메타 대규모 언어모델(LLaMA,라마) 출시- Chat GPT(챗 GPT) 대항마?

인공지능(AI) 챗 GPT에 대한 글로벌 기업들의 경쟁이 치열한 건 사실인가 봅니다. 마이크로소프트 구글에 이어 메타도 생성형 인공지능을 곧  출시할 계획인가 봅니다. 이번엔 과연 어떤 AI 인지 살펴보도록 하겠습니다.

 

 

◆ 과학자 엔지니어 대상 인공지능(AI)

 

마크 저커버그 메타 최고 경영자는 2월 24일(현지시간) 메타가 현재 새로운 대규모언어모델(LLM)을 AI에 교육시키고 있으며 조만간 이 모델을 활용한 AI를 공개할 것이라고 발표했습니다. 또한 과학자와 엔지니어들이 이를 통해서 AI 응용프로그램을 연구할  수 있도록 비영리적으로 운영할 계획이라고 덧 붙였다고 합니다

 

 

1. 수학문제 풀이, 과학연구 실행

 

저크버그에 의하면 " LLM은 문자 생성, 대화, 서류 요약에서 상당한 가능성을 보여주고 있으며, 수학정리 풀이나 단백질 구조 예측과 같은 훨씬 복잡한 임무도 충분히 해결 가능할 것"이라고 전말 했습니다

 

 

2. 기존 AI 와의 차이점

 

2.1 매개변수(파라미터) 최대 650억 개( 챗 GPT 3.5의 3분의 1 수준)로 빠르고 효율적인 구동 지향

 

LLM은 다른 경쟁모델(챗 GPT , 구글의 '바드' 등)에 비해 다양한 측면에서 차별화 요소가 있다고 하는데요. 우선 LLM 성능을 결정하는 매개변수(파라미터)가 70억~650억 개에 이르기까지 다양한 규모로 제공된다고 합니다. 이 모델은 매개변수 700억 개의 구글 친칠라의 성능에 근접하는 게 됩니다.

 

아시겠지만 파라미터 즉 매개변수가 많아지면 모델의 기술적 능력이 향상되어 질문에 대해 원하는 답을 생성할 확률이 높아지는 반면, 그만큼 많은 돈이 투입되어야 합니다.

 

 

메타는 '똑똑한 AI' 보다는 ' 적은 에너지로 빠르게 구동되는 효율적인 AI'를 지향한다고 합니다. 이에 따라 라마는 70억 개, 130억 개, 330억 개, 650억 개 총 4 종류로 구성돼 있으며 필요에 따라 규모를 선택해 사용할 수 있게끔 했습니다. 파라미터 개수를 줄인 대신 학습량(데이터)을 늘려 성능을 올리는 전략을 취했다고 합니다.

 

 

 

오픈 AI 챗 GPT  매개변수(파라마터) 1750억 개, 구글 람다 매개변수 1370억 개, 네이버 2040억 개

 

 

2.2 공개대상 : 일반 대중 → 연구진, 기술자

 

 

메타 AI 공식 블로그에서 " 연구자와 학계, 비영리 기관을 대상으로 대규모 언어모델 LLaMA(Large Language Model Meta AI. 라마)를 공개" 한다고 발표했습니다. 이에 따라 메타는 모델의 무결점성을 유지하고 오용을 방지하기 위해 연구 사용 사례에 초점을 맞춘 비상업적 라이선스 모델을 출시하게 되는데요. 연구원, 정부, 시민사회, 학술기관등에는 무료로 접근 권한이 부여된다고 합니다.

 

 

 

◆ 인공지능(AI) 경쟁의 관건

 

구글. MS. 메타 등 글로벌 빅테크 기업들이 모두 참여한 AI 전쟁은 앞으로도 더욱 치열 해 질 것으로 예상되는데요. 이 전쟁의 관건은 천문학적인 컴퓨팅 비용, 초거대 AI 운용을 위한 GPU(그래픽처리장치)와 HBM(고대역폭 초고속메모리) 등 고성능 AI 반도체와 클라우드 컴퓨팅 인프라가 필요한데요. 이 비용이 기존 키워드 검색과 비교해 10배 이상의 비용이 든다고 존 헤네시 알파벳 회장이 지난 22일 로이터와의 인터뷰에서 밝혔습니다.

 

 

결국 AI 가 질문에 대한 답변 능력과 품질이 보장되면서  비용을 줄이는 것이 향후 빅테크 기업들의 과제가 될 것이라도 전망된다고 헤네시 회장이 말했습니다.