파운데이션 모델

1 개요

foundation model

파운데이션 모델, 기초 모델

• 대규모 데이터셋을 기반으로 훈련된 인공지능 모델
• 레이블이 없는 방대한 데이터세트에서 훈련한 AI 신경망
• 광범위한 사용사례에 적용할 수 있도록 광범위한 데이터를 학습한 AI 모델
• 대규모 같은 원시 데이터에서 주로 비지도 학습을 통해 훈련된 AI 신경망 모델

---

다양한 언어, 이미지, 소리 데이터를 학습하여 다양한 작업에 적용될 수 있는 범용적인 능력을 가진다. 대표적인 예로 GPT(Generative Pre-trained Transformer), BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 등이 있다.

파운데이션 모델의 역사는 딥러닝과 머신러닝의 발전과 밀접하게 연결되어 있다. 초기 단계에서는 간단한 텍스트 및 이미지 인식 작업에 주로 사용되었으나, 시간이 지남에 따라 모델의 복잡성과 정확도가 향상되었다. 최근에는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있다.

파운데이션 모델은 인공지능 분야에서 계속해서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 이러한 모델의 발전은 더 나은 정확도, 범용성, 효율성을 보일 것이며, 동시에 데이터 편향과 해석 가능성의 문제를 해결하기 위한 연구가 필요할 것이다.

2 특징

• 대규모 데이터 학습: 방대한 양의 데이터를 학습하여 다양한 작업에 적응할 수 있는 능력
• 전이 학습: 하나의 모델이 다양한 작업에 적용 가능
• 자기지도 학습: 레이블이 없는 데이터를 사용하여 학습 가능

3 응용 분야

• 자연어 처리: 텍스트 번역, 요약, 질의 응답 등
• 이미지 인식: 객체 감지, 이미지 분류, 스타일 변환 등
• 음성 처리: 음성 인식, 음성 합성 등
• 자율주행차: 환경 인식, 결정 결정 등

4 장단점

4.1 장점

• 유연성: 다양한 작업에 적용 가능
• 효율성: 한 번 학습으로 여러 작업 수행 가능
• 정확도: 대규모 데이터 학습으로 높은 성능 달성

4.2 단점

• 데이터 편향: 훈련 데이터의 편향이 모델의 결과에 영향을 줄 수 있음
• 리소스 집약적: 훈련 및 유지에 많은 컴퓨팅 자원 필요
• 해석성 문제: 모델의 결정 과정이 복잡하고 해석 어려움

5 예시

• BERT
• BLOOM
• Chinchilla
• GPT
• LLaMA
• Stable Diffusion

6 같이 보기

• 모델
• 파운데이션
• 트랜스포머(transformer)
• 허깅 페이스(Hugging Face)
• 대규모 언어 모델(LLM)

7 참고

• 영어 위키백과 "Foundation model"
• 다음백과 "파운데이션 모델"
• 네이버백과 "파운데이션 모델"
• https://blogs.nvidia.co.kr/2023/04/04/what-are-foundation-models/
• “Large Scale Deep Learning Models in NLP: Recent Advances and Future Directions,” AI Research Journal, 2022.
• “Foundation Models: Opportunities and Risks,” Machine Learning Times, 2023.
• “Understanding the Impact of Foundation Models in AI,” Journal of AI and Society, 2023.