[2024-12-16] AI 오픈소스 트렌드 리뷰
다시 돌아온 트렌드
안녕하세요, 솔론입니다.
FLUX 시리즈의 일부인 black-forest-labs/FLUX.1-schnell가 다시 트렌드로 돌아왔습니다.
FLUX.1-schnell는 FLUX 시리즈 중에서 유일하게 apache-2.0 라이센스로 상업적 이용이 가능한 오픈소스입니다.
데이터셋의 트렌드의 경우 상위권은 텍스트 데이터셋이 견고하게 유지하지만, 중하위권의 경우 멀티모달 데이터셋의 움직임이 지속적으로 관찰되고 있습니다.
Spawning/PD12M는 멀티모달 데이터셋으로, 1,240만 개의 이미지-캡션 쌍을 가지고 있습니다.
PD12M도 FLUX.1-schnell과 마찬가지로 원래 트렌드에 머물렀으나 잠깐 내려갔다가 다시 돌아온 데이터셋입니다.
그럼 이제 오늘 [2024-12-16]의 트렌드 변화를 확인해보겠습니다.
자세한 내용들은 TrenDevSophy에서 확인해주세요.
----새로 등장한 트렌드----
black-forest-labs/FLUX.1-schnell:
FLUX.1 [schnell]은 텍스트 설명으로 이미지를 생성하는 120억 매개변수의 정류 흐름 변환기입니다.
최첨단 출력 품질과 경쟁력 있는 프롬프트 준수 기능을 제공하며, 폐쇄형 소스 대안과 동등한 성능을 제공합니다.
잠재적 적대적 확산 증류를 사용하여 훈련되었으며, 1~4단계 만으로 고품질 이미지를 생성할 수 있습니다.
Apache-2.0 라이선스에 따라 배포되어 개인, 학술 및 상업적 목적으로 사용할 수 있습니다.
사용을 위한 참조 구현 및 샘플 코드가 전용 GitHub 저장소에 제공됩니다.
maya-multimodal/maya:
Maya는 8개 언어를 지원하는 다국어 다중 모달 모델입니다.
LLaVA 프레임워크 기반으로, 데이터 품질과 문화적 민감성에 중점을 두고 개발되었습니다.
다국어 시각적 질문 답변, 이미지 캡션 생성 등 다양한 작업에 활용 가능합니다.
Aya-23 8B 모델과 SigLIP 비전 인코더를 사용하며, 매개변수는 80억 개입니다.
8개 언어(영어, 중국어, 프랑스어, 스페인어, 러시아어, 일본어, 아랍어, 힌디어)를 지원합니다.
Spawning/PD12M:
PD12M은 1240만 개의 이미지-캡션 쌍으로 구성된, 현재까지 가장 큰 공개 도메인 이미지-텍스트 데이터셋입니다. 저작권 문제를 최소화하면서 기초 모델을 훈련할 수 있을 만큼 충분한 크기를 자랑합니다.
웹에서 수집한 훈련 데이터에서 발생하는 데이터 품질 문제(저작권 자료, 낮은 품질의 이미지 및 캡션, 폭력적이거나 안전하지 않은 콘텐츠, 개인 정보, 끊어진 링크 등)를 해결하기 위해 Source.Plus 플랫폼을 통해 제작 및 관리되었습니다.
전적으로 공개 도메인 및 CC0 라이선스 이미지로 구성되며, 이미지 데이터의 자동 재캡션, 품질 및 안전 필터링을 거쳤습니다.
데이터셋의 무결성을 유지하기 위해 이미지는 원본 이미지 호스트와 분리된 전용 클라우드 스토리지에 호스팅됩니다.
메타데이터는 이미지 URL, 캡션, 이미지 크기 등을 포함하는 일련의 파퀘 파일을 통해 제공됩니다.
----인사이트 확인하기----
일간 인사이트:
LLM(대규모 언어 모델)의 발전: Meta의 Llama 3.3-70B-Instruct, NVIDIA의 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF, 텐센트의 HunyuanVideo 등 대규모 파라미터를 가진 모델들이 등장하여 성능이 향상되었고, 다국어 지원 및 비디오 생성 기능까지 확장되고 있습니다. 이러한 추세는 향후 더욱 정교하고 다양한 기능을 갖춘 LLM이 개발될 것임을 시사합니다. 특히, 비디오 생성 모델의 발전은 엔터테인먼트, 교육 등 다양한 분야에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
모델 효율성 증대: Llama 3.3-70B-Instruct의 8비트 및 4비트 양자화 지원처럼 메모리 효율을 높이는 기술이 발전하여, 더욱 강력한 모델을 제한된 자원으로도 활용할 수 있게 되었습니다. 이는 클라우드 기반 서비스뿐 아니라 에지 디바이스에서의 AI 활용 가능성을 높입니다. NexaAIDev/OmniAudio-2.6B처럼 에지 디바이스에서 고속 처리를 가능하게 하는 모델의 등장 또한 이러한 추세를 반영합니다.
다중 모달 모델의 확산: 이미지 생성 모델(FLUX.1-dev, Datou1111/shou_xin), 비디오 생성 모델(HunyuanVideo, Lightricks/LTX-Video), 비전-언어 모델(DeepSeek-VL2, OpenGVLab/InternVL2_5-78B, showlab/ShowUI-2B) 등 다양한 모달리티를 결합한 모델이 활발하게 개발되고 있습니다. 이는 향후 AI가 이미지, 비디오, 텍스트 등 다양한 형태의 정보를 통합적으로 처리하고 활용하는 방향으로 발전할 것임을 예측하게 합니다. 특히, 비전-언어 모델의 발전은 자율주행, 로보틱스 등 실제 세계 문제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
코드 생성 모델의 발전: Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct처럼 코드 생성에 특화된 모델이 등장하여, 프로그래밍 생산성 향상에 기여하고 있습니다. 이는 향후 AI가 소프트웨어 개발 과정 전반에 걸쳐 더욱 중요한 역할을 수행할 것임을 시사합니다. 더 나아가, 코드 생성 모델은 No-Code/Low-Code 플랫폼의 발전과도 밀접한 관련이 있습니다.
데이터셋의 질적 향상 및 다양화: MAmmoTH-VL/MAmmoTH-VL-Instruct-12M, TIGER-Lab/OmniEdit-Filtered-1.2M, AI-MO/NuminaMath-CoT 등 다양한 분야의 고품질 데이터셋이 등장하여, 모델 학습의 정확도와 성능 향상에 기여하고 있습니다. 특히, 다중 모달 데이터셋의 확장은 다중 모달 모델의 발전을 더욱 가속화할 것으로 예상됩니다. 또한, 소셜 미디어 데이터(alpindale/two-million-bluesky-posts)를 활용한 연구도 증가하고 있는데, 이는 향후 소셜 미디어 분석 및 이해에 AI가 더욱 중요한 역할을 할 것임을 보여줍니다.
오픈소스 모델의 성장: 텐센트의 HunyuanVideo, Meta의 Llama 시리즈 등 오픈소스 모델의 공개가 활발해지고 있으며, 이는 AI 기술의 민주화와 생태계 활성화에 크게 기여하고 있습니다. 이러한 추세는 향후 더 많은 오픈소스 모델이 개발되고, 개발자들의 참여가 증가할 것으로 예상됩니다. 동시에, 오픈소스 모델의 윤리적 문제, 라이선스 문제 등에 대한 논의도 중요해질 것입니다.
효율적인 추론 기술: TensorRT-LLM, vLLM, llama.cpp, Ollama 등 다양한 추론 프레임워크의 발전은 모델의 실행 속도와 효율성을 높이고 있습니다. 이는 실시간 응답이 필요한 애플리케이션에 AI를 적용하는 데 중요한 요소가 될 것입니다. 향후 더욱 빠르고 효율적인 추론 기술의 개발은 AI의 활용 범위를 더욱 확장시킬 것입니다.
주간 인사이트:
텐센트의 HunyuanVideo와 메타의 Llama-3.3-70B-Instruct 모델은 대규모 언어 모델 및 비디오 생성 모델 분야에서 오픈소스 모델의 성능을 크게 향상시켰습니다. 이는 폐쇄형 모델과 오픈소스 모델 간의 격차를 줄이고, 오픈소스 생태계를 활성화하는 데 기여할 것으로 예상됩니다. 특히, HunyuanVideo는 비디오 생성 분야에서, Llama-3.3-70B-Instruct는 다국어 지원 및 대화 능력 향상에 중점을 두고 있습니다.
최신 트렌드는 대규모 언어 모델의 크기와 성능 향상뿐 아니라, 특정 작업(코드 생성, 이미지 생성 등)에 특화된 모델들이 등장하고 있다는 점입니다. 예를 들어, Qwen2.5-Coder-32B-Instruct는 코드 생성에 특화된 모델이며, FLUX.1-dev는 이미지 생성에 특화된 모델입니다. 이는 모델의 전문성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.
이미지 생성 모델 분야에서는 FLUX 기반 모델과 Stable Diffusion 3.5 Large와 같은 고품질 이미지 생성 모델의 등장이 눈에 띕니다. LoRA 모델의 활용 또한 증가하고 있으며, 특정 스타일이나 대상을 생성하는 데 효율적으로 사용되고 있습니다. 이는 사용자 맞춤형 이미지 생성을 가능하게 하고, 이미지 생성 기술의 발전을 가속화하고 있습니다.
다국어 지원 모델의 확산은 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화하는 중요한 요소입니다. Llama-3.3-70B-Instruct, EuroLLM-9B-Instruct 등 다양한 언어를 지원하는 모델들이 등장하면서, 다양한 언어를 사용하는 사용자에게 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다. 이러한 트렌드는 앞으로 더욱 강화될 것으로 예상됩니다.
오디오 관련 모델의 발전도 주목할 만합니다. Fish Speech V1.5와 같은 다국어 음성합성 모델과 OpenAI의 Whisper large-v3-turbo와 같은 고속 자동 음성 인식 모델은 음성 기술의 활용 범위를 넓히고 있습니다. 이러한 모델들은 다양한 산업 분야에서 활용될 가능성이 높습니다.
데이터셋의 규모와 질적 향상 또한 눈에 띄는 변화입니다. FineWeb-2와 같은 대용량 다국어 데이터셋과 특정 작업에 최적화된 데이터셋(OpenMathInstruct-2, OmniEdit-Filtered-1.2M 등)의 등장은 모델 성능 향상에 크게 기여하고 있습니다. 이는 앞으로 더욱 정교하고 특화된 모델 개발을 가능하게 할 것입니다.
최근 트렌드는 단순히 모델의 크기와 성능만을 중시하는 것이 아니라, 모델의 효율성, 특정 작업에 대한 전문성, 다국어 지원, 윤리적 고려 사항 등을 종합적으로 고려하는 방향으로 변화하고 있습니다. 이러한 트렌드는 앞으로 더욱 강화될 것으로 예상되며, 모델 개발 및 활용에 있어서 중요한 고려 사항이 될 것입니다.
Hugging Face를 중심으로 오픈소스 모델과 데이터셋의 공유가 활발하게 이루어지고 있으며, 이는 오픈소스 생태계의 성장을 촉진하고 있습니다. 이는 앞으로 더욱 많은 개발자와 연구자들이 참여하여 기술 발전을 가속화하는 데 기여할 것으로 예상됩니다.
비전-언어 모델의 발전은 이미지와 텍스트를 함께 처리하는 다양한 애플리케이션을 가능하게 합니다. SmolVLM과 같은 경량 모델은 모바일 기기 등 제한된 환경에서도 활용될 수 있으며, InternVL2_5-78B와 같은 고성능 모델은 복잡한 다중 모달 작업을 처리할 수 있습니다. 이러한 발전은 앞으로 더욱 다양한 비전-언어 관련 애플리케이션의 등장을 예고합니다.
모델의 크기가 커짐에 따라 메모리 효율성이 중요해지고 있으며, 8비트, 4비트 양자화와 같은 기술이 활용되고 있습니다. 이는 대규모 모델의 접근성을 높이고, 더욱 다양한 환경에서 활용될 수 있도록 합니다. 앞으로도 메모리 효율적인 모델 개발은 중요한 연구 분야가 될 것입니다.
강화 학습(RLHF) 기반의 모델 미세 조정은 모델의 성능과 안전성을 향상시키는 데 효과적인 방법으로 자리 잡고 있습니다. Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF와 같은 모델은 RLHF를 통해 유용하고 안전한 응답을 생성하도록 개선되었습니다. 앞으로도 RLHF는 모델 개발에서 중요한 역할을 할 것입니다.
마지막으로, 모델의 윤리적 문제 및 편향성 해결에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 모델 개발자들은 모델의 안전성과 공정성을 확보하기 위해 노력하고 있으며, 이러한 노력은 앞으로 더욱 강화될 것으로 예상됩니다. 책임감 있는 AI 개발과 활용은 앞으로 더욱 중요해질 것입니다.
월간 인사이트:
코드 생성 및 대화형 AI 모델의 약진: 지난 달과 이번 달 트렌드를 비교 분석한 결과, Alibaba Cloud의 Qwen 시리즈(Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 등)와 Meta의 Llama 시리즈(Llama-3.3-70B-Instruct 등), NVIDIA의 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF 등 대규모 언어 모델(LLM)이 코드 생성 및 대화 능력에서 눈에 띄는 성장을 보였습니다. 특히, GPT-4와 유사한 수준의 코딩 능력을 갖춘 모델들이 등장하여 오픈 소스 생태계의 기술 발전을 가속화하고 있습니다. 이는 업계 전반에 걸쳐 코드 자동 생성 및 효율적인 소프트웨어 개발을 위한 새로운 가능성을 열어주는 중요한 동향입니다.
멀티모달 모델의 발전과 다양한 응용: 이미지 생성(Stable Diffusion 3.5 Large, FLUX.1-dev, Shuttle 3 Diffusion), 3D 모델 생성(TRELLIS-image-large, Tencent Hunyuan3D-1), 비디오 생성(HunyuanVideo, Mochi 1 Preview, Lightricks/LTX-Video) 분야에서 멀티모달 모델의 발전이 두드러집니다. 이러한 모델들은 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 모달리티를 통합하여 높은 품질의 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 예술, 디자인, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에 활용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 특히, 실시간 비디오 생성 모델의 등장은 새로운 콘텐츠 제작 방식의 변화를 예고합니다.
오디오 처리 기술의 고도화: 자동 음성 인식(ASR) 및 음성 합성(TTS) 분야에서도 OpenAI의 Whisper large-v3-turbo, Fish Speech 1.5, OuteTTS-0.1-350M 등의 모델이 속도와 정확도 측면에서 큰 발전을 이루었습니다. 이러한 기술 발전은 음성 기반 인터페이스의 발전, 접근성 향상, 다국어 지원 강화 등에 기여할 것으로 예상됩니다. 특히, 실시간 오디오 처리 모델의 발전은 실시간 통역, 음성 검색, 음성 기반 AI 에이전트 등의 발전에 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.
오픈소스 생태계의 확장과 경쟁 심화: Alibaba Cloud, Meta, NVIDIA 등 주요 기업들이 자체 개발한 대규모 언어 모델들을 오픈소스로 공개하며 경쟁이 심화되고 있습니다. 이러한 경쟁은 기술 발전을 가속화하고, 다양한 오픈소스 모델과 데이터셋의 등장으로 이어져 개발자와 연구자들에게 더욱 풍부한 선택지를 제공하고 있습니다. 하지만 동시에 모델의 품질 관리, 윤리적 문제, 라이선스 관리 등 새로운 과제를 안겨주고 있습니다.
전문 분야 특화 모델의 등장: 의료 영상 분석(ROCOv2-radiology), 법률 판례 분석(kolaw), 전자상거래 제품 분석(Marqo-Ecommerce-B/L) 등 특정 전문 분야에 특화된 모델들이 등장하고 있습니다. 이러한 모델들은 해당 분야의 전문 지식과 데이터를 활용하여 더욱 정확하고 효율적인 분석 및 예측을 가능하게 합니다. 이는 AI 기술이 다양한 산업 분야에 적용되는 범위를 확장하는 중요한 요소입니다.
데이터셋의 양적 및 질적 향상: Hugging Face를 중심으로 다양한 대규모 데이터셋들이 공개되고 있으며, 데이터의 양과 질적 수준이 향상되고 있습니다. 이는 모델의 성능 향상에 중요한 역할을 하며, 새로운 모델 개발과 연구를 위한 토대를 마련합니다. 하지만 데이터 편향, 개인정보 보호, 저작권 문제 등 데이터셋 관리와 관련된 과제도 함께 고려되어야 합니다.
효율성 및 리소스 최적화: 모델의 크기가 커짐에 따라 메모리 및 연산량 문제가 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 이를 해결하기 위한 양자화(Quantization), 효율적인 아키텍처 설계, 분산 훈련 등의 기술이 발전하고 있습니다. 이러한 기술 발전은 모델의 접근성을 높이고, 더욱 다양한 환경에서 AI 기술을 활용할 수 있도록 합니다.
지속적인 기술 발전과 미래 전망: LLM, 멀티모달 모델, 오디오 처리 기술 등 AI 기술 전반에 걸쳐 지속적인 발전이 이루어지고 있으며, 이는 새로운 응용 분야의 등장과 기존 산업의 혁신을 가져올 것으로 예상됩니다. 하지만 AI 기술의 윤리적 문제, 사회적 영향, 안전성 확보 등 여전히 해결해야 할 과제들이 존재합니다.
분기 인사이트:
이번 분기 트렌드 분석 결과, 이미지 생성 모델(FLUX.1 계열)의 인기가 지속되고 있으며, 특히 미세 조정 모델(LoRA) 및 다양한 스타일/기능 추가 모델이 증가하는 추세입니다. 이는 사용자들이 기본 모델의 기능을 넘어선 맞춤형 이미지 생성에 대한 높은 수요를 반영합니다. 반면, 지난 분기 주목받았던 일부 모델은 순위가 하락하거나 사라졌는데, 이는 기술 발전의 속도와 새로운 모델 등장에 따른 자연스러운 현상으로 해석됩니다.
대규모 언어 모델(LLM) 분야에서는 매개변수 규모 증가와 다국어 지원 확대가 두드러진 변화입니다. 특히, 70B 이상 매개변수 모델의 등장은 성능 향상과 다양한 작업 수행 능력을 보여주는 반면, 소규모 모델(8B 이하)에 대한 관심도 여전히 높습니다. 이는 성능과 자원 효율성 간의 균형을 찾는 시장 수요를 반영합니다. 또한, 함수 호출 및 도구 사용 기능을 갖춘 모델의 등장은 LLM의 활용 범위를 더욱 넓히고 있습니다.
멀티모달 모델의 발전이 가속화되고 있습니다. 텍스트-이미지, 텍스트-비디오 생성 모델 뿐만 아니라 음성-언어 모델의 발전도 눈에 띄며, 이는 다양한 모달리티 통합을 통해 더욱 풍부하고 현실적인 콘텐츠 생성을 가능하게 합니다. 특히, 실시간 처리 및 효율성 향상에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있습니다.
데이터셋 분야에서는 고품질 데이터 확보와 다양한 작업을 위한 특화된 데이터셋 개발이 중요한 트렌드입니다. 합성 데이터를 활용한 모델 학습이 증가하고 있으며, 특정 도메인(의료, 법률 등)에 특화된 데이터셋의 중요성이 커지고 있습니다. 또한, 데이터셋의 품질 평가 및 관리에 대한 관심도 높아지고 있습니다.
오픈소스 모델 및 데이터셋의 활용이 확대되고 있으며, 이는 기술 발전 가속화 및 민주적 기술 접근성 확보에 크게 기여하고 있습니다. 하지만, 라이선스 및 사용 제약에 대한 주의가 필요하며, 윤리적 문제 및 편향 문제 해결을 위한 노력이 중요합니다.
상업적 활용을 고려한 모델 및 데이터셋 개발이 활발하며, 엔터프라이즈 시장을 겨냥한 고성능, 고효율 모델에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이와 동시에, 개인 및 소규모 개발자를 위한 접근성 높은 모델 및 도구 개발 또한 중요한 트렌드입니다.
최신 트렌드는 과거 트렌드에 비해 모델의 성능과 효율성에 더욱 중점을 두고 있습니다. 매개변수 규모 증가와 더불어 추론 속도 향상 및 자원 효율적인 모델 개발이 중요해지고 있습니다. 또한, 특정 작업에 특화된 모델 개발 및 다양한 모달리티 통합을 통한 멀티모달 모델 개발이 가속화되고 있습니다.
향후 업계 동향은 모델의 성능 및 효율성 향상과 특정 작업에 대한 특화가 더욱 심화될 것으로 예상됩니다. 개인 맞춤형 서비스 제공을 위한 모델 개발과 윤리적 문제 및 편향 문제 해결을 위한 연구가 중요해질 것입니다. 또한, 멀티모달 모델의 발전과 실시간 처리 기술의 향상은 새로운 서비스 및 애플리케이션 창출로 이어질 것으로 예상됩니다.
오픈소스 생태계의 성장은 기술 발전의 속도를 더욱 가속화할 것으로 예상되지만, 모델의 안전성 및 신뢰성 확보를 위한 노력이 병행되어야 합니다. 라이선스 및 사용 제약에 대한 명확한 규정과 책임 있는 AI 개발을 위한 가이드라인 마련이 중요합니다.
업계 경쟁 심화에 따라 차별화된 모델 및 서비스 제공이 중요해질 것입니다. 특정 도메인 전문성을 갖춘 모델 개발과 사용자 경험 극대화를 위한 인터페이스 개발이 경쟁력 확보에 중요한 요소가 될 것입니다.
데이터의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 고품질 데이터 확보를 위한 투자와 데이터 관리 및 활용 기술 개발이 업계 경쟁력을 좌우할 것입니다. 데이터 편향 문제 해결을 위한 기술 개발 및 데이터 프라이버시 보호를 위한 기술 개발도 중요한 과제가 될 것입니다.
결론적으로, AI 업계는 성능 향상, 효율성 증대, 특화된 기능 구현, 멀티모달 통합, 윤리적 고려를 중심으로 급속도로 발전하고 있습니다. 이러한 트렌드를 예측하고 적극적으로 대응하는 것이 앞으로의 성공을 위한 핵심 전략이 될 것입니다.