생성형 AI의 최신 발전 – Part 2

생성형 AI의 최신 발전 – Part 2
생성형 AI는 빠르게 진화하며 초기의 단순한 활용 사례를 넘어 실제 문제를 해결하는 포괄적인 솔루션으로 발전하고 있습니다. 주요 발전 사항은 다음과 같습니다:

1. “Act Two” 애플리케이션으로의 전환
생성형 AI는 단순한 데모에서 벗어나 인간의 문제를 처음부터 끝까지 해결하는 방향으로 나아가고 있습니다. Harvey와 Glean 같은 기업은 특정 도메인에 특화된 대규모 언어 모델을 활용하고 있으며, Midjourney와 Runway 같은 도구는 고급 편집 인터페이스와 멀티모달 기능을 제공하여 사용자 경험을 혁신하고 있습니다.

2. AI와 로봇공학의 융합
AI 기반 로봇은 이제 적응형 시스템으로 발전하여 추론과 의사결정이 가능한 단계에 이르렀습니다. Vision-Language-Action Models(VLAMs)와 같은 기술은 로봇이 멀티모달 데이터를 문맥에 맞게 해석할 수 있도록 하며, 제조업과 같은 산업을 재구성하는 데 기여하고 있습니다.

3. 모델 개발 기술의 향상
Chain-of-Thought(연쇄 사고), Reflexion(반사적 사고)과 같은 새로운 추론 방법과 RLHF(강화 학습을 통한 인간 피드백)와 같은 전이 학습 기술이 모델 성능을 크게 개선하고 있습니다. 또한, 오픈소스 모델이 점점 더 특정 도메인에 맞게 세밀하게 조정되고 있습니다.

4. 인프라 및 통합 개선
생성형 AI 인프라는 대규모 데이터셋에 최적화된 확장 가능한 하드웨어/소프트웨어 계층을 포함하게 되었습니다. API 게이트웨이와 같은 통합 계층은 기업 시스템과의 원활한 상호작용을 가능하게 합니다.
이러한 발전은 생성형 AI가 다양한 산업에서 적응력, 자율성, 사용자 경험 향상을 통해 점점 더 큰 영향을 미치고 있음을 보여줍니다.