생성적 인공 지능이 세상을 바꾸는 방법

인공지능의 한 분야인 생성형 인공 지능으로 인해 기술 상호 작용이 혁신적으로 변화하고 있습니다. 생성형 인공 지능은 사람처럼 보이는 글과 실제와 같은 사진을 만들어내는 등 광범위한 영향을 미칩니다. 인공 지능과 생성 인공 지능은 전자가 더 광범위한 기술을 사용하는 반면, 후자는 머신 러닝 기술을 활용하여 오래된 데이터에서 새로운 데이터를 생성한다는 점에서 차이가 있습니다. 앞으로 생성형 인공 지능의 가능성을 계속 탐구해 나감에 따라 더 많은 첨단 기술이 개발되어 더욱 다양한 용도로 활용될 것입니다. 제너레이티브 인공지능이 세상을 변화시킬 5가지 방법을 소개합니다.

멀티모달 인공 지능 모델의 등장

멀티모달 인공 지능의 비약적인 발전은 창의적 역량에 혁명을 일으킬 것입니다. 이러한 발전은 미스트랄, 라마 2, 메타 및 오픈AI의 GPT4와 같은 대규모 언어 모델이 대표적입니다. 많은 사랑을 받고 있는 GPT4-V와 곧 출시될 LLava와 같은 모델에서는 다양한 종류의 데이터가 사용되어 인공지능을 더욱 역동적이고 직관적으로 만들고 사람들이 이질적인 입력으로 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원합니다.

유능하고 강력한 소규모 언어 모델

엄선된 고품질 데이터 세트로 학습된 소규모 언어 모델(SLM)이 표준이 될 것입니다. 매개 변수가 적고 시스템 요구 사항이 적은 Microsoft의 PHI-2 및 Mistral 7B와 같은 소규모 언어 모델은 대규모 언어 모델(LLM)과 동등한 수준의 품질을 제공합니다. 생성형 인공 지능의 애플리케이션은 특정 업무에 대한 유연성과 규제 준수로 인해 더욱 널리 사용될 것입니다.

자율 에이전트의 부상

자율 에이전트는 멀티모달 인공 지능과 정교한 알고리즘을 사용하여 제너레이티브 인공 지능에 혁신을 일으키고 있습니다. 이러한 자가 학습 시스템은 라마인덱스(LlamaIndex), 랭체인(LangChain) 등의 도구를 활용하여 다양한 형태의 데이터를 검토하여 정보에 입각한 결론을 도출합니다. 이러한 시스템은 스마트한 상황 인식 상호작용을 제공하고 사람의 개입을 최소화함으로써 여러 산업에서 소비자 경험을 개선합니다.

개방형 모델이 독점 모델과 경쟁하게 될 것입니다

GPT 3.5, 클로드 2, 쥬라기 2와 같은 독점 모델은 개방형 생성 인공 지능 모델에 밀려나고 있습니다. 미스트랄의 믹스트랄-8x7B, 팔콘 180B, 메타의 라마 2 70B와 같은 모델이 인기를 얻고 있습니다. 앞으로 더 많은 업체들이 온프레미스 또는 하이브리드 호스팅을 대체할 수 있는 업데이트 버전을 출시할 예정입니다.

클라우드 네이티브, 온프레미스 GenAI의 핵심이 되다

생성형 인공 지능 모델을 호스팅하는 데 가장 선호되는 플랫폼은 Kubernetes입니다. 인공 지능 시스템을 사용하는 주요 기업으로는 Hugging Face, OpenAI, Google 등이 있습니다. 컨테이너화된 모델 추론은 Ray Serve, vLLM, 텍스트 생성 추론과 같은 도구에서 지원됩니다. 사용자는 보다 정교한 쿠버네티스 기반 프레임워크를 사용하여 인공 지능 모델의 수명을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 클라우드 네이티브 에코시스템의 플레이어들은 통합 워크플로우를 위해 LLMOps를 확장하고 생성형 인공 지능을 위한 모범 사례를 제공합니다.