애플 온디바이스 Ai 오픈 ELM 전략 프로젝트

애플이 '오픈 ELM’이라는 이름으로 새로운 거대언어모델(LLM)을 발표했습니다.
이 모델은 '오픈소스 효율 언어모델(Open-source Efficient Language Models)'의 약자로, 다양한 사전 학습 및 명령어 튜닝 옵션을 포함하여 총 8개의 버전으로 제공됩니다.

OpenELM은 "Open-source Efficient Language Models"의 약자로, 허깅 페이스의 모델 라이브러리에서 출시되었습니다. 애플 기기에서 효율적으로 작동하도록 설계된 이 모델들은 이메일 작성과 같은 텍스트 관련 작업을 향상하는 것을 목표로 하고 있습니다.
특히, 이 모델들은 오픈 소스로 제공되어, AI 기능을 통합하고 실험하고자 하는 개발자들에게 놀이터를 제공하고자 합니다.

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OpenELM 특징

OpenELM 프로젝트는 네 가지 모델로 구성되어 있으며, 각각의 크기는 2억 7천만, 4억 5천만, 11억, 30억 파라미터입니다. 
AI 분야에서 '파라미터’는 모델이 훈련 데이터로부터 얻은 이해 능력을 측정하는 지표입니다. 이 숫자들은 특히 흥미롭습니다. 왜냐하면 마이크로소프트의 Phi-3과 같은 대형 모델들이 최소 38억 파라미터를 가지고 있는 것에 비해 훨씬 낮기 때문입니다.

애플이 더 작고 효율적인 모델을 향한 전략적 추진은 AI를 아이폰과 맥북과 같은 일상적인 기기에서 더 접근하기 쉽고 기능적으로 만들고자 하는 중요한 변화를 강조합니다. 이러한 움직임은 클라우드 처리에 의존하는 대신 AI 애플리케이션을 민주화할 수 있으며, 우리의 일상적인 디지털 상호작용에 더 광범위하게 통합될 수 있습니다.

효율성
오픈 ELM은 트랜스포머 모델의 각 계층 내에서 매개 변수를 효율적으로 배포합니다.

접근성

이 모델은 허깅페이스에서 이용할 수 있으며, 누구나 접근하여 사용할 수 있습니다.

오픈소스의 중요성
오픈 ELM의 가장 주목할 만한 특징은 오픈소스라는 점입니다.
사용자는 상업적 용도로 모델을 사용하거나 수정할 수 있으나, 재배포 시 라이선스에서 제시한 문구와 면책 조항을 명시해야 합니다.

애플의 전략 변화

애플은 AI 분야에서 새로운 전략을 취하고 있습니다. 이전에는 모델 가중치와 추론 코드만 제공했으나, 오픈 ELM은 학습 로그, 다중 체크포인트, 사전 학습 구성을 포함하여 공개 데이터 세트에서 언어 모델을 학습하고 평가하기 위한 전체 프레임워크를 제공합니다.

애플의 AI 여정은 OpenELM에서 멈추지 않습니다. 최근 개발에서 애플은 애플 실리콘에서 AI 성능을 향상하기 위해 맞춤형 머신 러닝 프레임워크인 MLX를 소개했습니다. 
또한 이미지 편집을 위한 AI 기반 도구인 MGIE와 스마트폰 탐색을 단순화하는 Ferret-UI를 출시했습니다. GitHub의 Copilot과 유사한 코드 완성 도구를 개발 중이라는 소문이 돌고 있으며, 이는 AI 분야에서의 입지를 확고히 하기 위한 더 넓은 전략을 시사합니다.

이러한 진보에도 불구하고, 애플은 구글과 OpenAI에 접근하여 그들의 고급 AI 모델을 애플 제품과 통합할 가능성을 타진했다고 알려져 있습니다. 이는 애플이 자체 AI 생태계를 구축하는 동시에 협력에도 열려 있음을 나타내며, 외부 AI 혁신을 강력한 하드웨어 기능과 결합할 수도 있음을 시사합니다.

개발 목표 및 지원
오픈 ELM은 특히 노트북이나 스마트폰 사용을 목표로 개발되었습니다. MLX 라이브러리를 통해 애플의 실리콘 기반 기기에서 직접 추론 및 미세 조정이 가능합니다.

추가 도구
애플은 AI 학습을 위한 사전 훈련, 평가, 명령 미세 조정을 위한 도구도 함께 공개했습니다. 이 도구들은 완전한 오픈소스는 아니지만, 새로운 AI 모델과 함께 사용할 수 있습니다.

AI 오픈 ELM의 개념
AI 오픈 ELM은 애플이 제공하는 개방형 기계 학습 플랫폼으로, 연구자들이 AI 모델을 개발하고 테스트할 수 있는 환경을 제공합니다. 이 플랫폼은 사용자 친화적인 인터페이스와 고급 알고리즘을 통해 AI 연구의 접근성을 높이고 있습니다.

기술적 특징과 혁신

AI 오픈 ELM은 최신 AI 기술을 적용하여, 빠른 학습 속도와 높은 정확도를 자랑합니다. 또한, 다양한 데이터 세트와 호환되며, 사용자가 직접 모델을 수정하고 최적화할 수 있는 유연성을 제공합니다.

1. Label-Efficient Sleep Staging Using Transformers: 수면 단계 분류를 위한 효율적인 레이블링 방법을 연구하고 있으며, 이는 건강 분야의 AI 활용에 중요한 기여를 할 것입니다.

2. CatLIP: 웹 규모의 이미지-텍스트 데이터에 대한 빠른 사전 훈련을 통해 시각 인식의 정확도를 높이는 연구입니다.

3. OpenELM: 개방형 훈련 및 추론 프레임워크를 가진 효율적인 언어 모델 패밀리에 관한 연구로, AI의 접근성과 활용도를 높이고 있습니다.

4. Talaria: 사용자가 기계 학습 모델을 대화형으로 최적화할 수 있는 도구에 관한 연구입니다.

5. Hindsight PRIORs for Reward Learning from Human Preferences: 인간의 선호를 바탕으로 보상 학습을 하는 방법에 대한 연구로, 인간-컴퓨터 상호작용 분야에 기여하고 있습니다.

이 외에도 애플은 음성 및 자연어 처리, 프라이버시, 컴퓨터 비전 등의 분야에서 지속적으로 연구를 진행하고 있으며, 이러한 연구 결과들은 애플 제품의 기능 향상과 사용자 경험 개선에 기여하고 있습니다 1. 애플의 AI 연구에 대한 더 자세한 정보를 원하시면, 애플의 공식 기계 학습 연구 웹사이트를 방문하시는 것도 좋은 방법입니다 1.

애플 Ai 프로젝트 현황

애플은 다양한 AI 프로젝트를 진행하고 있으며, 그중 몇 가지를 소개해 드리겠습니다.

1. Siri: 애플의 AI 비서로, 사용자가 일상적인 작업을 빠르게 수행할 수 있도록 돕는 기능을 제공합니다.

2. Smart HDR과 Deep Fusion Photos: 애플의 최신 기기에서 사용할 수 있는 기계 학습 기반 이미지 처리 시스템입니다.

3. CatLIP: 웹 규모의 이미지-텍스트 데이터에 대한 2.7배 빠른 사전 훈련을 통해 CLIP 수준의 시각 인식 정확도를 제공하는 프로젝트입니다.

4. OpenELM: 개방형 훈련 및 추론 프레임워크를 가진 효율적인 언어 모델 패밀리에 관한 연구입니다.

5. Talaria: 사용자가 기계 학습 모델을 효율적으로 추론하기 위해 대화형으로 최적화할 수 있는 도구에 관한 연구입니다.
이 외에도 애플은 기계 학습 연구에서 매일 새로운 발전을 이루고 있으며, 음성 및 자연어 처리, 프라이버시, 컴퓨터 비전, 건강 등 다양한 분야에서 혁신을 이루고 있습니다. 또한, 애플은 2024년 개발자 콘퍼런스에서 AI 관련 발표를 예고하고 있으며, 이를 통해 제품에 Gen AI를 도입할 계획입니다.

연구 및 개발의 장점
이 플랫폼은 연구자들에게 실험적인 아이디어를 실제 모델로 구현해 볼 수 있는 기회를 제공합니다. 또한, 애플의 기술 지원과 커뮤니티의 피드백을 통해 연구의 질을 향상할 수 있습니다.

사회적 영향과 미래 전망
AI 오픈 ELM은 교육, 의료, 자동차 등 다양한 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다. 애플의 이러한 개방적 접근 방식은 AI 기술의 민주화를 촉진하고, 더 많은 혁신을 이끌어낼 것으로 기대됩니다.

사용자 및 개발자 커뮤니티의 반응
AI 오픈 ELM은 사용자와 개발자 커뮤니티로부터 긍정적인 반응을 얻고 있습니다. 플랫폼의 개방성과 유연성은 사용자들이 자신의 프로젝트에 쉽게 적용할 수 있도록 돕고 있으며, 이는 AI 분야의 더 넓은 참여를 유도하고 있습니다.

결론
애플의 AI 오픈 ELM은 기술 혁신과 연구 협력의 새로운 지평을 열고 있습니다. 이 플랫폼은 AI 기술의 발전과 사회적 적용을 가속화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 애플의 이러한 노력은 AI 분야의 미래를 밝게 만들고, 우리 모두에게 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.