- 대규모 언어 모델(LLM)의 규모 확장에 따른 투자 수익(ROI)이 점차 감소하고 있으며, 모델의 지능 향상 속도가 기대에 미치지 못하고 있음 📉
- 기업들은 LLM 사용에 있어 지능보다는 비용 최적화에 더 집중하고 있으며, 자체 도메인 지식을 활용하여 소규모 언어 모델로도 좋은 성능을 얻고 비용을 절감하려 함 💰
- 기업들은 일반적인 LLM 대신 특정 목적에 맞춰 자체 데이터를 기반으로 훈련된 모델을 구축하는 추세이며, 이는 비용 절감, 모델 제어, 데이터 품질 향상 등의 이점을 제공함 🏢
- LLM에 대한 과장된 기대감이 줄어들고 있으며, 기업들은 AI 기술의 한계를 인지하고 실제적인 효용성에 주목하고 있음 😶🌫️
- LLM 훈련에 필요한 데이터 부족 현상이 심화되고 있으며, 데이터 처리 및 새로운 알고리즘 개발의 필요성이 커지고 있음 📚
- 향후 AI 분야에서는 소프트웨어 엔지니어 채용이 증가할 것으로 예상되며, 기업들은 기존 기술의 한계를 극복하기 위해 인재 확보에 나설 것으로 보임 🧑💻
- 연구 분야에서는 내부 일관성과 논리력을 갖춘 새로운 모델 개발이 추진될 것이며, 얀 르쿤의 JAPA(Joint Embedding Predictive Architecture)와 같은 혁신적인 아키텍처가 주목받고 있음 🧠
- AI 기업들의 과장된 마케팅에 대한 비판이 제기될 수 있으며, 기업들은 비용 절감, 사용 편의성, 기존 시스템과의 통합 용이성 등 실질적인 이점을 강조하는 방향으로 마케팅 전략을 수정할 것으로 예상됨 📢
- LLM의 벤치마크 점수에 대한 의문이 제기되고 있으며, 일부 기업들이 성능을 과장하거나 조작했을 가능성이 있다는 주장이 있음 🤨
- AI 기술이 인간을 대체할 것이라는 비관적인 전망이 확산되는 것에 대한 우려가 있으며, AI 기술의 발전이 인류에게 긍정적인 방향으로 기여해야 한다는 주장이 제기됨 🙏
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