나뭇잎이 황금빛으로 물들고 2023월의 쌀쌀한 날씨가 찾아오면서, 인공지능 분야에서 눈부신 발전을 이룬 한 해를 되돌아볼 때입니다. XNUMX년은 단지 발전의 해가 아니었습니다. AI가 달성할 수 있는 한계가 계속해서 확장되고 재형성된 해였습니다. LLM 기능의 획기적인 발전부터 이전과는 전혀 다른 방식으로 세상을 탐색하고 상호 작용할 수 있는 자율 에이전트의 출현에 이르기까지 올해는 이 혁신적인 기술의 무한한 잠재력을 보여주는 증거였습니다.

이 포괄적인 탐구에서 우리는 2023년 AI를 정의한 XNUMX가지 주요 트렌드를 조사하여 산업을 재편하고 미래에 혁명을 가져올 혁신을 찾아낼 것입니다. 따라서 AI 애호가 여러분, 기술 역사에 영원히 남을 XNUMX년의 여정을 시작하세요.

RLHF 및 DPO 미세 조정

2023년에는 사용자 의도를 이해하고 이행하는 LLM(대형 언어 모델) 기능이 크게 향상되었습니다. 두 가지 주요 접근 방식이 나타났습니다.

• 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF): 이 방법은 인간의 피드백을 활용하여 LLM의 학습 프로세스를 안내함으로써 진화하는 사용자 요구와 선호도에 대한 지속적인 개선과 적응을 가능하게 합니다. 이러한 대화형 접근 방식은 특히 복잡하거나 주관적인 영역에서 LLM의 미묘한 이해 및 의사 결정 능력 개발을 촉진합니다.
• 직접 선호도 최적화(DPO): DPO는 명시적인 강화 신호 없이 사용자 기본 설정을 직접 최적화하는 더 간단한 대안을 제공합니다. 이 접근 방식은 효율성과 확장성을 우선시하므로 더 빠른 적응과 배포가 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 간소화된 특성을 통해 개발자는 사용자 피드백을 기반으로 LLM 동작을 신속하게 조정하여 진화하는 선호도에 맞게 조정할 수 있습니다.

RLHF 및 DPO는 LLM 개발에서 중요한 진전을 나타내지만 기존 미세 조정 방법을 대체하는 것이 아니라 보완합니다.

• 사전 훈련: 텍스트와 코드로 구성된 대규모 데이터 세트에 대해 LLM을 교육하여 범용 언어 이해 기능을 학습할 수 있습니다.
• 미세 조정: 특정 작업이나 데이터 세트에 대해 LLM을 추가로 교육하여 특정 도메인이나 응용 프로그램에 맞게 기능을 조정합니다.
• 다중 작업 학습: 동시에 여러 작업에 대해 LLM을 교육하여 공유 표현을 학습하고 각 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

LLM 효율성 문제 해결:

LLM의 기능이 향상됨에 따라 계산 및 리소스 제한이 중요한 문제가 되었습니다. 결과적으로 2023년 연구는 LLM 효율성 개선에 중점을 두고 다음과 같은 기술 개발로 이어졌습니다.

• 플래시주의: 이 새로운 주의 메커니즘은 LLM의 계산 비용을 크게 줄입니다. 이를 통해 더 빠른 추론과 훈련이 가능해 리소스가 제한된 환경에서 LLM을 더욱 실현 가능하게 만들고 실제 응용 프로그램에 쉽게 통합할 수 있습니다.
• 로라 과 QLoRA: 2023년에 도입된 LoRA 및 QLoRA와 같은 기술은 특정 작업에 맞게 LLM을 미세 조정할 수 있는 가볍고 효율적인 방법을 제공합니다. 이러한 방법은 기존 LLM 아키텍처에 추가된 작은 모듈인 어댑터를 사용하므로 전체 모델을 재교육할 필요 없이 사용자 정의가 가능합니다. 이를 통해 효율성이 크게 향상되고 배포 시간이 단축되며 다양한 작업에 대한 적응성이 향상됩니다.

이러한 발전은 효율적인 LLM에 대한 증가하는 요구를 해결하고 다양한 영역에서 더 폭넓게 채택할 수 있는 길을 열어 궁극적으로 이 강력한 기술에 대한 액세스를 민주화합니다.

RAG(검색 증강 세대)가 견인력을 얻었습니다.

순수 LLM은 엄청난 잠재력을 제공하지만 정확성과 사실 기반에 대한 우려는 계속됩니다. 검색 증강 생성(RAG)은 LLM을 기존 데이터 또는 지식 기반과 결합하여 이러한 문제를 해결하는 유망한 솔루션으로 등장했습니다. 이 하이브리드 접근 방식은 다음과 같은 몇 가지 이점을 제공합니다.

• 오류 감소: RAG 모델은 외부 소스의 사실 정보를 통합하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성할 수 있습니다.
• 향상된 확장성: RAG 모델은 순수 LLM에 필요한 대규모 교육 리소스 없이도 대규모 데이터 세트에 적용할 수 있습니다.
• 저렴한 비용 : 기존 지식 리소스를 활용하면 LLM 교육 및 실행과 관련된 계산 비용이 절감됩니다.

이러한 장점으로 인해 RAG는 검색 엔진, 챗봇, 콘텐츠 생성을 포함한 다양한 애플리케이션을 위한 귀중한 도구로 자리 잡았습니다.

자율 에이전트

2023년은 자율 에이전트의 역량 한계를 넓히는 상당한 진전을 통해 매우 중요한 해임이 입증되었습니다. 이러한 AI 기반 엔터티는 복잡한 환경을 독립적으로 탐색하고, 정보에 근거한 결정을 내리고, 물리적 세계와 상호 작용할 수 있습니다. 몇 가지 주요 발전이 이러한 발전을 촉진했습니다.

로봇 내비게이션

• 센서 퓨전: 센서 융합을 위한 고급 알고리즘을 통해 로봇은 카메라, LiDAR, 주행 기록계 등 다양한 소스의 데이터를 원활하게 통합할 수 있어 역동적이고 복잡한 환경에서 더욱 정확하고 강력한 탐색이 가능해졌습니다. (원천: https://arxiv.org/abs/2303.08284)
• 경로 계획: 향상된 경로 계획 알고리즘을 통해 로봇은 향상된 효율성과 민첩성을 바탕으로 복잡한 지형과 장애물을 탐색할 수 있었습니다. 이러한 알고리즘은 센서의 실시간 데이터를 통합하여 경로를 동적으로 조정하고 예상치 못한 위험을 방지합니다. (원천: https://arxiv.org/abs/2209.09969)

의사 결정을

• 강화 학습: 강화 학습 알고리즘의 발전으로 로봇은 명시적인 프로그래밍 없이도 새로운 환경을 학습하고 적응할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 그들은 자신의 경험과 관찰을 바탕으로 실시간으로 최적의 결정을 내릴 수 있었습니다. (원천: https://arxiv.org/abs/2306.14101)
• 다중 에이전트 시스템: 다중 에이전트 시스템에 대한 연구는 여러 자율 에이전트 간의 협업과 통신을 촉진했습니다. 이를 통해 그들은 복잡한 작업을 공동으로 처리하고 최적의 결과를 위해 조치를 조정할 수 있었습니다. (원천: https://arxiv.org/abs/2201.04576)

인간-로봇 상호 작용

자율 에이전트의 이러한 놀라운 발전은 지능형 기계가 다양한 영역에서 인간과 원활하게 협력하는 미래에 더 가까워지게 해줍니다. 이 기술은 제조, 의료, 운송과 같은 분야를 혁신하고 궁극적으로 인간과 기계가 함께 협력하여 더 나은 내일을 이루는 미래를 형성할 수 있는 엄청난 잠재력을 갖고 있습니다.

오픈 소스 운동이 추진력을 얻었습니다:

LLM 공간에서 연구 및 모델을 민영화하는 주요 기술 회사의 증가 추세에 대응하여 2023년에는 오픈 소스 운동이 눈에 띄게 부활했습니다. 이 커뮤니티 중심 이니셔티브는 협업을 촉진하고 이 강력한 기술에 대한 액세스를 민주화하면서 수많은 주목할만한 프로젝트를 탄생시켰습니다.

다양한 애플리케이션을 위한 기본 모델

LLM 기술에 대한 접근성 민주화

• GPT4모두: 이 사용자 친화적인 인터페이스는 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 연구원과 개발자가 로컬에서 LLM의 기능을 활용할 수 있도록 해줍니다. 이는 진입 장벽을 크게 낮추고 더 폭넓은 채택과 탐구를 촉진합니다. (원천: https://github.com/nomic-ai/gpt4all)
• Lit-GPT: 이 포괄적인 저장소는 미세 조정 및 탐색에 즉시 사용할 수 있는 사전 훈련된 LLM의 보고 역할을 합니다. 이를 통해 다운스트림 애플리케이션의 개발 및 배포가 가속화되어 LLM의 이점을 실제 시나리오에 더 빠르게 적용할 수 있습니다. (원천: https://github.com/Lightning-AI/lit-gpt?search=1)

LLM 역량 강화

API 및 사용자 친화적인 인터페이스

• 랭체인: 널리 사용되는 이 API는 LLM을 기존 애플리케이션에 원활하게 통합하여 다양한 모델에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 이는 통합 프로세스를 단순화하고 신속한 프로토타입 제작을 촉진하며 다양한 산업 및 영역에서 LLM 채택을 가속화합니다. (원천: https://www.youtube.com/watch?v=DYOU_Z0hAwo)

다양한 강점과 기여를 지닌 이러한 오픈 소스 LLM 프로젝트는 2023년 커뮤니티 중심 운동의 놀라운 성과를 나타냅니다. 이들의 지속적인 개발과 성장은 LLM 기술의 민주화와 전 세계 다양한 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력에 대한 엄청난 약속을 담고 있습니다. 지구.

Big Tech와 Gemini가 LLM 경기장에 입장합니다.

ChatGPT의 성공에 이어 Google, Amazon, xAI와 같은 주요 기술 회사는 Google의 최첨단 LLM 프로젝트 Gemini와 함께 자체 사내 LLM 개발에 착수했습니다. 주목할만한 예는 다음과 같습니다.

• 그록(xAI): 설명 가능성과 투명성을 염두에 두고 설계된 Grok은 사용자에게 출력 이면의 추론에 대한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 Grok의 결정에 대한 근거를 이해하고 의사 결정 프로세스에 대한 신뢰와 자신감을 키울 수 있습니다.
• Q (아마존): 이 LLM은 속도와 효율성을 강조하므로 빠른 응답 시간과 높은 처리량이 필요한 작업에 적합합니다. Q는 Amazon의 기존 클라우드 인프라 및 서비스와 원활하게 통합되어 다양한 애플리케이션에 대한 액세스 가능하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
• 쌍둥이 자리 (구글): LaMDA 및 PaLM의 후속인 이 LLM은 4개 벤치마크 테스트 중 30개에서 GPT-32보다 뛰어난 성능을 발휘한다고 주장됩니다. Google의 Bard 챗봇을 지원하며 Ultra, Pro 및 Nano의 세 가지 버전으로 제공됩니다.

또한 읽기 : ChatGPT vs Gemini: AI 아레나에서 펼쳐지는 타이탄의 충돌

다중 모드 LLM

2023년 가장 흥미로운 발전 중 하나는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 포함한 다양한 데이터 형식을 이해하고 처리할 수 있는 다중 모드 LLM(MLM)의 출현이었습니다. 이러한 발전은 다음과 같은 분야에서 AI 애플리케이션에 대한 새로운 가능성을 열어줍니다.

• 다중 모드 검색: MLM은 다양한 양식에 걸쳐 쿼리를 처리할 수 있으므로 사용자는 텍스트 설명, 이미지 또는 음성 명령을 사용하여 정보를 검색할 수 있습니다.
• 교차 모달 생성: MLM은 텍스트 설명, 이미지 또는 기타 양식에서 영감을 얻어 음악, 비디오, 시와 같은 창의적인 결과물을 생성할 수 있습니다.
• 개인화된 인터페이스: MLM은 다중 모드 상호 작용을 이해하여 개별 사용자 선호도에 적응할 수 있으므로 보다 직관적이고 매력적인 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

추가 자료

텍스트에서 이미지로, 텍스트에서 비디오로

DALL-E 2 및 Stable Diffusion과 같은 텍스트-이미지 확산 모델이 2022년에 현장을 지배한 반면, 2023년에는 텍스트-비디오 생성에서 상당한 도약을 보였습니다. Stable Video Diffusion 및 Pika 1.0과 같은 도구는 이 분야의 놀라운 발전을 보여주며 다음을 위한 길을 열어줍니다.

• 자동화된 비디오 제작: 텍스트-비디오 모델은 텍스트 설명을 바탕으로 고품질 비디오를 생성하여 비디오 제작에 더 쉽게 접근하고 효율적으로 만들 수 있습니다.
• 강화된 스토리텔링: MLM을 사용하면 텍스트, 이미지, 비디오를 결합한 대화형 몰입형 스토리텔링 경험을 만들 수 있습니다.
• 실제 응용 프로그램: 텍스트-비디오 생성은 교육, 엔터테인먼트, 광고 등 다양한 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

합산

2023년이 다가오면서 AI의 풍경은 혁신과 진보의 생생한 색채로 물들게 됩니다. 우리는 다양한 분야에서 AI가 달성할 수 있는 한계를 뛰어넘는 놀라운 발전을 목격했습니다. LLM의 전례 없는 기능부터 자율 에이전트 및 다중 모드 지능의 출현에 이르기까지 올해는 이 혁신적인 기술의 무한한 잠재력을 보여주는 증거였습니다.

그러나 올해는 아직 끝나지 않았습니다. 앞으로 어떤 혁신이 펼쳐질지 지켜볼 수 있는 시간이 아직 며칠, 몇 주, 심지어 몇 달 남았습니다. 설명 가능성, 책임 있는 AI 개발, 인간-컴퓨터 상호 작용과의 통합과 같은 영역에서 추가 발전 가능성은 여전히 ​​엄청납니다. 2024년을 앞두고 설렘과 기대가 가득합니다.

내년에는 훨씬 더 획기적인 발견이 가득하길 바라며 AI를 계속해서 좋은 용도로 사용하길 바랍니다!

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