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Meta made LLaMA available on Azure. Maybe we’re closer to LLMs working together.
메타는 Azure에서 LLaMA를 사용할 수 있도록 했습니다. 함께 협업하는 LLM 모델도 만들어 질 것 같습니다.
몇 달 전, AI 군비 경쟁을 위해 마이크로소프트(Microsoft)는 오픈AI(OpenAI)와 손을 잡았습니다. 이에 질세라 구글(Google)은 바드(Bard)를 출시했습니다. 최근(Meta)는 자체 대형 언어 모델인 라마(LLaMA)를 개발하기 시작했습니다. 애플도 AI 챗봇 전쟁에 자체 LLM(Large Language Models)을 기반으로 참전을 시사했으며, 다른 회사들도 AI 플랫폼 출시를 고려하기 시작했습니다. 호기심 많은 사용자들은 각각의 AI 모델을 비교해 경쟁이 심화되고 있습니다.
최근, 정면 대결이 아닌 파트너십이 점점 더 늘어날 가능성이 높아졌습니다. 이번 주 초에는 메타가 오픈 라이선스에 따라 라마(LLaMA)를 무료로 제공하고, 마이크로소프트의 애저(Azure) 플랫폼에 탑재되었습니다. 이러한 결정은 AI에서 상호 운용성의 이점을 강조했으며, 더 많은 기업이 이러한 분야에 참여함에 따라 점점 더 파트너십이 강조 될 것으로 보입니다.
지금까지 알려진 LLM은 상대적으로 데이터가 한 곳에 몰리는 데이터 사일로 현상(Silo Effect)으로 사용자가 모델을 빌드하거나 데이터를 사용할 수 있는 권한이 필요한 보다 통제된 환경에서 제공되었습니다. 오픈AI는 3월에 GPT-4를 출시하고 개발자에게 최신 버전의 모델에 대한 유료 API 액세스를 제공하면서 계속해서 GPT를 학습시키고 있습니다. 애플은 에이잭스(Ajax)라는 자체 LLM을 개발 중이지만 아직 공개되지 않았고 오픈 소스인지 아닌지 알 수 없습니다. 구글의 LLM인 바드는 전혀 오픈 소스가 아닙니다.
라마(LLaMA)는 처음에 공개되지 않았고 메타를 통해서만 액세스할 수 있었으며 메타는 아직 학습 데이터를 공개하지 않았습니다. 하지만 라마(LLaMA)는 처음부터 오픈 소스로 제공될 예정이었으며, AI에 대한 '접근성을 더욱 민주화'하기 위해 구축되었습니다. 이번 주에 메타는 오픈 소스로 하겠다는 약속을 이행했습니다. 폐쇄형 시스템의 사용자는 해당 모델이 저장된 곳에 액세스하고 동일한 모델을 사용하는 애플리케이션을 배포하기 위해 라이선스 비용을 지불해야 합니다. 메타가 라마(LLaMA)를 애저(Azure)에서 사용할 수 있도록 하고 라이선스 없이 개방한 방식은 이러한 불편함을 제거합니다.
메타가 공개적으로 라마(LLaMA)를 개방하고 애저(Azure)에 제공하는 것은 비즈니스적으로 합리적입니다. 사람들이 플랫폼에서 더 많은 LLM 모델에 액세스하고 결과를 비교할 수 있도록 하는 첫 번째 단계입니다. 선택할 수 있는 LLM 프레임워크가 다양해지면 각 모델이 어떻게 함께 작동할 수 있는지에 대한 질문에도 집중할 수 있습니다. 또한 LLM 개발자는 사람들이 자신의 모델을 사용하기를 원하므로 다양한 플랫폼에서 모델을 사용할 수 있도록 하면 더 많은 사용자에게 모델을 제공할 수 있습니다.
치열한 경쟁을 예상했던 빅테크 기업들이 협력을 선택하고 있습니다. 메타는 마이크로소프트와 이미 협력을 하고 있었습니다. 오피스365(Office 365)의 화상회의 솔루션인 팀즈(Teams)에서 메타의 워크플레이스 기능을 사용할 수 있게 했었습니다.
하지만 개방성에는 위험이 따릅니다. 2015년 설립 당시에 개방적으로 조직을 운영했던 오픈AI의 공동 창립자이자 수석 과학자인 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)는 경쟁과 안전에 대한 두려움 때문에 연구를 공유한 것을 후회한다는 인터뷰도 있었습니다. 예를 들어, 데이터 세트를 공개하면 사람들이 모델 학습을 위해 데이터를 스크랩한 소스를 확인할 수 있기 때문에 저작권 침해에 대한 소송을 제기하기가 더 쉬워집니다.
하지만 선택할 수 있는 LLM 프레임워크가 더 많아진다는 것은 AI 상호운용성을 지지하는 사람들에게는 희소식이 될 수 있습니다.
기본적으로 LLM은 서로 구별되기 때문에 개발자는 앱을 구축할 때 어떤 모델을 사용할지 선택해야 하는 경우가 많습니다. 시스템이 대화할 수 있는 좋은 방법은 없습니다.
벽으로 둘러싸인 정원은 대부분의 현대 기술 사용자에게는 충격이 아니지만, AI 상호 운용성을 지지하는 사람들은 AI가 성장하고 발전할 수 있는 유일한 방법은 폐쇄된 사일로가 아니라 서로 대화할 수 있는 개방형 구조를 통해서라고 주장합니다. 마이크로소프트도 상호 운용 가능한 AI를 믿으며, 개발자가 "올바른 도구 조합을 찾을 수 있도록" AI 상호 운용성에 대한 업계 표준을 촉진하고자 하는 그룹인 ONNX(Open Neural Network Exchange)에 가입했습니다.
AI 시스템이 함께 작동하도록 허용하면 검색 쿼리 등에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 다양한 데이터 세트에서 모델을 학습시킬 수 있는 기업은 더 나은 서비스를 제공할 수 있으며, 한 모델이 잘못될 경우 한 정보 소스에 지나치게 의존하는 치명적인 상황을 피할 수 있습니다. 한 곳에서 라마(LLaMa)와 GPT 모델을 모두 사용할 수 있다면 개발 비용과 일정을 줄일 수 있습니다.
현재로서는 애저(Azure)에서 라마(LLaMa)를 사용할 수 있다고 해서 라마(LLaMa)로 만든 앱이 GPT 모델에서 실행되는 앱과 대화할 수 있다는 의미는 아닙니다. 아직 아무도 이러한 연결을 만들지는 못하고 있습니다. 오픈소스 이니셔티브에서 승인한 라이선스를 사용하지 않기 때문에 라마(LLaMa)가 오픈소스 소프트웨어의 모든 항목을 충족하지는 않습니다. 또한 라마(LLaMa)를 상업적으로 사용할 수 없도록 제한되어 있으며, 상업적 이용시에는 사용료를 지불해야 합니다. 커뮤니티 라이선스 계약에 따르면 월간 활성 사용자 수가 7억 명 이상인 개발자는 "메타에 라이선스를 요청해야 합니다."
모델 간에 더 쉽게 접근할 수 있도록 상호운용성이 높은 오픈소스 방식을 채택하는 것이 빠른 성장의 방향이며, 지속적으로 AI의 진화를 원한다면 건전한 경쟁을 위해 서로 협력하는 것이 최선의 선택으로 보입니다.
※ 기사 내용 참조
[The Verge] The AI wars might have an armistice deal sooner than expected | By Emilia David | Jul 20, 2023, 11:59 PM GMT+9 | https://www.theverge.com/2023/7/20/23800755/ai-meta-llama-microsoft-chatgpt-interoperability
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