인공지능은 지난 몇 년 동안 놀라운 발전을 이루며 우리의 일상 속에 뿌리를 내렸습니다. 특히 생성형 AI, 사전 훈련된 모델, 그리고 멀티모달 AI와 같은 도구들은 연구실에서부터 일상생활까지 수많은 사람들이 활용하며 가능성을 확인했습니다. 마이크로소프트는 2024년에도 AI가 사람들의 일상과 업무 방식을 크게 변화시킬 것으로 전망하고 있습니다. 이에 따라 주목해야 할 주요 AI 트렌드를 살펴보겠습니다.
소형 언어 모델 (SLMs)의 부상
소형 언어 모델 (sLLM)**은 최근 인공지능 분야에서 주목받고 있는 트렌드입니다. 이는 초대형 언어 모델 (LLM)의 대안으로 등장하며, 작은 규모의 매개변수를 가지고 있습니다. 여기서 매개변수는 모델의 크기와 성능에 영향을 미치는 중요한 요소입니다. sLLM의 주요 특징은 다음과 같습니다
●비용과 훈련 시간 절감: LLM은 대량의 데이터와 막대한 비용을 필요로 합니다. 그러나 sLLM은 상대적으로 적은 매개변수를 가지고 있어 훈련 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
●맞춤형 성능: sLLM은 특정 분야에 효과적인 역량을 발휘할 수 있도록 매개변수를 조절할 수 있습니다. 기업들은 이를 활용해 자신들이 필요로 하는 분야에 최적화된 모델을 구축하고 있습니다.
●보안과 통합 용이성: 작은 규모의 언어 모델은 정보 유출 가능성이 적고, 다양한 애플리케이션과 통합하기 쉽습니다.
실제로 대표적인 대형 언어 모델인 gpt-3와 비교했을 때, sLLM은 상대적으로 작은 매개변수를 가지고 있습니다. 이는 훈련 시간, 비용, 데이터 활용 측면에서 장점을 제공합니다. 또한 sLLM은 파인튜닝을 통해 정확도를 높을 수 있어 특정 분야에 맞춤형으로 활용될 수 있습니다. 이러한 움직임은 전 세계적으로 기업들 사이에서 확산되고 있으며, 보안 문제도 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
멀티모달 AI의 발전
멀티모달 AI는 다양한 모달리티 (Modality)를 동시에 받아들이고 사고하는 AI 모델을 의미합니다. 이는 기존의 단일 유형 데이터만 다루는 AI와는 다르게, 여러 종류의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 능력을 갖춘 새로운 AI 패러다임입니다.
멀티모달 AI의 중요성
●다양한 데이터 유형: 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 수치 데이터 등 다양한 형태의 정보를 처리할 수 있습니다.
●다중 지능 처리: 각 데이터 유형에 적합한 알고리즘을 결합하여 더 높은 성능을 구현할 수 있습니다.
●인간처럼 사고하는 능력: 멀티모달 AI는 여러 감각과 기억을 융합하고 사물을 받아들이는 능력을 갖추어, 인간과 유사한 방식으로 사고합니다.
멀티모달 AI의 활용
●이미지 설명: 멀티모달 AI는 이미지를 텍스트로 설명하거나, 텍스트를 이미지로 만들어주는 기능을 제공합니다.
●자연어 처리와 시각 정보 결합: 텍스트와 이미지를 함께 처리하여 더 풍부한 정보를 이해하고 분석할 수 있습니다.
●생체신호 분석: 음성, 심전도, 뇌파 등 생체신호를 함께 분석하여 의료 분야에서 활용될 수 있습니다.
멀티모달 AI는 우리의 일상과 산업 전반에 큰 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.
과학 분야의 AI 혁신
인공지능 (AI)은 다양한 분야에서 혁신적인 해결책을 제시하고 있으며, 특히 과학 분야에서도 큰 변화를 가져오고 있습니다.
약물 개발과 AI
약물 개발은 복잡하고 비용이 많이 드는 과정입니다. AI는 이러한 과정을 가속화하고 최적의 약물 후보를 찾는 데 도움이 됩니다.
●AI는 수많은 화합물을 스크리닝 하고 예측 모델을 통해 가장 효과적인 화합물을 찾아냅니다.
●또한 AI는 임상 시험에서 효율적인 환자 모집과 치료 효과를 예측하는 데도 활용됩니다.
정밀 의학과 AI
●AI는 환자의 고유한 건강 기록을 기반으로 맞춤형 치료를 개발하는 데 도움이 됩니다.
●의료 전문가는 AI를 통해 정확한 진단과 예후를 제공받을 수 있습니다.
과학 분야의 AI 기술은 과학 연구를 가속화하고 새로운 치료법을 개발하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.
2024년에는 더 많은 혁신과 발전이 기다리고 있습니다. 이러한 AI 트렌드는 우리의 삶을 더 풍요롭게 만들어 줄 것입니다.