"Open Source AI Is the Path Forward" 글 소개
- 고성능 컴퓨팅 초기에 주요 기술 회사들은 자체적으로 폐쇄형 유닉스 버전을 개발함
- 시간이 지나면서 오픈 소스 리눅스가 인기를 끌게 되었고, 현재 클라우드 컴퓨팅 및 모바일 운영 시스템의 표준이 됨
- AI도 비슷한 방식으로 발전할 것으로 예상됨
- 현재 여러 기술 회사가 폐쇄형 모델을 개발하고 있지만, 오픈 소스가 빠르게 따라잡고 있음
- 작년에 Llama 2는 이전 세대 모델에 비해 뒤처졌으나, 올해 Llama 3는 가장 앞선 모델들과 경쟁할 수 있는 수준에 도달
- 내년부터는 Llama 모델이 업계에서 가장 앞선 모델이 될 것으로 기대됨
- Llama는 개방성, 수정 가능성 및 비용 효율성에서 이미 선두를 달리고 있음
- 이제 우리는 오픈소스 AI가 산업 표준이 되기 위한 다음 단계를 밟고 있음
- Meta는 오늘 Llama 3.1 405B, 최초의 최첨단 오픈 소스 AI 모델과 Llama 3.1 70B, 8B 모델을 발표함
- 폐쇄형 모델에 비해 훨씬 뛰어난 비용 대비 성능을 가지고 있으며, 405B 모델이 오픈 소스라는 사실은 더 작은 모델을 미세 조정하고 정제하기에 가장 좋은 선택이 될 것
- 다양한 회사와 협력하여 더 광범위한 생태계를 성장시키는 중
- Amazon, Databricks, NVIDIA 등과 협력하여 AI 모델의 미세 조정 및 증류를 지원하는 전체 서비스 제공
- Groq는 저지연, 저비용 추론 서비스를 구축
- AWS, Azure, Google, Oracle 등 모든 주요 클라우드에서 모델을 사용할 수 있음
- Scale.AI, Dell, Deloitte 등은 기업이 Llama를 채택하고 자체 데이터를 사용하여 맞춤형 모델을 훈련할 수 있도록 지원
- 커뮤니티가 성장하고 더 많은 기업들이 새로운 서비스를 개발함에 따라, 우리는 Llama를 산업 표준으로 만들고 AI의 혜택을 모두에게 가져다 줄 수 있음
- Meta는 오픈 소스 AI에 전념하고 있음.
- 오픈 소스가 여러분에게 가장 적합한 개발 스택이라고 믿는 이유,
- Llama를 오픈 소스로 하는 것이 Meta에 좋은 이유,
- 그리고 오픈 소스 AI가 세상에 좋은 이유,
- 따라서 장기적으로 존재할 플랫폼에 대해 설명함
오픈 소스 AI가 개발자에게 좋은 이유
- 모델을 직접 훈련하고 미세 조정 및 증류할 수 있음: 각 조직은 고유한 데이터를 사용하여 최적의 모델 크기로 조정 가능
- 폐쇄형 벤더에 의존하지 않고 독립성 유지: 오픈 소스는 호환 가능한 툴체인 생태계를 제공하여 자유롭게 이동 가능
- 데이터 보호: 민감한 데이터를 클라우드 API에 보내지 않고 자체 모델에서 처리 가능
- 비용 효율적: Llama 3.1 405B 모델은 폐쇄형 모델보다 약 50% 저렴하게 추론 가능
- 장기적인 표준에 투자: 오픈 소스는 폐쇄형 모델보다 빠르게 발전하고 있음
오픈 소스 AI가 Meta에 좋은 이유
- Meta의 비즈니스 모델은 최고의 경험과 서비스를 제공하는 것.
- 이를 위해서는 최첨단 기술에 항상 접근할 수 있어야 하며, 경쟁사의 폐쇄형 생태계에 묶이지 않아야 함
- Apple 플랫폼에서 서비스 구축 경험을 통해 폐쇄형 생태계의 제약을 겪음.
- 오픈 생태계를 구축하면 더 나은 서비스를 제공할 수 있음
- 오픈 소싱이 기술적 우위를 포기하는 것이라는 우려가 있지만, 이는 큰 그림을 놓치는 것
- 생태계 발전: Llama는 도구, 효율성 개선, 실리콘 최적화 및 기타 통합으로 완전한 생태계로 발전해야 함. Llama를 사용하는 회사가 Meta만 있으면 생태계가 발전하지 않음
- 경쟁력 유지: AI 개발은 매우 경쟁적일 것이므로, 오픈 소싱이 큰 기술적 우위를 포기하는 것이 아님. Llama는 세대마다 경쟁력 있고 효율적이며 개방적이어야 함
- 비즈니스 모델 차이: Meta는 AI 모델 접근 판매가 비즈니스 모델이 아니므로, Llama를 오픈 소싱해도 수익, 지속 가능성 또는 연구 투자 능력을 저해하지 않음. 이는 여러 폐쇄형 제공업체가 정부에 오픈 소스 반대를 로비하는 이유 중 하나임
- 오픈 소스 경험: Meta는 오픈 소스 프로젝트와 성공의 역사가 있음. Open Compute Project를 통해 서버, 네트워크 및 데이터 센터 설계를 공개해 수십억 달러를 절약함. PyTorch, React 등의 도구를 오픈 소싱하여 생태계 혁신에서 혜택을 받음. 이 접근 방식은 장기적으로 Meta에 일관되게 유리함
오픈 소스 AI가 세계에 좋은 이유
- 오픈 소스는 AI의 긍정적인 미래를 위해 필수적임
- AI는 생산성, 창의성, 삶의 질을 높이고 경제 성장을 가속화하며 의료 및 과학 연구의 진전을 가능하게 함
- 오픈 소스는 더 많은 사람들이 AI의 혜택과 기회를 누릴 수 있게 하고, 권력이 소수의 회사에 집중되지 않도록 보장함
- AI 기술이 더 균등하고 안전하게 사회 전반에 배포될 수 있도록 하며, 오픈 소스는 투명하게 개발되므로 더 안전함
- 안전을 이해하기 위한 제 프레임워크는 두 가지 범주의 해악으로부터 보호해야 한다는 것
- 의도하지 않은 해악: AI 시스템이 의도치 않게 해를 끼치는 경우
- 예: 잘못된 건강 조언 제공, 자가 복제 또는 과도한 목표 최적화
- 의도적인 해악: 악의적인 사용자가 AI 모델을 사용하여 해를 끼치는 경우
- 비의도적 해악이 대부분의 우려 사항을 차지함
- 예: AI 시스템이 사람들에게 미치는 영향, AI가 인간에게 해를 끼치는 공상과학적 시나리오
- 오픈 소스는 시스템이 더 투명하고 널리 검토될 수 있으므로 비의도적 해악을 방지하는 데 더 안전함
- Llama와 같은 오픈 소스 모델은 안전 시스템(Llama Guard)으로 인해 폐쇄형 모델보다 더 안전하고 보안성이 높을 가능성이 있음
- 의도하지 않은 해악: AI 시스템이 의도치 않게 해를 끼치는 경우
- 우리는 엄격한 테스트와 레드팀 활동을 포함하여 모델의 유해성을 평가하고 위험을 완화하려고 노력함
- 모델이 공개되어 누구나 테스트할 수 있음.
- AI 모델이 인터넷의 정보를 학습하므로, 모델이 기존 정보보다 더 많은 해를 끼칠 수 있는지 고려해야 함
- 의도적 해악에 대한 고려
- 소규모 행위자와 대규모 행위자의 차이를 구분해야 함
- 미래에 악의적인 개인이 AI 모델을 사용해 새로운 해악을 만들어낼 수 있음
- AI가 널리 배포되어야 큰 행위자가 작은 악의적 행위자의 힘을 견제할 수 있음
- 큰 기관이 AI를 대규모로 배포하면 사회 전반에 걸쳐 보안과 안정성을 촉진함
- 미국과 민주 국가의 대응
- 미국의 강점은 분산된 개방형 혁신
- 모델을 폐쇄하여 중국이 접근하지 못하게 해야 한다는 주장도 있지만, 이는 효과적이지 않음
- 스파이 활동이 뛰어나므로 모델을 도난당하기 쉬움
- 폐쇄형 모델만 있는 세계는 소수의 큰 회사와 적국이 모델에 접근하게 만들고, 스타트업, 대학, 소규모 기업은 기회를 놓칠 가능성이 큼
- 미국의 혁신을 폐쇄형 개발로 제한하면 선두를 유지하기 어려움
- 오픈 생태계를 구축하고 정부 및 동맹국과 협력하여 최신 기술의 이점을 극대화해야 함
- 오픈 소스 AI는 경제적 기회와 보안을 최대한으로 활용할 수 있는 세계 최고의 방법임
- 오늘날의 주요 기술 회사와 과학 연구는 오픈 소스 소프트웨어를 기반으로 함
- 다음 세대의 회사와 연구도 오픈 소스 AI를 사용할 것
함께 만들어 나갑시다
- Meta는 이전 Llama 모델과는 다른 접근 방식을 취하고 있음
- 우리는 내부적으로 팀을 구성하여 가능한 한 많은 개발자와 파트너가 Llama를 사용할 수 있도록 지원하고 있음
- 우리는 생태계의 더 많은 기업들이 고객에게 독특한 기능을 제공할 수 있도록 적극적으로 파트너십을 구축하고 있음
- Llama 3.1 릴리스가 대부분의 개발자가 주로 오픈 소스를 사용하기 시작하는 업계의 변곡점이 될 것이라고 믿음
Hacker News 의견
- 오픈 소스 AI에 대한 언어가 혼란스러움
- 오픈 소스는 보통 사람이 읽을 수 있는 코드가 있어야 함
- 현재의 ML 모델은 매우 큰 행렬로 구성되어 있어 사용자가 이해하고 수정하기 어려움
- 오픈 소스 코드가 단순히 원격 API를 통해 실행되지 않는 코드와 혼동되는 것 같음
- AI 스타트업과 개발자들에게 큰 이점이 있음
- 벤더 종속성이 사라짐
- 개발자들이 비용 효율적이고 성능 좋은 방식으로 AI를 제품에 통합할 수 있음
- 저렴한 가격에 빠른 LLM 응답이 가능해질 전망임
- AI 발전으로 제품이 자동으로 더 나아지고 저렴해지며 확장 가능해짐
- Meta는 오픈 모델을 제공하는 몇 안 되는 대형 AI 회사 중 하나임
- Anthropic과 OpenAI와 달리, Meta는 오픈 모델에 헌신하고 있음
- 이는 안전성과 폐쇄된 AI 시스템의 필요성에 대해 논의하는 다른 그룹들과 차별화됨
- Meta의 광고 수익 모델은 주목을 끌어야 함
- 오픈 소스 모델을 통해 사용자가 자체 콘텐츠를 생성할 수 있게 하는 것이 Meta에 유리함
- 오픈 모델을 출시하면 모델이 생성하는 콘텐츠를 감시할 필요가 없어짐
- 이는 Meta에게 좋은 비즈니스 전략임
- Meta는 AI 오픈 소스의 챔피언으로 자리매김하려 함
- 이는 OpenAI에 의해 기습당했기 때문이며, 인프라 게임에 참여하지 않기 때문임
- 이는 이타주의가 아니지만, 개발자와 스타트업에게는 여전히 좋음
- Meta의 GPU 투자는 주로 새로운 AI 제품, 추천 시스템 및 광고 판매를 위한 것임
원문
출처 / GeekNews
알려드립니다
이 글은 국내외 IT 소식들을 공유하는 GeekNews의 운영자이신 xguru님께 허락을 받아 GeekNews에 게제된 AI 관련된 소식을 공유한 것입니다.
출처의 GeekNews 링크를 방문하시면 이 글과 관련한 추가적인 의견들을 보시거나 공유하실 수 있습니다! 
아래
쪽에 좋아요
를 눌러주시면 새로운 소식을 정리하고 공유하는데 힘이 됩니다~ 