포브스 선정 2024년 5대 생성 AI 트렌드

미래를 탐구하다: 2024년의 5가지 최첨단 제너레이티브 AI 트렌드

 

2023년은 제너레이티브 AI가 주류로 자리 잡으며 기술 진화의 분수령이 된 해였습니다. 2024년이 시작되면서 제너레이티브 AI의 환경은 빠르게 진화할 것으로 예상되며, 기술과 그 응용 분야를 변화시킬 다양한 트렌드가 등장할 것입니다.

 

멀티모달 AI 모델의 발전부터 소규모 언어 모델의 등장에 이르기까지 이러한 트렌드는 기술 환경을 형성할 뿐만 아니라 상호 작용, 창의성, AI의 잠재력에 대한 이해를 재정의할 것입니다.

 

다가올 한 해를 기대하며 최고의 제너레이티브 AI 트렌드를 살펴보세요:

 

 

멀티모달 AI 모델의 등장

 

OpenAI의 GPT4, Meta의 라마 2, 미스트랄은 모두 대규모 언어 모델의 발전을 보여주는 사례입니다. 이 기술은 텍스트를 넘어선 멀티모달 AI 모델을 통해 사용자가 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오를 기반으로 콘텐츠를 믹스 앤 매치하여 새로운 콘텐츠를 제시하고 생성할 수 있도록 지원합니다. 이 접근 방식에는 이미지, 텍스트, 음성 등의 데이터를 고급 알고리즘과 결합하여 예측하고 결과를 생성하는 것이 포함됩니다.

 

2024년에는 멀티모달 AI가 크게 발전하여 제너레이티브 AI 기능의 변화를 이끌 것으로 예상됩니다. 이러한 모델은 기존의 단일 모드 기능을 넘어 이미지, 언어, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 통합하여 발전하고 있습니다. 이러한 멀티모드 모델로의 전환으로 인해 AI는 더욱 직관적이고 역동적으로 발전할 것입니다.

 

GPT4-V는 멀티모달 기능으로 이미 ChatGPT Plus 가입자들 사이에서 인기가 높습니다. 2024년에는 대형 언어 및 비전 어시스턴트 또는 LLava와 같은 개방형 모델의 부상을 기대할 수 있습니다.

 

 

유능하고 강력한 소규모 언어 모델 

 

2023년이 대규모 언어 모델의 해였다면 2024년에는 소규모 언어 모델의 위력을 확인할 수 있을 것입니다. LLM은 커먼 크롤링이나 더미와 같은 대규모 데이터 세트로 학습됩니다. 이러한 데이터 세트를 구성하는 테.라바이트 단위의 데이터는 공개적으로 액세스 가능한 수십억 개의 웹사이트에서 추출한 것입니다. 이 데이터는 LLM이 의미 있는 콘텐츠를 생성하고 다음 단어를 예측하도록 가르치는 데 유용하지만, 일반적인 인터넷 콘텐츠를 기반으로 하기 때문에 노이즈가 발생합니다.

 

반면에 소규모 언어 모델은 교과서, 저널, 권위 있는 콘텐츠와 같은 고품질 소스로 구성된 보다 제한된 데이터 세트를 기반으로 학습됩니다. 이러한 모델은 매개변수 수와 스토리지 및 메모리 요구 사항 측면에서 더 작기 때문에 덜 강력하고 저렴한 하드웨어에서 실행할 수 있습니다. SLM은 LLM의 일부 크기임에도 불구하고 일부 대형 콘텐츠와 비슷한 품질의 콘텐츠를 생성합니다.

 

마이크로소프트의 PHI-2와 미스트랄 7B는 차세대 제너레이티브 AI 애플리케이션을 뒷받침할 두 가지 유망한 SLM입니다.

 

기업은 특정 작업과 도메인별 기능에 맞게 SLM을 미세 조정할 수 있게 될 것입니다. 이는 법률 및 규제 요건을 충족하여 언어 모델 채택을 가속화할 것입니다.

 

 

자율 에이전트의 부상

 

자율 에이전트는 제너레이티브 AI 모델을 구축하기 위한 혁신적인 전략입니다. 이러한 에이전트는 특정 목표를 달성하도록 설계된 자율 소프트웨어 프로그램입니다. 제너레이티브 AI를 고려할 때, 자율 에이전트가 사람의 개입 없이 콘텐츠를 제작할 수 있는 능력은 기존의 프롬프트 엔지니어링과 관련된 제약을 뛰어넘습니다.

 

자율 에이전트 개발에는 고급 알고리즘과 머신 러닝 기술이 사용됩니다. 이러한 에이전트는 데이터를 사용하여 학습하고, 새로운 상황에 적응하며, 사람의 개입이 거의 없이도 의사 결정을 내립니다. 예를 들어 OpenAI는 자율 에이전트를 효과적으로 활용할 수 있는 맞춤형 GPT와 같은 도구를 개발하여 인공 지능 분야에서 상당한 진전을 이루었습니다.

 

자연어 처리, 컴퓨터 비전, 머신 러닝 등 다양한 AI 기술을 결합한 멀티모달 AI는 자율 에이전트 개발에 있어 매우 중요합니다. 다양한 데이터 유형을 동시에 분석하고 현재 컨텍스트를 적용하여 보다 적절하게 예측하고 조치를 취하며 상호 작용할 수 있습니다.

 

LangChain 및 LlamaIndex와 같은 프레임워크는 LLM을 기반으로 에이전트를 구축하는 데 사용되는 인기 있는 도구 중 일부입니다. 2024년에는 멀티모달 AI를 활용하는 새로운 프레임워크가 등장할 것입니다.

 

지능적이고 반응이 빠른 상호작용을 통해 자율 에이전트는 고객 경험을 개선하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 이러한 고도로 맥락화된 에이전트는 사람의 개입을 줄여 전반적인 비용을 절감할 수 있기 때문에 여행, 숙박, 소매, 교육과 같은 산업 분야에 유리할 것입니다.

 

 

개방형 모델이 독점 모델과 경쟁하게 될 것입니다.

 

2024년에는 개방형 제너레이티브 AI 모델이 크게 발전할 것으로 예상되며, 일부 예측에 따르면 독점 모델에 필적할 만한 수준이 될 것으로 보입니다. 반면에 개방형 모델과 독점 모델 간의 비교는 복잡하며 특정 사용 사례, 개발 리소스, 모델 학습에 사용되는 데이터 등 다양한 요인에 따라 달라집니다.

 

메타의 라마 2 70B, 팔콘 180B, 미스트랄 AI의 믹스트랄 8x7B는 GPT 3.5, 클로드 2, 쥬라기 2와 같은 독점 모델과 비슷한 성능으로 2023년에 큰 인기를 얻었습니다.

 

향후에는 오픈 모델과 독점 모델 간의 격차가 좁혀져 기업이 하이브리드 또는 온프레미스 환경에서 제너레이티브 AI 모델을 호스팅할 수 있는 훌륭한 옵션을 제공할 것입니다.

 

2024년에는 메타, 미스트랄, 그리고 아마도 새로운 참가자들의 다음 단계의 모델이 API로 제공되는 독점 모델의 대안으로 출시될 것입니다.

 

 

온프레미스 GenAI의 핵심이 되는 클라우드 네이티브

 

Kubernetes는 이미 생성형 AI 모델을 호스팅하는 데 선호되는 환경입니다. Hugging Face, OpenAI, Google과 같은 주요 업체들은 Kubernetes 기반의 클라우드 네이티브 인프라를 활용하여 제너레이티브 AI 플랫폼을 제공할 것으로 예상됩니다.

 

Hugging Face의 텍스트 생성 추론, AnyScale의 Ray Serve, vLLM과 같은 도구는 이미 컨테이너에서 모델 추론을 실행할 수 있도록 지원합니다. 2024년에는 기초 모델의 전체 수명 주기를 관리하기 위해 Kubernetes에서 실행되는 프레임워크, 도구, 플랫폼이 성숙해질 것입니다. 사용자는 제너레이티브 모델을 효율적으로 사전 학습, 미세 조정, 배포 및 확장할 수 있게 될 것입니다.

 

주요 클라우드 네이티브 에코시스템 플레이어는 클라우드 네이티브 인프라에서 제너레이티브 AI를 실행하기 위한 참조 아키텍처, 모범 사례 및 최적화를 제공할 것입니다. 통합 클라우드 네이티브 워크플로우를 지원하도록 LLMOps가 확장될 것입니다.

 

2024년에도 제너레이티브 AI는 계속해서 빠르게 진화하여 소비자와 기업 모두에게 혜택을 주는 새롭고 놀라운 기능을 제공할 것입니다.