인공지능(AI) 발전의 역사는 의문이 있을 때는 더 크게 만드는 것이 좋다는 원칙을 강조합니다. 딥러닝과 모델 크기 확대는 주요 진전을 이끌었으며, BERT와 같은 Transformer 아키텍처의 등장은 모델 크기가 급증하는 전환점이었습니다.
최근의 통찰력은 크기만이 성공의 결정적인 요소는 아님을 시사합니다. DeepMind의 Chinchilla 모델은 Google의 Gopher보다 작지만 더 많은 데이터를 기반으로 훈련하여 더 나은 정확도를 달성했습니다. 그러나 고품질 훈련 데이터의 가용성은 저작권 제약과 데이터 품질 문제로 인해 특히 비영어 언어에 대해 병목 현상이 되고 있습니다.
대규모 모델은 데이터를 외우는 경향이 있으며, 중복된 정보로 인해 편향이 발생하고 일반화 능력이 감소합니다. 중복 데이터를 걸러내고 데이터 품질을 개선하기 위한 노력은 진행 중이지만 여전히 문제가 있습니다.
합성 데이터 생성은 잠재적인 해결책을 제공하지만, 인간이 생성한 데이터와의 분기와 모델 성능 저하와 같은 새로운 문제를 도입합니다. 데이터 품질이 순수한 크기보다 중요하며, DataComp와 같은 프로젝트는 이를 해결하고자 합니다. 그러나 이러한 접근 방법의 확장성과 예측 가능성은 불확실합니다.
최종적으로, 기술 거물들은 대규모 모델로 주도하고 있지만, 오픈 소스 노력들은 현재 상태에 도전하고 있으며, 데이터 품질의 중요성을 강조하고 있습니다. 오픈 소스와 선두 모델 간의 격차를 줄이는 것은 여전히 어려운 과제입니다.
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