서론
급변하는 인공지능 세계에서 더욱 강력하고 다재다능한 아키텍처를 향한 탐구는 최근 몇 년 동안 가장 흥미로운 돌파구를 이끈 원동력이었습니다. 자연어 처리에 혁명을 일으킨 획기적인 트랜스포머 모델부터 자기 지도 학습의 지평을 넓히고 있는 혁신적인 Joint-Embedding Predictive Architectures (JEPAs)에 이르기까지, AI 분야는 끊임없이 변화하며 새로운 가능성과 과제를 제시하고 있습니다.
이 포괄적인 글에서는 최첨단 AI 아키텍처의 세계를 심층적으로 살펴보고 트랜스포머, JEPA 및 기타 최첨단 모델의 주요 기능, 강점 및 응용 프로그램을 살펴봅니다. 노련한 AI 애호가이든 이 매혹적인 분야를 이제 막 탐험하기 시작했든 이 글은 최신 발전 사항에 대한 자세하고 접근하기 쉬운 개요를 제공하여 끊임없이 진화하는 인공 지능 분야를 탐색하는 데 도움을 줄 것입니다.
트랜스포머 아키텍처의 부상
2017년 Vaswani 등이 발표한 획기적인 논문 “Attention is All You Need”에서 처음 소개된 트랜스포머 아키텍처는 자연어 처리(NLP) 분야에서 가장 영향력 있고 널리 채택된 모델 중 하나가 되었습니다. 기존의 순환 신경망(RNN) 및 합성곱 신경망(CNN)과 달리 트랜스포머는 “어텐션”이라는 고유한 메커니즘을 사용하여 입력 데이터 내에서 장거리 종속성과 문맥 정보를 캡처합니다.
트랜스포머 아키텍처의 핵심에는 인코더와 디코더라는 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다. 인코더는 입력 시퀀스를 가져와서 일련의 문맥 표현을 생성하는 반면, 디코더는 이러한 표현을 사용하여 출력 시퀀스를 단계별로 생성합니다. 어텐션 메커니즘은 이 프로세스에서 중요한 역할을 하여 모델이 각 출력 토큰을 생성할 때 입력의 가장 관련성이 높은 부분에 집중할 수 있도록 합니다.
트랜스포머의 힘은 장거리 종속성을 처리하는 기능, 병렬화 가능한 특성, 더 크고 복잡한 데이터 세트로의 확장성에 있습니다. 이러한 기능으로 인해 트랜스포머는 기계 번역 및 텍스트 요약에서 언어 모델링 및 질문 답변에 이르기까지 광범위한 NLP 작업에 적합한 선택이 되었습니다.
Joint-Embedding Predictive Architectures (JEPAs) 살펴보기
트랜스포머가 NLP 분야를 장악하는 동안 이미지에서 자기 지도 학습 분야에 혁명을 일으킬 준비가 된 새로운 종류의 아키텍처인 Joint-Embedding Predictive Architectures (JEPAs)가 등장했습니다.
JEPA의 핵심 아이디어는 기존의 자기 지도 학습 방법과 같이 데이터 증강에 대한 불변성을 추구하는 대신 추가 정보가 제공될 때 서로 예측할 수 있는 표현을 학습하는 것입니다. 이러한 접근 방식은 모델이 관련 없는 픽셀 수준의 세부 사항에 집중하는 대신 의미 있고 수준 높은 특징을 캡처하도록 장려합니다.
JEPA의 가장 두드러진 예 중 하나는 Meta AI의 연구원들이 도입한 Image-based Joint-Embedding Predictive Architecture (I-JEPA)입니다. I-JEPA는 이미지에서 단일 “컨텍스트” 블록을 가져와서 이를 사용하여 동일한 이미지 내의 다양한 “대상” 블록의 표현을 예측하여 작동합니다. 생성적이지 않은 이 접근 방식을 통해 모델은 수작업으로 만든 데이터 증강에 의존하지 않고 의미론적 수준의 표현을 학습할 수 있습니다.
마스킹 전략 및 공간적으로 분산된 컨텍스트 블록 사용과 같은 I-JEPA의 주요 설계 선택은 의미 있고 수준 높은 표현 생성을 향해 모델을 안내하는 데 중요합니다. 경험적으로 I-JEPA는 ImageNet 데이터 세트에서 72시간 이내에 대규모 Vision Transformer (ViT) 모델을 학습하는 동시에 광범위한 작업에서 강력한 다운스트림 성능을 달성할 수 있는 기능을 갖춘 확장성이 뛰어난 것으로 나타났습니다.
기존 생성 모델에 비해 JEPA 아키텍처를 사용하는 주요 이점은 무엇입니까?
기존 생성 모델에 비해 Joint-Embedding Predictive Architectures (JEPAs)를 사용하는 주요 이점은 다음과 같습니다.
픽셀 수준 세부 정보보다 의미론적 표현 우선 순위 지정
픽셀 공간에서 입력 데이터를 재구성하는 데 중점을 둔 생성 모델과 달리 JEPA는 추상적 임베딩 공간에서 서로 예측하는 표현을 학습합니다. 이를 통해 모델은 관련 없는 픽셀 수준의 세부 정보보다 의미 있고 수준 높은 의미론적 기능을 캡처하는 데 우선 순위를 둘 수 있습니다.
표현 붕괴 방지
생성 모델은 때때로 모델이 다양하고 유익한 표현을 배우지 못하는 표현 붕괴 현상이 발생할 수 있습니다. JEPA는 서로 다른 인코더 간에 비대칭 설계를 사용하여 이 문제를 해결하여 추가 정보가 제공될 때 서로 예측할 수 있는 표현을 학습하도록 장려합니다.
확장성 및 효율성
Image-based Joint-Embedding Predictive Architecture (I-JEPA)와 같은 JEPA는 확장성과 효율성이 매우 뛰어날 수 있습니다. 예를 들어, I-JEPA는 ImageNet 데이터 세트에서 72시간 이내에 대규모 Vision Transformer(ViT) 모델을 학습하는 동시에 강력한 다운스트림 성능을 달성할 수 있는 것으로 나타났습니다.
다운스트림 작업의 다양성
JEPA는 이미지 분류와 같은 상위 수준 작업뿐만 아니라 객체 계산 및 깊이 예측과 같은 하위 수준 및 조밀한 예측 작업에서도 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 이러한 다양성은 학습된 표현이 의미론적 기능과 지역적 기능을 모두 효과적으로 캡처할 수 있음을 시사합니다.
기존 생성 모델에 비해 JEPA의 주요 이점은 의미론적 표현의 우선 순위를 지정하고, 표현 붕괴를 방지하고, 확장성과 효율성을 달성하고, 광범위한 다운스트림 작업에서 다양성을 보여줄 수 있다는 것입니다. 이러한 속성으로 인해 JEPA는 자기 지도 학습 분야의 최첨단 기술을 발전시키고 보다 유능하고 적응력 있는 AI 시스템을 구축하기 위한 유망한 접근 방식입니다.
트랜스포머 아키텍처는 JEPA 아키텍처에 비해 멀티모달 데이터를 어떻게 처리합니까?
다음은 트랜스포머 아키텍처와 Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA)가 멀티모달 데이터를 처리하는 방법을 비교한 것입니다.
멀티모달 데이터를 위한 트랜스포머 아키텍처
- 트랜스포머는 원래 자연어 처리 작업을 위해 개발되었지만 멀티모달 데이터도 처리하도록 확장되었습니다.
- 멀티모달 트랜스포머 모델은 일반적으로 모달리티별 인코더를 사용하여 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 서로 다른 모달리티를 개별적으로 인코딩한 다음 연결 또는 어텐션과 같은 융합 메커니즘을 사용하여 인코딩된 표현을 결합합니다.
- 이를 통해 트랜스포머 모델은 서로 다른 모달리티 간의 상호 작용과 관계를 효과적으로 파악할 수 있습니다.
- 멀티모달 트랜스포머 모델의 예로는 시각적 질문 답변 및 이미지-텍스트 검색과 같은 작업에 적용된 VilBERT, VisualBERT 및 UNITER가 있습니다.
멀티모달 데이터를 위한 JEPA 아키텍처
- Image-based JEPA(I-JEPA) 모델로 예시되는 JEPA(Joint-Embedding Predictive Architecture) 접근 방식은 단일 모달리티(이 경우 이미지)에서 표현을 학습하는 데 중점을 둡니다.
- I-JEPA는 수작업으로 만든 데이터 증강에 의존하지 않고 단일 “컨텍스트” 블록에서 다양한 “대상” 이미지 블록의 표현을 예측하여 이러한 표현을 학습합니다.
- I-JEPA가 아직 명시적으로 멀티모달 데이터를 처리하도록 확장되지는 않았지만 예측 표현을 학습한다는 JEPA의 핵심 개념은 텍스트나 오디오와 같은 다른 모달리티에도 잠재적으로 적용될 수 있습니다.
- 향후 연구에서는 트랜스포머 기반 멀티모달 모델이 작동하는 방식과 유사하게 여러 모달리티에서 공동 표현을 학습하도록 JEPA를 확장하는 것을 모색할 수 있습니다.
트랜스포머 아키텍처는 각 모달리티를 개별적으로 인코딩한 다음 표현을 융합하여 멀티모달 데이터를 처리하도록 보다 명시적으로 설계된 반면, JEPA 접근 방식은 지금까지 단일 모달리티에서 표현을 학습하는 데 중점을 두었습니다. 그러나 JEPA의 예측적 특성은 향후 멀티모달 아키텍처를 개발하는 데 유망한 후보가 될 수 있습니다.
Mamba 아키텍처: 하이브리드 접근 방식
트랜스포머와 JEPA가 각자의 영역에서 상당한 진전을 이루었지만 여러 접근 방식의 강점을 결합한 하이브리드 아키텍처를 모색하는 데 대한 관심이 높아지고 있습니다. 그러한 예 중 하나가 두 세계의 장점을 활용하는 것을 목표로 하는 Mamba 아키텍처입니다.
민첩하고 적응력이 뛰어난 뱀의 이름을 딴 Mamba는 트랜스포머의 어텐션 기반 메커니즘과 JEPA의 공동 임베딩 예측 기능을 통합한 하이브리드 아키텍처입니다. Mamba는 이 두 가지 강력한 패러다임을 결합하여 자연어 처리에서 컴퓨터 비전 등에 이르기까지 광범위한 작업에서 탁월한 성능을 발휘할 수 있는 보다 다재다능하고 강력한 모델을 만들고자 합니다.
Mamba 아키텍처는 서로 다른 구성 요소를 원활하게 통합하고 다양한 데이터 모달리티와 문제 도메인에 쉽게 적응할 수 있도록 매우 모듈식으로 설계되었습니다. 이러한 유연성 덕분에 Mamba는 다양한 작업과 과제를 처리할 수 있는 진정한 “제너럴리스트” AI 모델 개발에 유망한 후보입니다.
멀티모달 AI 아키텍처의 최첨단 기술
인공 지능 분야가 계속 발전함에 따라 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 여러 데이터 모달리티를 효과적으로 처리하고 통합할 수 있는 모델의 필요성이 점점 더 분명해졌습니다. 이로 인해 시스템의 전반적인 성능과 기능을 향상시키기 위해 서로 다른 데이터 소스의 보완 정보를 활용하는 것을 목표로 하는 멀티모달 AI 아키텍처가 등장했습니다.
멀티모달 AI 아키텍처를 개발하는 데 있어 주요 과제 중 하나는 다양한 데이터 모달리티의 효과적인 융합 및 표현입니다. 연구자들은 단일 모달 기능의 단순 연결에서 어텐션 기반 융합 및 교차 모달 상호 작용과 같은 보다 정교한 기술에 이르기까지 다양한 접근 방식을 모색했습니다.
최첨단 멀티모달 AI 아키텍처의 주목할 만한 예로는 이미지 인코딩과 언어 생성을 모두 개선하기 위해 트랜스포머의 기능과 새로운 메모리 기반 메커니즘을 결합한 이미지 캡션용 메시 메모리 트랜스포머(M2 트랜스포머)가 있습니다. 또 다른 예로는 다양한 시각적 및 텍스트 모달리티를 하나로 묶을 수 있는 통합 임베딩 공간을 만드는 것을 목표로 하는 Meta AI의 ImageBind 모델이 있습니다.
멀티모달 AI 분야가 계속 발전함에 따라 광범위한 데이터 소스를 원활하게 통합하고 처리하여 진정한 제너럴리스트 AI 시스템 개발의 길을 열 수 있는 더욱 혁신적이고 다재다능한 아키텍처가 등장할 것으로 예상할 수 있습니다.
마무리
인공 지능의 세계는 끊임없이 변화하고 있으며 새롭고 흥미로운 아키텍처가 빠르게 등장하고 있습니다. 자연어 처리에 혁명을 일으킨 획기적인 트랜스포머 모델에서 자기 지도 학습의 지평을 넓히고 있는 혁신적인 Joint-Embedding Predictive Architectures에 이르기까지 AI 분야는 끊임없이 진화하여 새로운 가능성과 과제를 제시하고 있습니다.
이 글에서는 이러한 최첨단 아키텍처의 주요 기능, 강점 및 응용 프로그램과 멀티모달 AI의 새로운 트렌드를 살펴보았습니다. 인공 지능 분야에서 가능한 것의 한계를 계속해서 넓혀감에 따라 미래에는 주변 세계와 상호 작용하고 이해하는 방식을 변화시키는 더욱 놀라운 발전이 있을 것입니다.
노련한 AI 애호가이든 이 매혹적인 분야를 이제 막 탐험하기 시작했든 이 글은 최신 발전 사항에 대한 자세하고 접근하기 쉬운 개요를 제공하여 끊임없이 진화하는 인공 지능 분야를 탐색하는 데 필요한 지식과 통찰력을 제공합니다.