애플, 온디바이스 인공지능으로 뛰어들다 – 오픈ELM
애플은 최근 Hugging Face라는 AI 코드 커뮤니티에 게시한 혁신적인 시리즈인 오픈ELM을 선보였다. 이는 클라우드 서버 연결이 필요 없는 단일 기기에서 운영되는 오픈소스 대형 언어 모델(LLM)을 강조하며, 구글, 삼성, 마이크로소프트와 같은 기술 경쟁사들과는 다른 클라우드 의존적 전략에서 벗어난다.
이 포트폴리오에는 총 여덟 가지의 오픈ELM 모델이 포함되어 있으며, 27억개에서 30억개의 매개변수로 이루어진 네 가지 사전 훈련 모델과, 지침 수정을 거친 네 가지 사전 모델이 있다. 각 모델의 복잡성과 잠재력을 보여주는 매개변수로 이루어져 있다.
AI 능력의 경로는 사전 훈련 과정에서의 예측 텍스트 생성과 사용자 요청에 관련된 응답을 생성할 수 있는 더 정교한 지침 수정을 모두 다룬다.
사용자는 “샘플 코드 라이센스”라는 관대한 라이센싱 계약을 통해 애플의 오픈ELM을 상세하게 탐색할 수 있으며, 이는 모델의 가중치, 다양한 훈련 체크포인트, 성능 통계 및 효율적인 모델 응답을 개조하기 위한 가이드 지시 사항에 대한 접근을 제공한다. 이 라이센스는 상업적 이용이나 수정을 제한하지 않지만, 본래의 면책 사항 및 면제사항을 유지해야 한다.
애플이 오픈소스 AI 경쟁장에 발을 디딘 오픈ELM은 대담하고 조심스러운 동시에 존재한다. 회사는 이러한 모델이 보안 보증 없이 제공되며 사용자 명령에 대한 오류, 유해한 또는 편향된 출력을 생성할 위험성을 내재하고 있다.
애플의 개인 정보 보호와 일반적으로 ‘폐쇠적’인 기술 개발 접근으로 알려진 평판으로 인해 이러한 모델들은 주목을 받고 있다. 이것은 10월에 발표된 다중모달 언어 모델 페럿을 비롯한 애플의 연이어 발표되는 오픈소스 AI 모델시리즈 중 하나로, 노트북이나 스마트폰과 호환되도록 제작되었으며, 휴대성과 성능을 강조하고 있다.
성능 측면에서 오픈ELM 스위트는 탁월한 능력을 보여주는데, 특히 4.5억 개의 매개변수 지침 가변형이 뛰어나게 돋보인다.
오픈ELM을 연구하고 실험하는 인공지능 커뮤니티가 커짐에 따라 애플의 이 오픈소스 노력으로부터 나올 다양한 응용 분야에 대한 기대감이 증폭되고 있다.
오픈소스인 OpenELM의 중요성
애플이 OpenELM을 오픈소스로 제공하는 선택은 회사의 소프트웨어와 하드웨어에 관한 전통적인 접근 방식을 완전히 바꾼 것으로, 이는 애플이 보다 폭넓은 AI 연구 커뮤니티와 협업하며, AI의 민주화에 기여하고, 분야에서의 혁신을 가속화할 가능성을 의미한다.
도전과 논쟁
오픈ELM과 같은 대형 언어 모델과 관련된 일반적인 과제 중 하나는 그들이 교육 데이터에 존재하는 편견을 강화하거나 지속시키지 않는 것이다. 이러한 기술의 잠재적 남용에 대한 윤리적 고려 사항도 불거져지며, 오류나 유해한 출력을 생성할 수 있다는 점을 애플이 인정하고 있다.
장단점
OpenELM의 장점은 디바이스에서 작동하기 때문에 데이터가 외부 서버에 노출될 위험이 적다는 점을 포함한다. 또한 클라우드 기반 모델의 지연 없이 실시간 AI 능력을 제공할 수 있다.
그러나 단점은 소비자 디바이스의 제한된 처리 능력일 수 있으며, 최적화를 해도 클라우드 기반 모델의 성능을 맞출 수 없을 수 있다. 또한 모델이 얼마나 자주 업데이트되거나 재훈련해야 하는지, 그리고 이러한 업데이트를 어떻게 처리하고 성능이나 사용자 경험을 저해하지 않을지에 대한 문제도 있다.
관련 링크
AI 및 자체 언어 모델에 대한 기타 핵심 참가자에 대한 자세한 정보를 원하시면 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다:
– Google (BERT 또는 LaMDA와 같은 모델에 대한 세부 정보)
– Samsung (AI 이니셔티브)
– Microsoft (튜링 모델을 비롯한 프로젝트)
오픈ELM이 게시된 AI 커뮤니티인 Hugging Face에서 자세한 정보를 얻으려면 아래 링크를 확인하실 수 있습니다:
– Hugging Face
애플은 기존에 오픈소스 커뮤니티와의 밀접한 협업에 대한 전통이 없었기 때문에 OpenELM의 출시는 더 큰 투명성과 협업으로 향하는 보다 폭넓은 기술 산업의 영향을 받은 전략적 전환을 시사한다.
The source of the article is from the blog anexartiti.gr