마이크로소프트, Phi-4 소형 AI 모델 시리즈 확장
마이크로소프트는 최근 AI 시장의 흐름에 맞춰 Phi 시리즈의 소형 언어 모델(SLM)을 확장했습니다. 이 모델은 음성, 시각 및 텍스트 기능을 통합하여 엣지 컴퓨팅을 원하는 개발자에게 새로운 가능성을 제시합니다. 이는 리소스가 제한된 환경에서도 효율적인 AI 솔루션을 제공할 수 있도록 설계되었습니다.
- Phi 시리즈는 전력 소모를 줄이면서도 빠른 처리 속도를 제공하여 배터리 성능이 중요한 모바일 디바이스나 IoT 기기에서 특히 유리합니다.
- 최근 Gartner의 전망에 따르면, 2025년까지 엣지 컴퓨팅이 전체 기업 데이터의 75% 이상을 담당할 것으로 예측되며, 이는 소형 AI 모델이 산업계에서 더욱 주목받을 것으로 예상됩니다.
소형 모델의 대세, 효율성과 성능을 모두 잡다
AI 산업은 커다란 모델을 지향하는 경향이 있었지만, 현실적인 제약으로 인해 효율적인 소형 모델 개발이 주목받고 있습니다. 에너지 비용, 하드웨어 제약, 그리고 고객의 기대치를 충족하기 위해서는 소형화된 모델의 필요성이 강조됩니다. 마이크로소프트의 Phi 시리즈는 이러한 요구를 충족시키며, 적은 자원을 활용해 뛰어난 성능을 발휘합니다.
- 소형 모델은 특히 탄소 발자국을 줄이는데 기여합니다. 예를 들어 OpenAI의 작은 버전의 언어 모델은 대형 모델 대비 에너지 효율성이 5배 이상 증가할 수 있습니다.
- SLM은 성능 향상과 비용 절감이라는 두 마리 토끼를 잡기 위해 모델 축소 작업(Pruning)과 양자화(Quantization) 등의 기술을 적극적으로 적용해 최적화됩니다.
Phi-4-multimodal과 Phi-4-mini, 각각의 특징과 강점
Phi-4-multimodal 모델은 5.6억 개의 매개변수를 포함하여 음성, 시각, 텍스트 처리 기능을 하나로 통합한 멀티모달 언어 모델입니다. 반면, Phi-4-mini는 3.8억 매개변수를 통해 최대 128,000개의 토큰을 처리할 수 있는 텍스트 기반 모델입니다. 두 모델 모두 Azure AI Foundry, HuggingFace, Nvidia API Catalog를 통해 제공됩니다.
- 이들의 내장된 API 기능을 활용하면 개발자들이 복잡한 AI 기능을 손쉽게 활용할 수 있어, 개발 기간을 대폭 단축할 수 있습니다.
- 멀티모달 모델은 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 결합하여 교차 도메인 학습을 통해 정확성을 향상시키고, 이는 특히 자율주행차나 AR/VR 애플리케이션에서 유용합니다.
멀티모달 모델의 우수한 성능
마이크로소프트는 Phi-4-multimodal이 여러 작업에서 대형 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 보여준다고 발표했습니다. 특히 음성 인식 및 번역 분야에서 높은 정확도를 자랑하며, 시각적 능력에서도 뛰어난 성과를 기록했습니다. 이러한 성능은 제한된 컴퓨팅 자원 환경에서도 유용하게 활용될 수 있습니다.
- Multimodal AI는 AI 모델의 다양성을 확대하여 인간과 더 자연스러운 상호작용을 가능하게 합니다. 이는 특히 고객 만족도와 사용성 향상에 직접적으로 기여할 수 있습니다.
- IBM Watson과 같은 일부 경쟁 솔루션도 멀티모달 기능을 강화하고 있으며, 이는 경쟁력 있는 AI 솔루션 제공을 위해 중요한 방향으로 인정받고 있습니다.
효율적인 커스터마이징과 미래의 통합 계획
이 모델들은 커스터마이징이 용이하여, 다양한 용도에 맞게 조정할 수 있습니다. 마이크로소프트는 이 모델들을 윈도우와 Copilot+ PC에 통합하여 효율적인 컴퓨팅 능력을 유지하면서도 사용자 경험을 향상시킬 계획입니다. 이러한 통합은 생산성과 창의성, 교육 관련 경험을 크게 향상시킬 것입니다.
- 특정 업무에 특화된 애플리케이션을 만들기 위해 AI 모델의 하이퍼파라미터를 조정함으로써, 더욱 최적화된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
- IDC의 보고서에 따르면, AI 기반 솔루션을 업무에 도입한 후 3년 이내에 ROI가 250% 이상 증가하는 사례가 보고되고 있어 기업 내 AI 통합의 필요성이 강조되고 있습니다.
안전성과 보안성을 강화한 SLM
모델의 안전성과 보안성은 마이크로소프트 AI Red Team의 전략을 통해 철저히 검증되었습니다. 사이버 보안, 공정성, 다중언어 지원 등 다양한 분야에서 테스트를 거쳤으며, 복잡한 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 특성은 제한된 환경에서도 활용이 가능한 이점을 제공합니다.
- PwC의 자료에 따르면, 기업의 76%는 AI의 보안 및 개인정보 침해 가능성에 대한 우려로 인해 AI 도입을 주저하고 있으며, 이에 대한 시험과 보안성 강화가 필수적입니다.
- 마이크로소프트는 AI 모델의 투명성을 높이기 위해 개방형 플랫폼을 제공하고 있으며, 이를 통해 사용자와 개발자들이 AI의 운영 원리를 더 잘 이해하고 신뢰할 수 있도록 돕고 있습니다.
출처 : 원문 보러가기
