AI가 수학자인 시대!
오픈 소스 AI의 미래!
최근 메타(Meta)는 라마 3.1(Llama 3.1)을 공개하며 AI 기술의 새로운 장을 열었어요. 라마 3.1은 4050억(405B), 700억(70B), 80억(8B) 개의 파라미터를 가진 모델로, 각각 12만 8000 토큰의 기억력을 갖추고 있어요. 이 모델은 기존 라마 3(Llama 3)보다 성능이 훨씬 좋아진 나머지 GPT-4o mini와 견줄 만한 성능을 자랑하며, 특히 오픈 소스로 제공된다는 점에서 큰 주목을 받고 있어요.
특히, 메타의 창립자이자 CEO인 마크 저커버그(Mark Zuckerberg)는 라마 3.1의 출시를 기념하며 올린 메시지에서 오픈소스 AI가 개발자, 메타, 그리고 전 세계에 미치는 긍정적인 영향을 강조했어요. 그는 오픈소스 AI가 더 많은 혁신과 협업을 가능하게 하며, 비용 효율성 면에서도 뛰어나다고 설명했다고 해요. Llama 3.1의 공개는 AI 기술의 민주화를 촉진하고, 더 많은 기업과 개발자들이 AI 모델을 자유롭게 활용하고 개선할 수 있는 기회를 제공해요. 이를 통해 AI 기술의 접근성과 활용도가 크게 향상될 것으로 기대됩니다.
Meta는 앞으로도 오픈 소스 AI의 발전을 위해 지속적으로 노력할 것이고, 이를 통해 AI 기술이 더 많은 사람들에게 혜택을 줄 수 있도록 할 거에요.
AI가 만든 합성 데이터 시대
라마 3.1은 15조 개의 토큰으로 학습되었는데, 이는 라마 2보다 7배 많은 양이에요. 이 과정에서 합성 데이터의 사용이 중요한 역할을 했어요. 웹의 텍스트는 품질이 낮은 경우가 많아, 이를 합성을 통해서 걸러내고 고품질 데이터를 확보하는 것이 필수적이었다고 해요.
코드 실행 피드백, 프로그래밍 언어 번역, 문서 역번역 등을 통해 고품질의 학습 데이터를 생성했고, 또한, 수학 문제 해결을 위한 합성 데이터도 사용했어요.
눈에 띄는 차별점으로 라마 3.1은 제미나이(Gemini)나 ChatGPT처럼 30개의 언어를 포함한 다국어 데이터를 학습했어요. 이를 위해 다국어 전문가를 훈련시켜 고품질의 인간 주석을 수집하고, 이를 다른 AI가 해설하는 식으로 합성 데이터로 활용했다고 해요.
라마 3.1은 또한 Brave Search, Wolfram Alpha, Python Interpreter와 같이 프로그래밍에 필요한 다양한 도구 사용 훈련도 받았어요. 이 과정에서도 AI가 만든 합성 데이터로 학습해서 예전의 AI라면 시도하지도 못했을 훨씬 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었다고 해요.
혁신적인 3D 콘텐츠 생성
최근 스태빌리티 AI(Stability AI)는 스테이블 비디오 4D(Stable Video 4D; SV4D)라는 혁신적인 모델을 발표했어요. 이 모델은 비디오를 프롬프트로 받아서 여러 각도에서 새로운 뷰를 생성하는 능력을 가지고 있어요. SV4D는 기존의 이미지 기반 비디오 생성에서 한 단계 더 나아가, 동적 3D 비디오 합성을 가능하게 해준다고 해요.
SV4D의 주요 특징 중 하나는 다중 프레임 및 다중 뷰 일관성을 유지하면서 새로운 뷰 비디오를 생성하는 것이에요. 이는 게임 개발, 비디오 편집, 가상 현실 등 다양한 분야에서 활용될 수 있어요.
특히, 이 모델은 8개의 새로운 각도에서 초당 5프레임의 비디오를 약 40초 만에 생성할 수 있어, 속도에서도 매우 빠르다고 해요. 이는 Stability AI의 연구팀이 지속적으로 모델을 개선하고, 실제 세계의 다양한 비디오를 처리할 수 있도록 최적화하고 있기 때문입니다.
SV4D는 Stability AI의 첫 비디오-비디오 생성 모델로, 다른 동영상 AI처럼 앞으로의 발전 가능성이 매우 커요. 이 모델은 현재 허깅페이스(Hugging Face)에서 사용할 수 있으며, 연구 및 개발이 계속 진행 중이라고 해요.
AI가 이젠 수학 천재들을 위협?!
7월, 인공지능 연구 분야의 최선두 주자인 구글 딥마인드가 또 한 번 세상을 놀라게 했어요. 이번엔 바둑도, 체스도 아닌 바로 '수학' 분야의 쾌거라고 해요. 딥마인드가 개발한 인공지능 시스템 '알파프루프(AlphaProof)'가 국제수학올림피아드(IMO) 문제를 풀어 은메달 수준의 실력을 보여줬어요.
물론 인공지능이 수학 문제를 푸는 것이 완전히 새로운 일은 아니에요. 하지만 이전에는 간단한 증명이나 정해진 틀 안에서만 가능했던 것에 반해, 알파프루프는 인간처럼 창의적인 사고를 요구하는 복잡한 IMO 문제들을 풀어냈다는 점에서 큰 차이를 보여줘요.
특히 눈길을 끄는 것은 알파프루프가 문제를 해결하는 방식이에요. 단순히 방대한 데이터를 기반으로 정답을 찾는 것이 아니라, 마치 인간처럼 문제의 핵심 패턴을 파악하고 논리적 추론을 통해 스스로 답을 찾아가는 과정을 보여줬어요.
이처럼 놀라운 알파프루프의 능력은 인공지능이 인간만의 영역이라고 생각했던 고차원적인 사고력까지 영역을 넓혀가고 있음을 시사하고 있어요.
인간에 가까워지다
오픈 소스 AI의 확산과 합성 데이터의 활용, 그리고 혁신적인 3D 콘텐츠 생성 기술은 앞으로의 가능성을 더욱 넓혀주고 있어요. 특히, 수학 분야에서의 AI의 성과는 인간의 창의적 사고와 논리적 추론 능력을 뛰어넘을 수 있는 잠재력을 보여주고 있어요.
이러한 발전은 AI가 단순한 도구를 넘어, 인간과 협력하여 더 나은 미래를 만들어 나가는 중요한 파트너가 될 수 있음을 시사해요. 에코 멤버님들도 앞으로 AI 기술의 진보와 그로 인한 긍정적인 변화를 기대해 봐도 좋을 것 같아요.
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Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. AI 아티스트로도 활동 중입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) Meta. (2024). Introducing Llama 3.1: Our most capable models to date. AI at Meta. https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/
(2) Mark Zuckerberg. (2024). Open Source AI Is the Path Forward. Meta. https://about.fb.com/news/2024/07/open-source-ai-is-the-path-forward/
(3) Alessio Fanelli, Shawn Wang, Thomas Scialom. (2024). Llama 2, 3 & 4: Synthetic Data, RLHF, Agents on the path to Open Source AGI. Latent Space. https://www.latent.space/p/llama-3
(4) stabilityai/sv4d. Hugging Face. https://huggingface.co/stabilityai/sv4d
(5) 박찬. (2024). 스태빌리티 AI, ‘스테이블 비디오 4D’ 공개..."3D 비디오 하나로 8개 뷰 생성". AI타임스. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161926
(6) AlphaProof and AlphaGeometry teams. (2024). AI achieves silver-medal standard solving International Mathematical Olympiad problems. Google DeepMind. https://deepmind.google/discover/blog/ai-solves-imo-problems-at-silver-medal-level/
(7) Siobhan Roberts. (2024). Move Over, Mathematicians, Here Comes AlphaProof. The New York Times. https://www.nytimes.com/2024/07/25/science/ai-math-alphaproof-deepmind.html
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