[주간 OSS 동향리포트]가트너 2024 생성형 AI 보고서, 멀티모달·오픈소스 주목
Open UP에서는 지난 한 주의 국내외 공개SW 관련 동향을 모아 정리합니다.
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가트너(Gartner)가 2024 생성형 AI 하이프 사이클(2024 Gartner Hype Cycle for Generative AI) 보고서를 통해 주목해야 할 최신 AI 트렌드를 공유했습니다. ‘멀티모달(Multimodal) 생성형 AI’와 ‘오픈소스 LLM(대규모 언어 모델)’이 향후 5년 내에 조직에 큰 영향을 미칠 잠재력이 있는 기술이라고 선정하였습니다.
가트너에 따르면 2023년에는 생성형 AI 솔루션 1%만이 멀티모달 방식이었으나, 2027년까지는 40%로 증가할 것으로 전망하면서 개별 모델에서 멀티모달 모델로 점차 전환되면서 기존 모델에서는 불가능했던 새로운 기능과 특징을 추가함으로써 기업용 애플리케이션에 큰 영향을 미칠 것으로 예상하였습니다.
오픈소스 LLM의 경우 상업적 접근을 민주화하고, 개발자가 특정 작업과 사용 사례에 맞게 모델을 최적화할 수 있게 함으로써, 생성형 AI 도입을 통해 기업 가치를 가속화할 것이라고 전망하였습니다. 찬드라세카란 수석 VP 애널리스트는 "오픈소스 LLM은 맞춤화 과정을 통해 혁신 잠재력을 높이고, 개인정보 보호 및 보안에 대한 더 나은 통제, 모델 투명성, 협력적 개발 활용, 공급업체 종속성을 줄일 수 있는 가능성을 제공한다"고 언급했습니다.
□ “저지연·모바일 특화 MoE 모델”··· AI2, AI 모델 ‘OLMoE’ 오픈소스로 공개(CIO Korea)
비영리 AI 기술 연구 기관 AI2(Allen Institute for AI)가 AI 스타트업 컨텍스추얼AI(Contextual AI), 프린스턴대학, 워싱턴대학과 공동으로 개발한 오픈소스 AI 모델 ‘OLMoE’를 4일 공개했다.
OLMoE는 희소 혼합 전문가(sparse Mixture of Experts, MoE) 구조를 활용한 것이 특징이다. 여기서 말하는 ‘MoE’는 AI 모델의 성능을 높이고 계산 효율성을 극대화하기 위한 구조다.
□ IBM, 유해 언어 거르는 새 HAP 필터 공개 "빠른 오픈소스 경량 모델"(CIO Korea)
IBM이 새로운 HAP(Hateful, Abusive, Profane) 필터인 ‘그래니트-가디언-hap-38m(granite-guardian-hap-38m)’를 오픈소스로 공개했다. 이번에 공개한 HAP 필터는 3,800만 개의 매개변수를 사용한 경량 모델로 데이터 필터링 속도를 높이는 데 초점을 맞췄다.
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