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AI의 판도를 바꾸는 MIT의 '액체 신경망'
- 오픈AI의 챗GPT는 자연어 처리 분야에서 혁명적인 변화를 가져왔다. 이를 바탕으로 중국, 한국 등 전세계 여러 국가들이 생성형 인공지능(AI) 개발에 본격적으로 나섰다. 프랑스 기술 전문 매체 르빅데이터프랑스에 따르면 MIT의 컴퓨터과학 및 인공지능 연구소(CSAIL) 팀은 AI, 로봇공학, 자율주행차 분야의 혁신이 가능한 '액체 신경망(LNN, Liquid neural network)'이라는 새로운 딥 러닝 모델을 선보였다. 전통적인 딥 네트워크는, 예를 들어 차선 유지 같은 기능을 수행하기 위해 약 10만 개의 인공뉴런과 50만 개의 매개변수가 필요했다. 그러나 액체 신경망을 이용하면 불과 19개의 뉴런만으로 동일한 작업을 처리할 수 있을 정도로 효율적이다. 더불어 기존 딥 러닝 시스템이 인과 관계 파악에 한계가 있었던 반면 액체 신경망은 인과 관계를 더욱 깊게 이해하며, 다양한 상황에 유연하게 대응할 수 있다. 이러한 액체 신경망 개발의 배경은 로봇이 대규모 언어 모델을 실행하기에는 필요한 컴퓨팅 능력과 저장 공간이 부족하다는 점에서 출발했다. MIT CSAIL의 다니엘 러스(Daniel Rus) 이사는 로봇에 적합하며 실시간으로 실행 가능한 효율적인 신경망 개발의 필요성을 강조했다. 기존 신경망과는 다르게, 동적으로 조절 가능한 미분 방정식을 활용하여 새로운 상황에 유연하게 대응할 수 있게 됐다. 이는 기본적인 수학 방정식과 함께 새로운 하드웨어 구조를 통해 동적 학습이 가능하도록 설계된 결과이다. 연구팀은 여름 동안 숲에서 촬영한 비디오 스트림에서 물체를 인식하기 위해 LNN 및 다양한 딥 러닝 모델을 훈련시켰다. LNN은 높은 정확도를 유지했지만, 다른 신경망 모델들의 성능은 크게 저하되었다. 이러한 차이는 유동 네트워크가 작업 자체에 중점을 두는 반면, 다른 모델들은 작업의 맥락과 테스트 환경 분석에 지나치게 의존하기 때문으로 해석된다. 실제로 LNN에서 분석한 어텐션 맵을 보면, 도로 감지를 위한 운전 작업이나 객체 감지를 위한 작업에서 주요 요소에 높은 값을 할당했다. 이러한 특징이 상황 변화에도 과제를 유연하게 적응할 수 있었던 배경이다. 이들의 핵심적인 용도는 바로 비디오, 오디오 스트림, 온도 측정 시퀀스 등 지속적인 데이터 스트림 지원이다. 이러한 특성 덕분에 로봇공학이나 자율주행차와 같은 강력한 보안이 필요한 애플리케이션에 적합할 것으로 예상하고 있다. MIT 연구팀은 앞으로 다중 로봇 시스템과 다양한 데이터 유형에 대한 연구를 통해 이 네트워크의 새로운 기능과 한계를 탐색할 예정이다.
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- IT/바이오
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AI의 판도를 바꾸는 MIT의 '액체 신경망'
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네이버, 생성형 AI '하이퍼클로바X' 공개…11월 검색엔진에 통합
- 한국판 생성형 인공지능(AI)이 드디어 베일을 벗었다. 한국 대표 인터넷 대기업 네이버가 최근 생성형 AI '하이퍼클로바 X(HyperCLOVA X)'를 공개하며 세계 AI 경쟁 무대에 데뷔했다. 네이버의 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)은 챗GPT와 유사한 인공지능 챗봇인 '클로바 X'와 마이크로소프트 빙(Bing)에 해당하는 생성형 AI 기반 검색 엔진인 '큐(Cue)'등의 서비스를 제공한다. 세계는 현재 생성형 AI 분야에서의 경쟁이 가열되고 있다. 네이버의 생성형 AI 출시는 다른 글로벌 기업들의 AI 강화 움직임에 발맞춰 이루어진 것이다. 오픈AI는 마이크로소프트의 지원을 받으며 이 경쟁을 선도하고 있다. 구글은 '바드'라는 AI 챗봇을 출시하고 미국 인공지능 스타트업 '앤트로픽'(Anthropic)에 투자하는 한편, 중국의 바이두는 '어니봇'을 선보였다. 메타와 아마존 같은 기업들 또한 자신들만의 AI 챗봇을 곧 선보일 계획이다. 미국이 생성형 AI 분야를 선도하는 가운데, 네이버의 한국판 생성형 AI 출시는 국내외에서 높은 관심을 받고 있다. 해외 IT 전문 매체 테크크런치 보도에 따르면, 네이버 클라우드에서 출시한 '하이퍼클로바 X'는 지난 8월 24일부터 한국어와 영어로 베타 서비스를 시작했다. 그리고 '큐'는 9월의 베타 테스트를 마치고 11월에는 네이버의 기존 검색 엔진과 통합될 계획이다. 네이버 측은 "하이퍼클로바 X는 크리에이터와 기업 고객 모두가 사용 가능하다"라며, 이는 2021년에 출시된 한국어 LLM 하이퍼클로바의 업그레이드 버전이라고 설명했다. 또한, 하이퍼클로바는 2400억 개 이상의 파라미터를 가지고 있음을 공개했지만, 하이퍼클로바 X에 얼마나 많은 파라미터가 학습되었는지는 구체적으로 공개하지 않았다. 네이버 최수연 대표는 주주에게 보낸 서한에서 "회사는 AI 전문가 500명을 보유하고 있으며, 1000억 개 이상의 파라미터로 구성된 대규모 언어 모델을 독자적으로 개발한 전 세계 5개 기업 중 하나"라고 밝혔다. 네이버 클라우드의 기술 및 하이퍼스케일 AI 책임자인 성낙호 총괄은 "네이버 클라우드는 텍스트부터 이미지, 동영상, 오디오에 이르기까지 다양한 데이터를 분석하고 생성하는 다중 모드 언어 모델의 개발을 진행 중"이라고 밝혔다. 즉, 클로바 X는 텍스트, 이미지, 음성 등의 다양한 데이터 형태를 통합해 학습함으로써 기존 언어 모델보다 더 깊은 정보 인식과 풍부한 정보 제공이 가능하다. 네이버는 한국, 일본, 동남아시아뿐만 아니라 중동, 스페인, 멕시코와 같은 비영어권 국가와 정치적으로 민감한 지역에서도 맞춤형 AI 애플리케이션을 제공하려고 한다. 이를 통해 경쟁사들이 아직 진출하지 않은 지역에 주목하고 있다는 점을 강조했다. 네이버의 최수연 대표는 컨퍼런스에서 11월에 60만 대의 서버로 구축된 'GAK 세종'이라는 두 번째 데이터 센터를 한국에서 오픈할 예정이라고 밝혔다. 네이버는 지난해 12월부터 삼성과 함께 하이퍼스케일 AI를 위한 AI 칩 개발에 착수했고, 삼성 또한 곧 기업용 생성형 AI를 출시할 계획이다. 네이버는 판매자, 창작자, 광고주를 포함한 파트너들을 위한 AI 기술 도구를 선보일 예정이다. '클로바 for Writing'이라는 글쓰기 도구와 '클로바 for AD'라는 광고 상품을 통해 다양한 네이버 서비스에 생성형 AI를 신속하게 통합할 계획이다. 또한 네이버 클라우드는 AI 기반의 B2B 상품을 출시하며, '뉴로클라우드'라는 완전 관리형 하이브리드 클라우드 서비스와 '클로바 스튜디오'라는 AI 개발 도구로 고객 기업들의 자체 생성형 AI 구축을 지원할 방침이다. 전문가들은 네이버의 강점이 다양한 서비스와 파트너들이 연계되어 성장을 이끌어내며, 그 결과로 플랫폼의 발전이 이루어지는 '위닝 루프' 구조에 있다고 지적하며, "하이퍼클로바X가 이 과정을 가속화시킬 것"이라고 전망했다.
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네이버, 생성형 AI '하이퍼클로바X' 공개…11월 검색엔진에 통합