AI의 조용한 진화: 기존 AI 모델을 뛰어넘는 복합 AI 시스템의 부상

최근 인공 지능(AI) 개발을 살펴보면서 다음과 같은 독립형 AI 모델에 의존하는 것에서 벗어나 미묘하지만 중요한 전환이 진행되고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM) 좀 더 미묘하고 협력적인 방향으로 복합 AI 시스템 처럼 알파기하학 및 검색 증강 생성(RAG) 체계. 이러한 진화는 2023년에 추진력을 얻었으며, 이는 AI가 모델 확장뿐만 아니라 다중 구성 요소 시스템의 전략적 조립을 통해 다양한 시나리오를 처리할 수 있는 방법에 대한 패러다임 변화를 반영합니다. 이 접근 방식은 다양한 AI 기술의 결합된 강점을 활용하여 복잡한 문제를 보다 효율적이고 효과적으로 해결합니다. 이 기사에서는 복합 AI 시스템, 해당 시스템의 장점 및 이러한 시스템을 설계할 때의 과제를 살펴보겠습니다.

복합 AI 시스템(CAS)이란 무엇입니까?

CAS(Compound AI System)는 AI 모델, 검색기, 데이터베이스 및 외부 도구를 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 구성 요소를 통합하여 AI 작업을 효과적으로 처리하는 시스템입니다. Transformer 기반 LLM처럼 하나의 AI 모델만 사용하는 기존 AI 시스템과 달리 CAS는 여러 도구의 통합을 강조합니다. CAS의 예로는 올림피아드 문제를 해결하기 위해 LLM을 전통적인 기호 해결사와 결합하는 AlphaGeometry, 주어진 문서와 관련된 질문에 답하기 위해 LLM을 검색기 및 데이터베이스와 결합하는 RAG 시스템이 있습니다. 여기서는 다음과 같은 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 다중 모드 AI 그리고 CAS. 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형식의 데이터를 처리하고 통합하는 데 중점을 두고 정보에 입각한 예측이나 응답을 수행합니다. 쌍둥이 자리 모델인 CAS는 언어 모델 및 검색 엔진과 같은 여러 상호 작용 구성 요소를 통합하여 AI 작업의 성능과 적응성을 향상시킵니다.

CAS의 장점

CAS는 기존 단일 모델 기반 AI에 비해 많은 이점을 제공합니다. 이러한 장점 중 일부는 다음과 같습니다.

• 향상된 성능: CAS는 각각 특정 작업에 특화된 여러 구성 요소를 결합합니다. 개별 구성 요소의 장점을 활용함으로써 이러한 시스템은 전반적인 성능을 향상시킵니다. 예를 들어, 언어 모델을 기호 해석기와 결합하면 프로그래밍 및 논리적 추론 작업에서 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
• 유연성과 적응성: 복합 시스템은 다양한 입력과 작업에 적응할 수 있습니다. 개발자는 전체 시스템을 재설계하지 않고도 개별 구성 요소를 교체하거나 향상시킬 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 신속한 조정과 개선이 가능합니다.
• 견고성과 탄력성: 다양한 구성 요소가 중복성과 견고성을 제공합니다. 한 구성 요소에 오류가 발생하면 다른 구성 요소가 이를 보완하여 시스템 안정성을 보장할 수 있습니다. 예를 들어 RAG(검색 증강 생성)를 사용하는 챗봇은 누락된 정보를 적절하게 처리할 수 있습니다.
• 해석 가능하고 설명 가능함: 여러 구성 요소를 사용하면 각 구성 요소가 최종 출력에 어떻게 기여하는지 해석할 수 있으므로 이러한 시스템을 해석 가능하고 투명하게 만들 수 있습니다. 이러한 투명성은 디버깅과 신뢰에 매우 중요합니다.
• 전문화 및 효율성: CAS는 특정 AI 작업을 전문으로 하는 여러 구성 요소를 사용합니다. 예를 들어, 의료 진단용으로 설계된 CAS에는 환자 기록 및 메모를 해석하기 위한 자연어 처리에 특화된 다른 구성 요소와 함께 MRI 또는 ​​CT 스캔과 같은 의료 이미지 분석에 탁월한 구성 요소가 통합될 수 있습니다. 이러한 전문화를 통해 시스템의 각 부분이 해당 영역 내에서 효율적으로 작동하여 진단의 전반적인 효율성과 정확성이 향상됩니다.
• 창조적 시너지: 다양한 구성 요소를 결합하면 창의성이 발휘되어 혁신적인 기능이 탄생합니다. 예를 들어, 텍스트 생성, 시각적 창작, 음악 구성을 병합하는 시스템은 응집력 있는 멀티미디어 내러티브를 생성할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 시스템은 격리된 구성 요소로는 달성하기 어려운 복잡하고 다감각적인 콘텐츠를 제작할 수 있으며, 다양한 AI 기술 간의 시너지 효과가 어떻게 새로운 형태의 창의적인 표현을 육성할 수 있는지 보여줍니다.

CAS 구축: 전략 및 방법

CAS의 이점을 활용하기 위해 개발자와 연구원은 CAS 구축을 위한 다양한 방법론을 탐색하고 있습니다. 아래에는 두 가지 주요 접근 방식이 언급되어 있습니다.

• 신경 상징적 접근 방식: 이 전략은 다음과 같은 장점을 결합합니다. 신경망 논리적 추론과 구조화된 지식처리 능력을 바탕으로 패턴인식과 학습을 상징적 AI. 목표는 신경망의 직관적인 데이터 처리 능력과 상징적 AI의 구조적, 논리적 추론을 결합하는 것입니다. 이 조합은 AI의 학습, 추론 및 적응 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 접근 방식의 예는 다음과 같습니다. 구글의 AlphaGeometry는 신경 대형 언어 모델을 사용하여 기하학적 패턴을 예측하는 반면 상징적 AI 구성 요소는 논리 및 증명 생성을 처리합니다. 이 방법은 효율적이고 설명 가능한 솔루션을 제공할 수 있는 AI 시스템을 만드는 것을 목표로 합니다.
• 언어 모델 프로그래밍: 이 접근 방식에는 대규모 언어 모델을 다른 AI 모델, API 및 데이터 소스와 통합하도록 설계된 프레임워크를 사용하는 것이 포함됩니다. 이러한 프레임워크를 사용하면 AI 모델에 대한 호출을 다양한 구성 요소와 원활하게 결합할 수 있으므로 복잡한 애플리케이션 개발이 가능해집니다. 다음과 같은 라이브러리 활용 랭체인 및 라마 인덱스, 다음과 같은 에이전트 프레임워크와 함께 자동GPT 및 베이비에이지, 이 전략은 RAG 시스템 및 다음과 같은 대화 에이전트를 포함한 고급 애플리케이션 생성을 지원합니다. 위키챗. 이 접근 방식은 언어 모델의 광범위한 기능을 활용하여 AI 애플리케이션을 풍부하게 하고 다양화하는 데 중점을 둡니다.

CAS 개발의 과제

CAS 개발에는 개발자와 연구원 모두가 해결해야 하는 일련의 중요한 과제가 있습니다. 이 프로세스에는 검색기, 벡터 데이터베이스 및 언어 모델을 결합하는 RAG 시스템 구축과 같은 다양한 구성 요소 통합이 포함됩니다. 각 구성 요소에 대한 다양한 옵션을 사용할 수 있으므로 복합 AI 시스템 설계가 어려운 작업이 되므로 잠재적인 조합에 대한 신중한 분석이 필요합니다. 이러한 상황은 개발 프로세스가 최대한 효율적이도록 하기 위해 시간 및 비용과 같은 자원을 신중하게 관리해야 하기 때문에 더욱 복잡해집니다.

복합 AI 시스템의 설계가 설정되면 일반적으로 전반적인 성능 향상을 목표로 하는 개선 단계를 거칩니다. 이 단계에는 시스템 효율성을 극대화하기 위해 다양한 구성 요소 간의 상호 작용을 미세 조정하는 작업이 수반됩니다. RAG 시스템의 예를 들면, 이 프로세스에는 검색기, 벡터 데이터베이스 및 LLM이 함께 작동하여 정보 검색 및 생성을 개선하는 방식을 조정하는 작업이 포함될 수 있습니다. 상대적으로 간단한 개별 모델 최적화와 달리 RAG와 같은 시스템 최적화에는 추가적인 과제가 있습니다. 이는 조정 측면에서 유연성이 떨어지는 검색 엔진과 같은 구성 요소가 시스템에 포함되어 있는 경우 특히 그렇습니다. 이러한 제한으로 인해 최적화 프로세스에 복잡성이 추가되어 단일 구성 요소 시스템을 최적화하는 것보다 더 복잡해집니다.

히프 라인

CAS(Compound AI Systems)로의 전환은 AI 개발의 세련된 접근 방식을 의미하며, 독립형 모델 강화에서 여러 AI 기술을 통합하는 시스템 제작으로 초점을 이동합니다. AlphaGeometry 및 RAG(Retrieval Augmented Generation)와 같은 혁신으로 강조된 이러한 진화는 AI를 더욱 다재다능하고 강력하며 미묘한 이해를 통해 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 만드는 진보적인 발전을 의미합니다. CAS는 다양한 AI 구성 요소의 시너지 잠재력을 활용하여 AI가 달성할 수 있는 범위를 확장할 뿐만 아니라 AI 기술 간의 협업을 통해 더 스마트하고 적응력이 뛰어난 솔루션을 위한 길을 열어주는 미래 발전을 위한 프레임워크를 도입합니다.