AI 시대에는 모델 크기가 결정적인 요소가 아니다

올해 3분기가 지났습니다. '상온 초전도'의 타당성이 공식적으로 확인되지 않는 한, 올해 가장 유행하는 기술 단어는 '생성 인공지능'입니다

현재 기술 업계에서는 기술 회사가 대규모 모델 및 생성 인공 지능에 참여하지 않으면 기술 경쟁에서 뒤처진 것 같습니다

최근 발표된 IBM 기업 가치 연구소 설문 조사 보고서에 따르면 인터뷰에 참여한 CEO 중 4분의 3이 이렇게 믿고 있습니다. 고급 생성 인공 지능을 배포하면 기업에 경쟁 우위를 가져다 줄 것이며 사용자는 이에 대해 긍정적인 태도를 갖습니다

사람들이 대규모 모델에 열광하는 동안 IBM은 새롭고 다른 길을 선택했습니다

더 큰 것이 더 좋은 것은 아닙니다 to "모델"

지난 8개월 동안 봄의 새싹처럼 다양한 대형 모델들이 빠르게 등장했습니다. 소비자 수준이든 기업 수준이든 모든 계층은 생성 인공 지능을 적극적으로 수용하고 그것이 제공하는 배당금과 편리함을 즐기고 있습니다. 그러나 기업의 경우 더 크고 완전한 대형 모델이 실제로 최선의 선택일까요?

재작성된 내용: 최근 다양한 업종의 기업들이 '비용 절감 및 효율성 증대' 방안을 모색해 왔습니다. 대규모 모델은 초기 단계에서는 효율성을 크게 향상시킬 수 있지만 장기적으로는 대형 모델의 컴퓨팅 성능 소비와 후속 확장에 드는 비용 및 시간이 기업이 고려해야 할 중요한 문제입니다. 따라서 대기업 수준 모델은 '작고 정교하게' AI 기업의 수직적 분야와 관련된 데이터만 제공돼야 AI가 진정으로 '업계 전문성'을 이룰 수 있다고 생각한다. 최저 비용으로 최대 가치 달성

IBM과 IBM 중화권 R&D 센터 최고기술책임자(CTO) Xie Dong도 최근 IBM Watsonx 중화권 기자간담회에서 같은 견해를 밝혔습니다. Xie Dong은 기업의 경우 애플리케이션 모델의 목표는 더 낮은 비용으로 특정 문제를 해결하는 것이라고 말했습니다. 그는 엔터프라이즈급 애플리케이션의 경우 모델이 작을수록 더 좋다고 지적했습니다. 작은 모델은 더 유연하고 비용이 저렴하기 때문입니다.

생성 인공 지능에 대한 엔터프라이즈급 사용자의 긴급한 요구를 충족하기 위해 IBM은 다음을 희망합니다. 기업 자체의 비즈니스 요구 사항과 데이터에 맞춰 생성 AI 솔루션과 모델을 맞춤화합니다. 최근 IBM은 IBM Watson을 공식 출시했습니다. "AI"는 AI 기술을 사용하여 특정 기술이나 특정 분야에 힘을 실어주는 것을 의미합니다. 올해부터 미래는 AI가 먼저인 'AI+' 시대로 진입하게 된다. Xie Dong은 이제 기업들이 AI 기술을 핵심 비즈니스에 적용하여 실제 생산성을 향상시키기를 희망한다고 말했습니다. 업계 전체도 데이터 우선 '+AI' 시대에서 AI 우선 'AI+' 시대로 전환하게 될 것이다. IBM은 글로벌 AI 분야의 중요한 주체로서 AI 초창기부터 이 분야에 깊이 관여해 왔다. . 1956년 초 IBM은 AI 기술을 사용해 체커에서 인간-기계 전투를 성공적으로 실현했습니다. 그러다가 1996년에서 1997년 사이에 IBM의 Deep Blue 컴퓨터가 최고의 체스 선수들을 성공적으로 이겼습니다. 2011년과 2019년, IBM은 AI 지식 축적에서 AI 토론자로 질적 도약을 이루었습니다

업계의 선구자로서 IBM은 이 순간 Watsonx 플랫폼을 출시했습니다. 업계에서는 다소 "뒤떨어진" 것처럼 보이지만 Watsonx 플랫폼의 기능을 면밀히 분석한 결과 C-side 사용자에서 B-side로 생성 인공 지능을 이끌고, 생성 인공 지능의 적용을 재정의한다는 것을 알 수 있습니다.

에서의 역할 저는 디지털 기술의 진정한 핵심 가치는 소비자 분야에서의 적용뿐만 아니라 기업 수준의 적용에도 있다고 믿습니다. 디지털 기술이 실현됩니다. 현재 시점에서 WatsonX 플랫폼의 출시는 의심할 여지 없이 기업 수준 애플리케이션에서 생성 인공 지능을 위한 새로운 길을 열었습니다. 인공 지능 분야에서 다년간의 깊은 경험을 바탕으로 하이브리드 클라우드와 인공 지능을 미래 개발의 개념으로 삼고 있는 이번 하이브리드 클라우드 경쟁에서는 WatsonX 플랫폼이 핵심이며 인공 지능은 IBM의 핵심 원동력이 될 것입니다.

단순한 "모델"이 아닙니다

현재 시중에 나와 있는 다양한 생성 AI의 대형 모델과 비교할 때, Watsonx는 단순한 모델이 아니라 부분적으로 오픈 소스이자 개방형 플랫폼이라는 점을 언급할 가치가 있습니다. IBM 중화권 기술 사업부 총괄 책임자이자 중국 총괄 책임자인 Miao Keyan은 IBM watsonx 시스템이 기본 모델 및 생성 AI를 기반으로 하는 개방형 하이브리드 클라우드 아키텍처를 기반으로 하는 차세대 AI 및 데이터 플랫폼이라고 말했습니다.

Miao Keyan Watsonx는 가장 진보된 엔터프라이즈 기술과 개방형 기술인 OpenShift를 통합한 IBM 연구소의 혁신적인 기술 모음이며, 강력한 개방형 생태학적 커뮤니티인 Hugging Face의 지원을 받는다는 점이 강조됩니다. Miao Keyan은 "'x'는 무한한 가능성을 나타내며 watsonx에 대한 IBM의 기대도 나타냅니다."

IBM watsonx 플랫폼은 watsonx.ai, watsonx.data, watsonx.governance, 현재 watsonx.ai의 세 가지 제품 세트로 구분됩니다. 및 watsonx.data가 출시되었으며, 이제 watsonx.data의 전제 버전이 중국 고객에게 제공되고, watsonx.governance는 올해 4분기에 출시될 예정입니다.

재작성된 콘텐츠: watsonx.ai는 AI 빌더가 IBM 및 Hugging Face의 모델을 사용하여 다양한 AI 개발 작업을 완료하도록 도울 수 있습니다. 이러한 모델은 질문 답변, 콘텐츠 생성 및 요약, 텍스트 분류 및 추출을 포함한 다양한 자연어 처리(NLP) 유형 작업을 지원하도록 사전 학습되었습니다. 향후 릴리스에서는 관련 분야의 효율성과 작업 전문화를 향상시키기 위해 IBM이 훈련한 더 많은 독점 기본 모델에 대한 액세스를 제공할 것입니다.

"데이터가 왕"인 현재 시대에 IBM Watsonx 제품군의 Watsonx.data는 기업이 AI 워크로드를 확장할 때 대용량 데이터, 높은 복잡성, 거버넌스의 어려움으로 인해 일반적으로 직면하는 데이터 문제입니다. Watsonx.data를 사용하면 사용자가 통합 포털을 통해 클라우드 및 로컬 환경 전반에 걸쳐 데이터에 액세스할 수 있다는 점도 언급할 가치가 있습니다.

Xie Dong은 올해 후반에 watsonx.data가 watsonx.ai의 기본 모델을 사용하여 데이터 처리 방식을 단순화하고 가속화할 것이라고 말했습니다. 사용자는 데이터와 상호작용합니다. 이러한 방식으로 사용자는 자연어 대화를 통해 데이터와 메타데이터를 발견, 향상, 최적화 및 시각화할 수 있습니다.

Xie Dong은 watsonx.governance가 올해 말에 출시될 것이라고 말했습니다. 이 제품은 전략 개발, 의사결정 권한 할당, 조직의 위험 및 투자 결정에 대한 책임 보장을 위한 자동화된 데이터 및 모델 라이프사이클 솔루션입니다.

watsonx.ai, watsonx.data 및 watsonx.governance는 IBM watsonx의 "트로이카"라고 할 수 있습니다. 이 세 가지 측면을 통해 기업은 인공지능 생성, 데이터 관리, 기업 관리 등 다양한 관점에서 디지털 혁신을 달성할 수 있습니다. 제 생각에는 IBM watsonx는 단순한 "모델" 그 이상입니다. 생성적 인공 지능 플랫폼으로서 미래 기업 수준 인공 지능 애플리케이션의 청사진이자 꿈이 될 가능성이 있습니다

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