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[IT뉴스]성능개선 한계···정체기 맞은 생성형 AI

온카뱅크관리자

2024-11-17 17:35:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">오픈AI 차기모델 성능향상 둔화<br>성장 이끈 '규모의 법칙' 붕괴 지적</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="3Y3x8nbYCo">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="1CjyHuSgSP" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/17/seouleconomy/20241117182741442kylc.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="5RNTGUlovQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/17/seouleconomy/20241117182741442kylc.jpg" width="658"></p>
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            [서울경제] 
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          <p dmcf-pid="FPzdLwMUT8" dmcf-ptype="general">인터넷·모바일 혁명에 이어 ‘챗GPT’로 촉발된 생성형 인공지능(AI) 시대가 도래한 가운데 최근 생성형 AI 발전 속도가 눈에 띄게 느려지고 있다. 과거 그래픽처리장치(GPU) 등 연산 자원을 투입하기만 하면 엄청난 속도로 개선되던 성능이 점차 한계에 봉착했고 신형 AI 출시 주기는 갈수록 길어지고 있다는 분석이 나온다. 대규모언어모델(LLM)의 기틀이 된 트랜스포머 구조가 한계에 이르렀다는 지적 속에 주요 AI 개발사들은 추론·에이전트 등 대안을 통해 반전을 꾀하고 있다.</p>
          <p dmcf-pid="3QqJorRuT4" dmcf-ptype="general">17일 실리콘밸리 테크계에 따르면 AI 연구자들을 중심으로 그간 생성형 AI에 통용되던 ‘규모(Scaling)의 법칙’이 무너졌다는 분석이 쏟아지고 있다. 테크 전문 매체 디인포메이션은 “오픈AI가 GPT-5로 알려진 ‘오라이온(Orion)’을 훈련하는 과정에서 과거보다 성능 개선 폭이 적어 고심 중”이라며 “AI 성장의 핵심 가정인 ‘규모의 법칙’이 시험받고 있다”고 전망했다.</p>
          <div dmcf-pid="0xBigme7Sf" dmcf-ptype="general">
           <p>생성형 AI 혁명을 이끌어 온 오픈AI의 GPT 모델 출시 주기는 갈수록 길어지고 있다. 2018년 6월 GPT-1이 출시된 뒤 2019년 2월 GPT-2, 2020년 5월 GPT-3가 출시되기까지는 1년 안팎 걸리는 데 그쳤으나 이후 2022년 3월 GPT-3.5, 2023년 3월 GPT-4가 출시된 후에는 1년 반 넘게 주요 버전 업그레이드가 이뤄지지 않고 있다. 테크계는 단순한 AI 성능 개선을 넘어선 추론·챗봇·경량화 등 ‘서비스 다양화’로 품질을 개선하는 데 주력하고 있다. 아울러 ‘상태공간모델’과 ‘액체신경망’ 등 생성형 AI 기본 알고리즘인 ‘트랜스포머’ 구조를 벗어난 새로운 AI 모델도 속속 제안되고 있다. </p> 실리콘밸리=윤민혁 특파원 beherenow@sedaily.com
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