2023년 TOP5 인공지능 개발 동향

2022년에는 AI/ML 분야에서 획기적인 발전이 많이 있었습니다. Google, Meta, Microsoft와 같은 거대 기술 기업은 양자 컴퓨팅에서 생성 인공 지능에 이르기까지 새로운 혁신에 큰 진전을 이루고 있습니다.

예를 들어, 가장 큰 혁신 중 일부에는 국제 수학 올림피아드 문제를 해결하기 위한 Meta의 HyperTreeProofSearch(HTPS), 표현형 간의 공변량 효과 간의 관계를 시뮬레이션하고 게놈을 개선하기 위한 DeepMind의 Alpha Fold 및 Meta AI의 ESMFold가 있습니다. 폭넓은 연관 연구(GWAS) 등이 있습니다.

다음으로 2023년 전망 몇 가지를 살펴보겠습니다.

ChatGPT는 뛰어난 대화 기능으로 인터넷을 휩쓸었습니다. 이는 1,760억 개의 매개변수를 갖고 더 큰 모델 크기에 의존하는 OpenAI의 GPT-3을 기반으로 구축되었습니다. GPT-3의 매개변수가 2배, 3배, 심지어 10배인 다른 LLM도 있지만 DeepMind 또는 Meta(SLM(Small Language Model)라고도 함)의 일부 모델은 논리적 추론 및 예측에서 GPT-3보다 더 많은 매개변수를 갖습니다. 여러 작업에.

모델의 크기를 줄이는 것 외에도 GPT-4와 같은 대형 모델은 약 100조 개의 매개변수를 가질 것으로 예상됩니다. 현재 가장 큰 모델은 1조 6천억 개의 매개변수를 가진 구글 스위치 트랜스포머(Google Switch Transformer) 모델이기 때문에 그 도약폭은 엄청날 것이다.

그러나 지연 시간과 예측 가능성을 높이기 위해 향후 몇 년 동안 기존 모델이 특정 목적에 맞게 미세 조정될 수 있습니다. 최근 OpenAI는 DaVinci 업데이트를 사용하여 GPT-3를 미세 조정했습니다.

트렌드 1: 생성 AI에는 설명 가능한 AI가 필요합니다

텍스트-이미지 생성은 2022년 차트를 깨뜨릴 트렌드입니다. DALL-E, Stable Diffusion 및 Midjourney와 같은 모델은 AI 생성 예술을 실험하려는 매니아들 사이에서 1위를 차지합니다. 대화는 텍스트에서 이미지, 텍스트, 비디오, 텍스트, 무엇이든 빠르게 이동했으며 3D 모델도 생성할 수 있는 여러 모델이 생성되었습니다.

언어 모델이 확장되고 전파 모델이 개선됨에 따라 텍스트 대 모든 것의 추세는 더욱 높아질 것으로 예상됩니다. 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트를 사용하면 생성 AI 모델의 확장성이 향상됩니다.

이 데이터 세트는 설명 가능한 인공 지능에 대한 섹션을 소개합니다. 여기서는 이러한 생성 모델을 훈련하는 데 사용되는 각 이미지의 속성이 중요합니다.

트렌드 2: FastSaaS 경쟁의 시작

인공지능 생성 트렌드를 따라잡은 기업들이 이를 클라우드 서비스로 제공하기 시작했습니다. LLM과 GPT-3 및 DALL-E와 같은 생성 모델이 공개적으로 사용 가능해짐에 따라 기업에서 이를 서비스로 제공하는 것이 점점 더 쉬워졌고 이로 인해 FastSaaS가 탄생했습니다.

최근 Shutterstock은 DALL-E 2를 플랫폼에 통합할 계획이고 Microsoft VS Code는 Copilot을 확장 기능으로 추가했으며 TikTok은 앱 내 텍스트-이미지 AI 생성기를 발표했으며 Canva는 플랫폼에서 AI 생성 기능을 출시했습니다. .

트렌드 3: 슈퍼컴퓨터에 대한 의존

슈퍼컴퓨터를 구축하여 업무를 생성하고 기업에 서비스를 제공하는 추세입니다. 이러한 데이터 세트와 생성 모델이 계속 증가함에 따라 슈퍼컴퓨터에 대한 수요가 증가하고 있으며 앞으로도 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. FastSaaS에 대한 경쟁으로 인해 더 나은 고성능 컴퓨팅에 대한 필요성이 다음 단계입니다.

NVIDIA와 Microsoft는 최근 클라우드 기반 슈퍼컴퓨팅 플랫폼인 Quantum-2를 만들기 위해 협력했습니다. 지난 10월 Tesla는 Dojo 슈퍼컴퓨터가 Tesla가 개발한 칩을 사용하여 완전히 처음부터 제작되었다고 발표했습니다. 머지않아 기업 고객에게 액세스를 제공할 수 있을 것으로 보입니다. 또한 Cerebras는 1엑사플롭 이상의 AI 컴퓨팅 성능을 제공하는 1,350만 코어의 AI 슈퍼컴퓨터인 Andromeda를 출시했습니다. 최근 Jasper는 더 나은 성능을 달성하기 위해 Cerebras와 파트너십을 맺었습니다.

트렌드 4: 3nm 칩 너머

무어의 법칙에서 예측한 대로 칩 크기가 감소함에 따라 처리 능력이 증가합니다. 따라서 슈퍼컴퓨터가 대형 모델을 실행하려면 더 작은 칩이 필요하며 이미 칩이 점점 작아지는 것을 목격하고 있습니다.

최근 몇 년 동안 칩 업계는 소형화를 추진해 왔으며 제조업체는 칩을 더 작고 더 작게 만드는 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. 예를 들어 M2 칩과 A16의 경우 Apple은 각각 5nm와 4nm 칩을 사용합니다. TSMC는 2023년에 3nm 칩을 개발하여 AI/ML 알고리즘 개발의 효율성과 성능을 향상시킬 것으로 예상됩니다.

트렌드 5: 양자 컴퓨팅과 기존 컴퓨팅의 통합

NVIDIA, Google, Microsoft와 같은 기업이 클라우드에 하드웨어 서비스를 제공함에 따라 양자 컴퓨팅 분야에서 더 많은 혁신이 일어날 것입니다. 이를 통해 소규모 기술 회사는 무거운 하드웨어 없이도 AI/ML 모델을 교육, 테스트 및 구축할 수 있습니다.

의료, 금융 서비스 등 다른 많은 분야에서 사용이 증가할 것이므로 개발자는 향후 몇 년 동안 양자 컴퓨팅의 증가를 확실히 포함해야 합니다.

최근 발표에서는 유럽에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터에 양자 컴퓨터를 연결해 기존 컴퓨터와 양자 컴퓨터를 결합해 문제를 더 빠르게 해결했다고 합니다. 마찬가지로 Nvidia는 하이브리드 양자 클래식 컴퓨터를 위한 최초의 플랫폼인 QODA(Quantum-Optimised Device Architecture)도 출시했습니다.

IBM은 최근 연례 Quantum Summit 2022에서 양자 하드웨어 및 소프트웨어를 발표하여 433큐비트(qubit) 프로세서를 사용하는 양자 중심 슈퍼컴퓨팅에 대한 획기적인 비전을 설명했습니다. 글로벌 인공지능 서밋(Global Artificial Intelligence Summit)에서 IBM은 내년에 다양한 분야에서 추가적인 혁신을 위한 파괴자가 될 1,000큐비트 시스템을 선보일 것이라고 발표했습니다.

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