³×À̹öŬ¶ó¿ìµå(´ëÇ¥ ±èÀ¯¿ø)´Â Áö³ 3ÀÏ ÃÊ´ë±Ô¸ð AI ‘ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½º(HyperCLOVA X)’ÀÇ Å×Å©´ÏÄà ¸®Æ÷Æ®¸¦ °ø°³Çß´Ù.
Å×Å©´ÏÄà ¸®Æ÷Æ®´Â ÇнÀ ¹æ¹ýÀ̳ª ¼º´É µî AI ¸ðµ¨ÀÇ ¼¼ºÎ Á¤º¸¸¦ ¼Ò°³ÇÏ´Â ³í¹®ÀÌ´Ù. ¿ÀÇÂAI, ±¸±Û°ú °°Àº ºòÅ×Å© ±â¾÷µéµµ ÀÚ»ç AIÀÇ Æ¯Â¡À» Å×Å©´ÏÄà ¸®Æ÷Æ®¸¦ ÅëÇØ ¼³¸íÇÏ°í ÀÖ´Ù.
¡ß“¼º´É Æò°¡¿¡¼ ±Û·Î¹ú ¿ÀǼҽº ¸ðµ¨º¸´Ù ³ôÀº Á¡¼ö ±â·Ï…¾çÁú µ¥ÀÌÅͼ ±â¹Ý »çÀüÇнÀ µî µÞ¹Þħ” = ¸ÕÀú, ¸®Æ÷Æ®¿¡ µû¸£¸é ‘ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½º’´Â ¼º´É Æò°¡¿¡¼ ±Û·Î¹ú ¿ÀǼҽº ¸ðµ¨º¸´Ù ³ôÀº Á¾ÇÕ Á¡¼ö¸¦ ȹµæÇß´Ù.
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¡ã (Ãâó : ³×À̹öŬ¶ó¿ìµå Á¦°ø) |
ƯÈ÷ Çѱ¹¾î, ÀϹݻó½Ä, ¼öÇÐ, ÄÚµù ºÎ¹®¿¡¼´Â ¸®Æ÷Æ®¿¡¼ ºñ±³ Æò°¡¸¦ À§ÇØ ¼±Á¤ÇÑ 14°³ ¸ðµ¨ Áß 1À§¸¦ ±â·Ï, ƯÁ¤ ±¹°¡ ¾ð¾î ´É·Â»Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó º¸Æí Áö½Ä, ÇÁ·Î±×·¡¹Ö µî ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß ¹®Á¦ ÇØ°á·Â±îÁö °®Ãá ¼Ò¹ö¸° AI·Î¼ÀÇ °æÀï·ÂÀ» ÀÔÁõÇß´Ù.
‘Æó¼âÇü(Closed-source)’À¸·Î °³¹ßµÈ ¸ðµ¨µé°úÀÇ ºñ±³¿¡¼µµ ‘ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½º’´Â ¿ì¼öÇÑ Á¡¼ö¸¦ ȹµæÇß´Ù.
Çѱ¹¾î ´É·Â ºÎ¹®¿¡¼´Â ¼¼°è ÃÖ°í ¼öÁØ ¸ðµ¨À» Æ÷ÇÔÇØ ºñ±³ Æò°¡¸¦ À§ÇØ ¸®Æ÷Æ®¿¡¼ ¼±Á¤ÇÑ 4°³ ¸ðµ¨ Áß 1À§¿¡ ¿Ã¶ú°í, ¿µ¾î ´É·Â ºÐ¾ß¿¡¼µµ °°Àº ¸ðµ¨µé Áß 2À§¸¦ ±â·ÏÇß´Ù.
¸®Æ÷Æ®´Â ‘ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½º’ÀÇ ¾Õ¼± ¼º´ÉÀ» µÞ¹ÞħÇÏ´Â ¸ðµ¨ ÇнÀ °úÁ¤¿¡ ´ëÇؼµµ ¼³¸íÇß´Ù.
‘ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½º’ÀÇ »çÀüÇнÀ(Pretraining) µ¥ÀÌÅÍ´Â ´ëºÎºÐ Çѱ¹¾î, ¿µ¾î, ÄÚµå µ¥ÀÌÅÍ·Î ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖ´Ù.
¾çÁúÀÇ »çÀüÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ ±¸ÃàÀ» À§ÇØ ¸Å¿ì ª°Å³ª ¹Ýº¹ÀûÀÎ ÀúÇ°Áú ¹®¼´Â µ¥ÀÌÅͼ¿¡¼ Á¦¿ÜÇß°í, °³ÀÎÁ¤º¸°¡ Æ÷ÇÔµÈ µ¥ÀÌÅ͵µ »èÁ¦Çß´Ù.
¶ÇÇÑ Á¤·ÄÇнÀ(Alignment Learning)À» ÅëÇØ »ç¿ëÀÚÀÇ Àǵµ¿Í Áö½Ã¸¦ AI°¡ ´õ Àß ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¸ðµ¨À» °íµµÈÇß´Ù.
¡ß“´Ù±¹¾î ´É·Âµµ È®ÀÎ…Çѱ¹¾î, ¿µ¾î µ¥ÀÌÅÍ È°¿ëÇØ Á¦3ÀÇ ¾ð¾î ±â¹Ý Ãß·ÐÇÏ°í ±â°è ¹ø¿ª ¼º´Éµµ ¿ì¼ö” = ¸®Æ÷Æ®¿¡¼ °Á¶µÈ ‘ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½º’ÀÇ ¶Ç ´Ù¸¥ Ư¡Àº ‘´Ù±¹¾î ´É·Â(Multilinguality)’ÀÌ´Ù.
ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍÀÇ ´ëºÎºÐÀ» Â÷ÁöÇÏ´Â Çѱ¹¾î¿Í ¿µ¾î Á¤º¸¸¦ È°¿ëÇØ Á¦3ÀÇ ¾ð¾î·Î Ãß·ÐÇÏ´Â ´É·ÂÀ» °®Ãá °ÍÀÌ È®ÀεƴÙ.
ÀϺ»¾î, ¾Æ¶ø¾î, Èùµð¾î, º£Æ®³²¾î¸¦ ºñ·ÔÇÑ ¾Æ½Ã¾Æ ±¹°¡ ¾ð¾î ´É·ÂÀ» Æò°¡ÇßÀ» ¶§, ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹ÙX´Â ÁÖ¿ä ¿ÀǼҽº ¸ðµ¨À» Æ÷ÇÔÇØ ¸®Æ÷Æ®¿¡¼ ¼±Á¤ÇÑ 9°³ ¸ðµ¨ Áß °¡Àå ³ôÀº Á¡¼ö¸¦ ȹµæÇßÀ¸¸ç, Áß±¹¾î¿¡¼¸¸ °°Àº ¸ðµ¨µé Áß 2À§¸¦ ±â·ÏÇß´Ù.
±â°è ¹ø¿ª Æò°¡¿¡¼µµ ‘ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½º’ÀÇ ´Ù±¹¾î ´É·ÂÀÌ ÀÔÁõµÆ´Ù.
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¡ã (Ãâó : ³×À̹öŬ¶ó¿ìµå Á¦°ø) |
Çѱ¹¾î¸¦ ÀϺ»¾î·Î, ÀϺ»¾î¸¦ Çѱ¹¾î·Î ¹ø¿ªÇÏ´Â ´É·ÂÀº ½ÇÁ¦ ¼ºñ½º ÁßÀÎ ¹ø¿ª ¸ðµ¨ µî ¸®Æ÷Æ®¿¡¼ ¼±Á¤ÇÑ 10°³ÀÇ ¸ðµ¨ Áß 1À§¸¦ ±â·ÏÇßÀ¸¸ç, ¿µ¾î¸¦ Çѱ¹¾î·Î ¹ø¿ªÇÏ´Â Á¤È®µµµµ µ¿ÀÏÇÑ 10°³ ¸ðµ¨ Áß °¡Àå ³ôÀº Á¡¼ö¸¦ ±â·ÏÇß´Ù.
Å×Å©´ÏÄà ¸®Æ÷Æ®ÀÇ ¿¬±¸ ºÎ¹®À» À̲ö ³×À̹öŬ¶ó¿ìµå À¯°¹Î ¸®´õ´Â “ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½ºÀÇ ´Ù±¹¾î Ãß·Ð, ±â°è ¹ø¿ª ´É·ÂÀ» ÃøÁ¤ÇÑ ½ÇÇèÀº Áö¿ª ¶Ç´Â ¹®È±Ç Æ¯È ¸ñÀûÀ¸·Î °³¹ßÇÑ AI°¡ ÇØ´ç ±¹°¡ ¾ð¾î ¿Ü¿¡µµ ¿©·¯ ¾ð¾î¿¡¼ ÀÏÁ¤ ¼öÁØ ÀÌ»óÀÇ ´É·ÂÀ» °®Ãâ ¼ö ÀÖÀ½À» ½ÇÁõÇÑ °Í”À̶ó¸ç “ƯÁ¤ ¹®È±Ç¿¡ ´õ ÀûÇÕÇÑ ¹è°æ Áö½Ä°ú ÇÔ²² ´Ù±¹¾î ´É·Â±îÁö º¸À¯ÇØ ÇÑÃþ È°¿ëµµ°¡ ³ôÀº ¼Ò¹ö¸° AIÀÇ °¡´É¼ºÀ» ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹ÙX°¡ º¸¿©ÁÖ°í ÀÖ´Ù.”°í ¼³¸íÇß´Ù.
¡ß·¹µåƼ¹Ö µî ¾ÈÀüÇÑ °³¹ß À§ÇÑ ³ë·Âµµ ÁøÇà… “¼Ò¹ö¸° AI ¸ð¹ü »ç·Ê” = ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½ºÀÇ ¾ÈÀü¼ºÀ» À§ÇÑ ³ë·Âµµ ¸®Æ÷Æ®¿¡ ¼Ò°³µÆ´Ù.
“»çȸÀû À̽´¿Í ÆíÇâ”, “ºÒ¹ýÀû Çൿ” µî ¹Î°¨Çϰųª À§ÇèÇÑ ÁÖÁ¦¸¦ ¼³Á¤ÇØ ÁúÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ ¼öÁýÇÏ°í, À̸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ·¹µåƼ¹Ö(Red-teaming)À» ¼öÇàÇØ ¸ðµ¨ÀÇ Ãë¾àÁ¡À» º¸¿ÏÇß´Ù.
¶ÇÇÑ ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½º À±¸® ¿øÄ¢¿¡ ±â¹ÝÇØ Çø¿À, ÆíÇâ, ÀúÀÛ±Ç Ä§ÇØ, °³ÀÎÁ¤º¸ µîÀÇ ÄÜÅÙÃ÷´Â »ý¼ºÇÏÁö ¾Êµµ·Ï Áö¼ÓÀûÀ¸·Î °³¼±ÇÏ°í ÀÖ´Ù.
³×À̹öŬ¶ó¿ìµå ÇÏÀÌÆÛ½ºÄÉÀÏ(Hyperscale) AI ¼º³«È£ ±â¼ú ÃÑ°ýÀº “Å×Å©´ÏÄà ¸®Æ÷Æ®¸¦ ÅëÇØ ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½ºÀÇ ¼º´É °æÀï·ÂÀÌ ´Ù½Ã ÇÑ ¹ø ÀÔÁõµÆ´Ù”¸ç “Çѱ¹ Æ¯È Áö½Ä»Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó ÇÁ·Î±×·¡¹Ö°ú ¼öÇÐÀû Ãß·Ð, ´Ù±¹¾î ´É·Â°ú ¾ÈÀü¼º±îÁö È®º¸ÇÑ ¼Ò¹ö¸° AIÀÇ ‘¸ð¹ü »ç·Ê’·Î¼, ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½º ±¸Ãà °æÇèÀ» È°¿ëÇØ ÇâÈÄ ´Ù¾çÇÑ Áö¿ª ¹× ±¹°¡ÀÇ Æ¯È ÃÊ´ë±Ô¸ð AI¸¦ ¸¸µå´Â µ¥¿¡µµ Àû±ØÀûÀ¸·Î ³ª¼³ °Í”À̶ó°í ¸»Çß´Ù.
ÇÑÆí, ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½º Å×Å©´ÏÄà ¸®Æ÷Æ®¿¡¼´Â Çѱ¹¾î, ¿µ¾î, ¼öÇÐ, ÄÚµù, »ó½Ä, »ç½Ç¼º, ¾ÈÀü¼º µî ¿©·¯ ºÐ¾ß¿¡¼ ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½º ¹× ºñ±³±º ¸ðµ¨µéÀÇ ¼º´É Æò°¡°¡ ÀÌ·ïÁ³À¸¸ç, °¢ ºÐ¾ßÀÇ ¼º´É ÃøÁ¤¿¡´Â ½Å·Ú¼º ÀÖ´Â Æò°¡ ü°è(º¥Ä¡¸¶Å©, Benchmarks)µéÀ» ÀοëÇϰųª ÀÚü °³¹ßÇÑ Æò°¡ ÁöÇ¥¸¦ È°¿ëÇß´Ù.
¿¹¸¦ µé¾î ÇÏÀÌÆÛŬ·Î¹Ù ¿¢½º¿Í ¿ÀǼҽº ¸ðµ¨µéÀÇ Çѱ¹¾î ´É·ÂÀ» ÃøÁ¤Çϱâ À§ÇØ, Çѱ¹ÆÇ AI ½ÃÇèÀ¸·Î ¾Ë·ÁÁø ‘KMMLU(Measuring Massive Multitask Language Understanding in Korean)’, ±Û·Î¹ú AI ¾ð¾î ÀÌÇØ ´É·Â Æò°¡ ‘MMLU(Measuring Massive Multitask Language Understanding)’, ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ®°¡ °³¹ßÇÑ AI ¼º´É Æò°¡ ‘AGIEval(Artificial General Intelligence Evaluation)’ µî 6°³ÀÇ º¥Ä¡¸¶Å© Á¡¼ö¸¦ Á¾ÇÕÇØ °á°ú¸¦ µµÃâÇß´Ù.
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