 기술은 마이크로소프트 디자이너 그래픽 디자인 앱에도 적용된다. 사용자가 원하는 이미지에 대한 설명을 기반으로 이미지를 생성할 수 있으며, 사용자 지정 신경망 음성 기능을 통해 텍스트 리더기 및 청각 장애인용 도구에 사용 가능한 자연스러운 음성을 지원한다. 제니퍼 마스맨 마이크로소프트 CTO오피스 수석 엔지니어는 “멀티 모달리티는 인간이 사용하는 시각, 음성 및 청각과 같은 다양한 감각을 활용해 인간과 유사한 경험을 만들어낼 수 있는 능력을 가지고 있다”고 강조했다. ■ 과학분야의 새로운 가능성을 여는 AI 마지막으로 AI 기술이 국제적 문제인 기후 변화, 에너지 위기, 질병 등 과학 분야에서도 혁신적인 해결책을 제시할 수 있을 것으로 내다봤다. 마이크로소프트는 AI를 활용해 기후 변화 완화와 농부들의 효율적인 작업을 목표로 향상된 일기예보 시스템과 탄소 측정기를 개발하는 등 지속가능한 농업을 위한 도구를 구축하고 있다. 또한 잡초의 정보를 파악하고 트랙터의 상태를 체크할 수 있는 등 농부들이 현장에서 사용가능한 AI챗봇도 개발하고 있다. 생명과학 분야 연구원이 암 퇴치를 위한 세계 최대 규모 이미지 기반 AI 모델과 공동 연구를 진행 중이며, 감염병 신약과 혁신 의약품을 위한 새로운 분자를 찾기 위해 첨단 AI를 활용하고 있다. 이를 통해 수년 이상 소요되는 검증과정을 수 주 또는 수 개월로 단축 가능하다. 재료 과학 분야에서도 혁신을 일으키고 있다. 스위스의 제약회사인 노바티스는 마이크로소프트와 협력해 AI와 고성능 컴퓨팅 기술을 활용, 저독성 배터리 소재 발견을 위한 검색 가속화에 성공했다. 크리스 비숍 마이크로소프트 리서치 AI4사이언스팀 디렉터는 “AI가 과학발견의 혁명을 주도하고 있다”며 “가장 흥미롭고 궁극적으로 가장 중요한 AI의 활용 분야가 될 것”이라고 전망했다.

2024.02.14 11:30김우용

마이디포 "오픈소스 AI-LLM 잘 꿰어야 보배"

속담에 '구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배'(아무리 좋은 것이라도 쓸모 있게 만들어 놓아야 값어치가 있다는 뜻)라 했다. 다양한 인공지능(AI) 기술들이 쏟아져 나왔지만, 아직 사람들의 일상과 업무에 눈에 띄게 사용되는 제품이나 서비스가 기대만큼 많지 않은 게 사실이다. 그나마 지난해 초거대 언어모델(LLM)과 생성형 AI 기술 고도화가 무르익으면서 실생활에 쓰이는 AI 제품과 서비스들이 하나둘 늘어나는 추세다. 이런 한계를 딛고, 개별적인 AI 기술과 서비스들을 한 데 모아 업무 효율성과 완성도를 높이는 기업이 있다. 그야말로 구슬(AI)을 하나하나 꿰어(조합) 보배(앱)로 만드는 AI 매시업 기업 '마이디포'가 그 주인공이다. 매시업이란 웹서비스 업체들이 제공하는 각종 콘텐츠와 서비스를 융합해 새로운 웹서비스를 만들어내는 것을 뜻한다. 예를 들어 AI 기술을 활용해 번역서를 출간한다고 하면, 도서 표지는 '스테이블 디퓨젼'이 디자인하고, 교정과 윤문은 '챗GPT'가, 번역은 'DeepL'이 담당하는 식이다. 그 동안에는 출판사가 디자이너·편집자·번역가 등을 채용해 번역서를 펴냈다면, 마이디포는 마치 오케스트라 지휘자처럼 결과물에 적합한 최적의 AI 서비스들을 조합해 결과물을 만들어낸다. 이처럼 마이디포는 각각의 AI 모델(서비스)들을 모듈화하고, 사용자가 필요로 하는 서비스(앱)에 적합한 모듈을 가져다 쓸 수 있도록 했다. 요청하는 작업은 각각의 모듈에 뿌려져 분산·병렬 처리되기 때문에 사용자는 시간 단축 효과를 볼 수 있다. 마이디포 솔루션은 먼저 판례 및 사건 분석 등이 필요한 변호사, 보고서 작성이 많은 금융사, 초벌 번역 등이 필요한 출판사, 외신 번역과 기사 작성이 주 업무인 언론사 등에게 유용하게 쓰일 수 있다. 또 벤처캐피털의 투자심사 보고서 작성 등에도 활용할 수 있다. 류승훈 대표, 코트라 직원서 창업가로...생성 AI 가능성 보고 '마이디포' 창업 마이디포를 창업한 류승훈 대표는 대한무역투자진흥공사(KOTRA) 출신이다. 2012년 퇴직 후 '플랫클'이란 회사를 창업해 '거인의 서재' 앱을 출시, 출판계의 디지털 마케팅을 혁신했다. 그 후 거인의 서재는 체인지그라운드에 매각됐고, 류 대표는 300명의 뛰어난 개발자를 육성하겠다는 취지로 '300Dev'라는 회사를 세웠다. 베네수엘라를 중심으로 중남미 개발자들에게 글로벌 네트워크와 글로벌 비즈니스 기회를 제공, 북미 시장에 실력 있는 각국 개발자들이 접근할 수 있는 토양을 만들었다. 류 대표의 도전은 여기에서 멈추지 않았다. 본인 지분을 매각한 뒤, 지난해 생성형 AI 가능성을 보고 마이디포를 창업했다. 류승훈 대표는 “라틴아메리카에 있는 6명의 팀원은 기술 개발과 마케팅 담당을 하고, 국내에는 3명의 직원들이 B2B 영업과 기획, 디자인 등의 업무를 맡고 있다”면서 “마이디포는 파편화된 AI 서비스들을 하나하나 모듈화 시키고 조합함으로써 대용량을 병렬, 분산처리 해 고속으로 결과물을 얻을 수 있다”고 설명했다. 류 대표에 따르면 마이디포는 현재 '팔만대장경 프로젝트'를 진행 중이다. 이 프로젝트는 1971년 미국 일리노이대 학생이던 마이클 하트가 시작한 '구텐베르크 프로젝트'라는 사회 운동을 모티브로 한다. 저작권 문제가 해결된 고전을 직접 타이핑해 모두가 무료 또는 최소한의 비용으로 읽을 수 있도록 한 이 프로젝트는 50년도 넘게 진행돼 현재 7만권이 넘는 세계 각국의 도서가 인터넷을 통해 공유되고 있다. 마이디포는 구텐베르크 프로젝트의 문서를 LLM AI를 활용해 읽기 쉬운 우리말 도서로 변환하는 작업을 하고 있다. 번역, 교정, 표지 디자인, 전자책 출간 등의 작업이 과거에는 수주에서 몇 달이 걸렸다면, 팔만대장경 프로젝트는 300페이지 외서 초벌 번역을 5분까지 단축시키는 것이 목표다. 류 대표는 “여전히 구텐베르크 프로젝트의 과실은 영어 사용자들이 주로 누리고 있는데, 생성형 AI 시대에는 모든 게 달라질 것”이라며 “언어 장벽 탓에 쉽게 접근할 수 없었던 구텐베르크 프로젝트의 문서를 읽기 쉬운 현대 우리말로 만들 것으로 기대, LLM 인공지능을 활용해 구텐베르크 도서를 한국어 도서로 변환하고 있다. 수주에서 몇 달 걸리던 작업을 단 5분으로 단축하고자 하는데 이것이 우리의 팔만대장경 프로젝트”라고 말했다. 종착지는북미 시장..."누구나 쉽게 이용하고 조합할 수 있는 AI 서비스 지향" 류 대표가 궁극적으로 바라보는 시장은 히스패닉 시장을 교두보로 한 북미 지역이다. 창업 초기부터 글로벌 개발팀을 꾸렸는데, 챗GPT 상위 국가에 미국·인도, 그 뒤로 콜롬비아와 브라질 등 히스패닉 국가가 상위 5위권에 오른 것을 눈여겨봤다. 미국 내 히스패닉 인구가 이미 6천500만을 넘었는데, 류 대표는 히스패닉 시장을 교두보 삼아 세계 최대 시장인 북미 지역으로 진출한다는 구상이다. 류 대표는 “마이디포를 지난해 3월에 개발해 그해 5월 개념증명(PoC)을 했고, 7월 최소기능제품(MVP)을 출시, 현재는 서비스 고도화에 집중하고 있다”면서 “현재 이용 고객의 70%가 히스패닉 시장에서 발생하고 있는데, 서비스 안정화와 완성도가 갖춰지면 글로벌 시장뿐 아니라 국내에서도 마케팅 활동을 펼칠 계획”이라고 밝혔다. 마이디포 AI 서비스는 크게 세 가지로 구분된다. 먼저 월 구독 모델로 AI 매시업 프레임워크를 제공한다. 또 마이디포 AI 컨설턴트들이 AI 활용 방법을 상담해준다. 끝으로 프롬프트 엔지니어링 등 기업 맞춤형 매시업 솔루션을 제작, 공급해준다. 개인 또는 기업은 필요로 하는 나만의 AI 서비스(앱)를 마이디포에 직접 제작 의뢰해 최적의 결과물을 얻을 수도 있으며, 다른 창작자들이 공개해 놓은 오픈마켓에서 적합한 서비스를 골라 유료로 구매한 크레딧을 지불하고 이용할 수도 있다. 이 때 창작자는 앱 사용 수익의 70%를 받는 구조다. 류승훈 대표는 “마이디포 서비스 고도화 맵에 있어 기술적인 목표는 LLM을 어떻게 나에게 더 잘 맞는 서비스로 만드느냐가 있다. 데이터를 양과 질을 고도화 시켜 맥락에 맞는 결과물을 얻는 것”이라면서 “각 AI 기술과 서비스들의 장점을 활용해 누구나 쉽게 이용하고 조합할 수 있도록 확장시키는 것이 마이디포의 목표”라고 말했다. 이어 “우리가 생각하는 범용인공지능(AGI)은 단순한 만물박사가 아니라, 여러 가지가 조합돼 결국은 우리가 원하는 결과를 얻어내는 것”이라며 “각 모듈들이 AGI 내에서 하나의 플러그인으로 활용될 수 있다. 마이디포의 리퀘스트 마켓이 적극 활용되고 집단적인 프롬프터들이 쌓인다면 다양한 AI 서비스들이 보다 쉽고 널리 쓰일 것”이라고 말했다.

2024.01.31 14:14백봉삼

비아이매트릭스, 데이터 분석 AI비서용 자체 LLM 출시

비아이매트릭스는 자체 개발한 LLM(거대 언어 모델) 'G-매트릭스(G-MATRIX) MX-7B'를 출시했다고 10일 밝혔다. 이번에 발표한 'G- 매트릭스 MX-7B'는 자연어 기반 데이터 분석 및 시각화 서비스에 특화된 언어 모델이다. 업무 담당자가 AI와 대화를 하듯이 기업의 데이터베이스에서 데이터를 조회하고, 조회한 데이터를 바탕으로 분석 화면을 제작하는 생성형 AI 솔루션 G-매트릭스에 최적화했다. G- 매트릭스 MX-7B는 70억 개의 매개변수를 가진 경량 언어 모델이다. 산업군에 특화된 5만 개 이상의 데이터 분석용 질문과 다양한 시각화 대시보드 탬플릿을 학습해, 자연어로 기업의 데이터를 추출하고 데이터 특성에 맞는 시각화 화면을 추천하는 것이 가능하다. 모든 기업에서는 그동안 생성형 AI를 활용한 업무혁신을 희망하였으나, 보안을 이유로 도입을 망설였던 기업을 위하여 온프레미스형 LLM으로 내부망에서 구축 가능한 환경을 제공한다. 지금까지 다양한 시스템 구축을 필요로 했던 데이터 분석 업무 혁신 분야에 특화됐다. 또한 데이터 분석 업무용으로 최적화, 경량화되어 하드웨어 자원의 최소화가 가능하여 타사 대비 도입 비용이 절감되고 빠른 처리 속도를 제공한다. 이번에 출시된 MX-7B는 전 세계 인공지능 솔루션이 모여있는 허깅페이스에도 등록되어 있다. 비아이매트릭스는 2023년 데이터 분석용 생성형 AI 솔루션 G-매트릭스 2.0을 출시한데 이어 기업에서 보안 걱정없이 사용할 수 있는 자체 LLM까지 출시하여 실용적 AI를 구현하는 회사로써의 이미지를 부각시킴과 동시에 기업의 업무 생산성 혁신에 기여할 예정이다. 올해 생성형 AI 분야의 R&D 인력을 대폭 강화하고, 그동안 보유한 데이터 기반 특허 기술들과 융합하여 상반기에는 데이터 예측 및 아우디(AUD) 플랫폼 코팡일럿도 선보일 예정이다. 또한 이번 출시로 더 나은 비즈니스 환경과 업무 효율성을 추구하는 기업들에게 혁신적이고 안전한 솔루션을 제공하고 성공 가능한 사업 모델을 지속적으로 제시하여 현실성있는 생성형 AI 분야에서 시장을 선도해 나가겠다는 포부를 밝혔다.

2024.01.10 11:32남혁우

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