누가 애플이 뒤처지고 있다고 말합니까? WWDC에서 AI는 언급되지 않았지만 대형 모델은 로우키 방식으로 도입됐다.

WWDC에서 Apple은 "인공 지능(AI)"은 물론 "ChatGPT"와 같이 현재 기술 세계에서 더 널리 사용되는 용어에 대해서도 언급하지 않았습니다.

Apple이 한 일은 단순히 "머신러닝(ML)"을 7번 언급한 것뿐입니다.

7년 동안 준비해온 AR 안경인 Vision Pro를 소개할 때도 "고급 인코딩-디코딩 신경망 사용" 이라고만 명시했습니다.

이는 현재 대형 모델(혹은 'AI 하이프'라고 부를 수 있는) 물결 속에서 마이크로소프트, 구글 등 실리콘밸리 주요 기업들이 '세간의 이목을 끄는' 접근 방식과는 전혀 다르다.

일부 전문가와 언론이 말했듯이 이 AI 경쟁에서 Apple이 뒤처졌다는 것이 사실인가요? 아니면 아직도 기다리고 지켜보고 있나요? 실제로는 그렇지 않습니다.

Apple은 WWDC에서 대규모 AI 모델에 대해 언급하거나 홍보하지는 않았지만 향상된 iPhone 자동 고침과 같은 몇 가지 새로운 AI 기반 기능을 도입했습니다. 이 기능은 스페이스바나 전체 문장을 누르면 단어를 완성할 수 있습니다.

이 기능은 Transformer 언어 모델을 사용하는 ML 프로그램을 기반으로 하여 이전보다 더 정확한 자동 수정이 가능하며 Transformer는 ChatGPT를 지원하는 중요한 기술 중 하나입니다.

Apple은 사용자가 텍스트를 입력하고 입력하는 방법까지 학습하여 개선할 것이라고 말합니다.

새로운 "자동 고침"은 기기 내 기계 학습을 통해 구동되는 것으로 알려졌습니다. Apple은 수년에 걸쳐 이러한 모델을 지속적으로 개선해 왔습니다...Apple Silicon의 힘으로 사용자가 실행할 때마다 iPhone을 사용할 수 있습니다. 이 모델은 키를 눌렀을 때 발생합니다.

Apple의 소프트웨어 엔지니어링 담당 수석 부사장인 Craig Federighi는 "단지 더킹 단어를 입력하고 싶은 순간에는 키보드가 스스로 학습합니다."라고 말했습니다.

또 다른 예는 Apple이 AirPods Pro를 개선한 것인데, “이어폰이 사용자 대화를 감지하면 자동으로 소음 감소 기능을 끕니다”. Apple은 이를 머신러닝 기능으로 만들지는 않지만 해결하기 어려운 문제이며 솔루션은 AI 모델을 기반으로 합니다.

또한 PDF에 입력할 필드 식별 및 애완동물 식별(그런 다음 해당 애완동물의 모든 사진을 폴더로 그룹화)과 같은 새로운 기능도 신경망에 대한 Apple의 연구 작업을 기반으로 합니다.

WWDC에서 Apple은 특정 AI 모델이나 훈련 데이터 또는 향후 개선 방향에 대해 언급하지 않고 "이러한 기능은 멋진 기술로 지원됩니다"라고만 언급했습니다.

경쟁업체가 수행하는 작업(서버 클러스터, 슈퍼컴퓨터 및 테라바이트급 데이터를 사용하여 더 큰 모델 구축)과 달리 Apple은 자사 기기에 AI 모델을 구축하기를 원합니다.

새로운 "자동 고침"과 같은 기능은 이 아이디어를 기반으로 하며 iPhone에서 실행되는 반면, ChatGPT와 같은 모델은 수백 개의 값비싼 GPU로 훈련되어야 합니다.

이것의 장점은 , 기기에서 실행되는 AI가 클라우드 기반 AI가 직면한 많은 데이터 개인 정보 보호 문제를 우회한다는 것입니다. 모델을 휴대폰에서 실행할 수 있는 경우 Apple은 모델을 실행하기 위해 더 적은 양의 데이터만 수집하면 됩니다 .

Apple이 M2 칩 제품군의 최신 멤버인 M2 Ultra도 발표했다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 2세대 5nm 프로세스를 기반으로 구축되었으며 최대 24개의 CPU 코어, 76개의 GPU 코어 및 초당 31.6조 작업을 수행할 수 있는 32코어 Neural Engine을 갖추고 있습니다.

Apple은 이 기능이 "대형 Transformer 모델"을 훈련할 때 유용할 수 있다고 말합니다.

“M2 Ultra는 M1 Ultra보다 50% 더 많은 최대 192GB의 통합 메모리를 지원할 수 있어 다른 칩이 할 수 없는 작업을 완료할 수 있습니다. 예를 들어 단일 시스템에서는 대규모 Transformer 모델과 같은 대규모 ML 워크로드를 훈련할 수 있습니다. , 메모리 부족으로 인해 가장 강력한 개별 GPU로도 처리할 수 없습니다.”

M2 Ultra의 출현은 일부 인공 지능 전문가를 흥분시켰습니다.

“우발적이든 의도적이든 Apple의 Silicon Unified Memory 아키텍처는 이제 고급형 Mac이 대규모 AI 모델을 실행하고 AI 연구를 수행하는 데 정말 놀라운 기계라는 것을 의미합니다.”라고 Perry E. Metzger는 트윗했습니다. “이 가격대에서는 정말 없습니다. 192GB의 GPU 액세스 가능 메모리를 제공하는 다른 시스템은 많지 않습니다.”

메모리가 클수록 더 크고 능력이 뛰어난 AI 모델이 메모리에 들어갈 수 있으며 잠재적으로 많은 사람들에게 개인용 컴퓨터에서 AI를 훈련할 수 있는 기회가 제공됩니다.

M2 Ultra 대 A100(또는 심지어 H100)의 성능 평가는 없지만, 적어도 현재로서는 Apple이 생성 AI 훈련 하드웨어 분야에 공개적으로 진출했습니다.

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