AI 요약관련 정보

• 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 이해하고 처리하는 기술이며, 이는 AI가 에이전트처럼 작동하고 AGI/ASI로 발전하는 데 필수적임. 🤖
• 멀티모달 AI의 핵심은 서로 다른 데이터 형태를 공통의 언어(잠재 공간)로 변환하여 AI가 동일하게 인식하도록 만드는 것이며, 이를 위해 인코딩 과정을 거침. 🔀
• 트랜스포머 모델의 어텐션 개념을 활용하여 데이터 내의 토큰 간 관계를 파악하고, 이미지의 경우 패치 단위로 분할하여 처리함. 🧩
• 클립(CLIP) 기술은 이미지와 텍스트 쌍 데이터를 활용하여 서로 관련 있는 벡터들을 잠재 공간 내에서 가깝게 위치시키도록 학습시키는 방법임. 🔗
• 크로스 어텐션은 잠재 공간 내에서 텍스트와 이미지 정보 간의 연결 고리를 찾아내어 텍스트에 따른 이미지 생성을 가능하게 함. 🌉
• 이미지 생성에는 디퓨전 모델이 사용되며, 학습 시 노이즈를 추가하고 생성 시 노이즈를 제거하는 방식으로 이미지를 만들어냄. 🌫️
• 멀티모달 AI의 발전은 더 정교한 데이터 처리와 높은 해상도를 요구하며, 이는 GPU와 같은 AI 가속기의 수요 증가로 이어짐. 🚀
• 빅테크 기업들은 AI 모델의 성능 향상을 위해 자체 AI 칩 개발에 투자하고 있지만, 엔비디아의 GPU 성능을 따라잡는 데 어려움을 겪고 있음. 칩 개발 경쟁 심화. 🤯
• 궁극적으로 멀티모달 AI의 발전은 AI 모델의 크기와 복잡성을 증가시키고, 더 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 이는 AI 반도체 시장의 경쟁을 더욱 치열하게 만들 것임. ⚔️