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인공지능 파운데이션 모델

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Gracefullight
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인공지능 파운데이션 모델 개념​

  • 대량의 무라벨 데이터로 학습되어 목적에 맞는 다운스트림 작업에 적용될 수 있는 일반화된 기초 모델
  • 데이터의 증가와 하드웨어의 연산 속도 증가로 다양한 작업에서 높은 성능을 보여주는 파운데이션 모델 등장

인공지능 파운데이션 모델 개념도, 핵심요소, 기술동향​

인공지능 파운데이션 모델 개념도​

인공지능 파운데이션 모델 핵심요소​

구분요소내용
모델방대한 학습데이터텍스트, 이미지, 데이터 이해
대규모 파라미터최소 수억개 이상 파라미터
기술트랜스포머순차 데이터 내 관계 학습
Few-Shot 러닝적은 양의 데이터로 미세 조정
기능범용성생성형 기반 추론 가능
유연성자연어 처리, 영상 인식 등 다수 분야 활용

인공지능 파운데이션 모델 기술동향​

구분모델내용
OpenAISora텍스트에서 영상 생성
GPT4o뛰어난 감정표현 가능
XGrok1.5오픈소스기반 대규모 컨텍스트 처리
MetaLlama3.1오픈소스기반, sLLM

인공지능 파운데이션 모델 고려사항​

  • 지적재산권, 생성물저작권
  • 모델 운영 전력, 훈련시 탄소배출 비용
  • 편향, 환각 등 역기능 제거 노력, 윤리원칙 준수 필요