우리는 예전에는 Turing 테스트를 꾸준히 통과할 수 있는 소프트웨어의 출현에 대해 추측했습니다. 이제 이 놀라운 기술이 존재할 뿐만 아니라 빠르게 발전하고 있다는 것을 당연하게 여기고 있습니다.
2022년 11월 30일 ChatGPT가 출시된 이후, 우리는 공공 대형 언어 모델(LLM)에서 혁신의 물결을 목격했습니다. 새로운 버전들이 몇 주마다 등장하며 가능성의 경계를 확장하고 있습니다. 그러나 최근의 경향은 이러한 빠른 발전이 다소 둔화되고 있음을 시사합니다. OpenAI의 릴리스 이력은 이러한 변화를 보여줍니다. GPT-3에서 GPT-3.5로의 큰 도약은 OpenAI를 주목받게 했고, 이어지는 GPT-4 및 GPT-4 Turbo와 GPT-4 Vision의 인상적인 업그레이드가 뒤따랐습니다. 가장 최근의 GPT-4o는 다중 모달리티를 개선했지만, 추가적인 성능 향상은 제한적이었습니다.
Anthropic의 Claude 3와 Google의 Gemini Ultra와 같은 다른 LLM들도 GPT-4와 유사한 성능 지표에 수렴하고 있습니다. 우리는 아직 정체기에 접어들지는 않았지만, 각 새로운 세대에서 성능과 범위가 감소하는 신호가 나타나고 있습니다.
이러한 경향은 향후 혁신에 중요한 함의를 가집니다. AI에 대해 수정된 질문을 할 수 있다면, 아마도: LLM의 성능과 능력 향상 속도는 얼마일까? LLM 발전의 궤적은 더 넓은 AI 환경에 영향을 미칩니다. LLM의 주요 도약은 개발자들이 이루어낼 수 있는 것과 팀의 운영 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다. 예를 들어, 챗봇의 효과성 발전을 살펴보면: GPT-3는 불안정한 응답을 내놓았고, GPT-3.5는 신뢰성을 개선했습니다. GPT-4에 이르러서는 응답이 일관되게 주제를 준수하고 어느 정도의 추론을 보여주었습니다.
OpenAI는 곧 GPT-5를 발표할 것으로 예상되지만, 기대치를 조절하고 있습니다. 만약 이 업데이트가 실질적인 도약을 이루지 못한다면, AI 혁신에 대한 함의는 심각할 수 있습니다.
이 잠재적인 둔화가 어떻게 전개될 수 있는지 살펴보겠습니다:
1. 전문화의 증가: 기존 LLM이 미세한 쿼리에 어려움을 겪으며 개발자들은 전문화로 전환할 수 있습니다. 우리는 특정 용도와 사용자 커뮤니티를 겨냥한 AI 에이전트의 출현을 볼 수 있습니다. OpenAI의 GPT 출시는 범용 접근 방식에서 벗어나는 신호입니다.
2. 새로운 사용자 인터페이스: 챗봇이 AI 상호작용의 지배적 형태가 되었지만, 그 유연성은 쾌적하지 않은 사용자 경험으로 이어질 수 있습니다. 우리는 문서 스캐너가 실행 가능한 제안을 제공하는 것과 같은 안내형 상호작용을 제공하는 AI 시스템의 부상을 볼 수 있습니다.
3. 오픈 소스 LLM 개발: LLM 구축의 도전에도 불구하고, Mistral 및 Llama와 같은 오픈 소스 공급자들은 OpenAI와 Google이 주요 발전을 이루지 못할 경우 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 기능과 사용자 친화성에 초점이 맞춰짐에 따라 그들은 틈새 시장을 차지할 수 있습니다.
4. 데이터 경쟁 심화: LLM의 능력 수렴은 훈련 데이터의 부족에서 비롯될 수 있습니다. 공개 텍스트 데이터에 대한 접근이 줄어들면서, 기업들은 이미지와 비디오와 같은 새로운 소스를 탐색해야 하며, 이는 모델 성능과 이해도를 향상시킬 수 있습니다.
5. 신흥 LLM 아키텍처: 변환기 아키텍처가 지배적이지만, 다른 유망한 모델들이 간과되었습니다. 만약 변환기 LLM의 발전이 정체된다면, Mamba와 같은 대안 아키텍처에 대한 새로운 관심을 볼 수 있습니다.
결론적으로 LLM의 미래 궤적은 불확실하지만, LLM의 능력과 AI 혁신은 밀접하게 연결되어 있습니다. 개발자, 디자이너, 아키텍트들은 이러한 모델들이 어떻게 발전할지를 적극적으로 고려해야 합니다. 우리는 기능과 사용 용이성으로 경쟁하는 방향으로 변화가 있을 수 있으며, 이는 데이터베이스와 클라우드 서비스에서 보았던 것과 유사한 상품화로 이어질 수 있습니다. distinctions는 계속 존재하겠지만, 많은 옵션이 서로 교환 가능해지며 가장 강력한 LLM의 경쟁에서 확실한 “우승자”는 없을 수 있습니다.
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