AI는 더 이상 방대한 데이터를 필요로 하지 않습니다. 에너지 효율적인 AI를 훈련하기 위한 경쟁

AI 모델은 더 이상 방대한 양의 데이터나 초강력 컴퓨터 없이도 학습할 수 있습니다. AI를 더욱 에너지 효율적으로 학습시키려는 경쟁은 더욱 사용자 친화적인 새로운 접근 방식을 열어주고 있습니다.

기술 거대 기업들은 현대적이고 에너지 효율적인 AI 모델로 전환하고 있습니다.

최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 산업은 "더 큰 것이 더 좋다"는 원칙, 즉 더 많은 데이터, 더 많은 매개변수, 더 많은 계산을 기반으로 발전해 왔습니다. 그러나 구글, MIT, 스탠퍼드의 새로운 연구는 완전히 다른 방향을 보여줍니다.

최신 모델은 더 적은 데이터와 에너지 소비로 효율적으로 학습하면서도 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 이는 학습 비용과 시간을 절감할 뿐만 아니라, 이전에는 대규모 기술에 접근하기 어려웠던 소규모 연구팀과 중견 기업에도 AI 적용 가능성을 열어줍니다.

기술의 발전으로 AI는 "작지만 강력하다"

Tuoi Tre Online의 조사에 따르면, 광고 처리 테스트에서 Google은 전문가와의 호환성을 65% 높이는 동시에 훈련 데이터를 10만 개 샘플에서 500개 미만으로 줄였습니다.

동시에, 데이터 효율적인 훈련에 대한 포괄적인 조사에서는 "데이터 품질, 스마트 샘플링, '증류' 기술이 성과를 결정한다"는 것을 보여주며, 단순히 데이터 수를 늘리는 것만이 성과가 아니라는 것을 보여줍니다.

이론상으로는 "스케일링 법칙"에 따라 모델 매개변수, 데이터, 컴퓨팅을 늘리면 도움이 될 것이라고 하지만 Meta의 AI 책임자인 Yann LeCun과 같은 전문가들은 "데이터와 컴퓨팅을 늘리는 것만으로는 AI를 자동으로 더 똑똑하게 만들 수 없다"고 강조합니다.

즉, 연구팀은 수백만 개에서 수십억 개의 샘플을 구축하고 라벨을 붙이는 대신, 데이터를 재사용하고, 합성 데이터를 만들고, 더 작은 모델을 사용하고, 에너지와 데이터 효율성이 더 높은 알고리즘에 집중하는 방안을 모색하고 있습니다.

예를 들어, "지식 증류" 기법은 많은 기능을 그대로 유지하면서 "교사"(대규모 교사 모델)에서 "학생"(소규모 학생 모델)으로 지식을 이전할 수 있도록 합니다. 스탠포드 HAI 연구진은 이러한 추세가 컴퓨팅 측면에서 비용 효율적이며 환경 친화적일 뿐만 아니라 소규모 연구 그룹이나 중소기업이 AI를 효과적으로 적용할 수 있는 기회를 열어준다고 강조합니다.

이러한 발전 덕분에 AI 모델은 더 적은 데이터를 사용하고, 더 빠르게 실행하고, 전력을 덜 소모하고, 비용을 절감하고, 지속 가능성을 높이고, 리소스가 제한된 환경으로 애플리케이션을 확장하여 지능형 최적화를 진행하고, 더 빠르게 학습하고, 리소스를 덜 소모하면서도 품질을 보장할 수 있습니다.

데이터 효율적인 AI 훈련의 실제 적용 및 과제

실제로 더 적은 데이터와 성능으로 AI를 훈련하는 것은 광범위한 영향을 미칩니다. 개발도상국의 소규모 기업이나 연구팀에게 "수백만 개의 샘플과 거대한 서버를 사용하는 것"은 현실적으로 불가능합니다. 누군가가 수천 개의 샘플과 일반 컴퓨터로 모델을 훈련할 수 있게 되면, AI 애플리케이션은 최종 사용자와 실제 환경에 더 가까워질 것입니다.

예를 들어, 광고 조정 대화 상자에서 Google은 수십만 개의 무작위 샘플보다 "가치" 데이터 샘플을 선택하는 것이 더 낫다는 것을 보여줍니다. 즉, 필요한 데이터 양을 줄이면서도 결과를 얻을 수 있습니다.

하지만 여전히 해결해야 할 과제가 있습니다. 데이터가 부족할 경우, 모델은 과적합, 일반화 불량, 그리고 환경 변화에 대한 적응력 저하 등의 문제를 겪기 쉽습니다. 시각적 전이 학습 연구에 따르면 입력 데이터가 매우 제한적일 때는 증류(distillation) 방식이 더 효과적이지만, 데이터가 충분히 많을 때는 기존 방식이 여전히 효과적입니다.

전력 소비와 비용 측면에서 데이터를 줄이는 것은 계산, 서버, 전기를 줄이는 것을 의미하는데, 이는 훈련당 수백만 달러의 비용이 드는 대규모 AI 모델(LLM)의 맥락에서 중요합니다.

스탠포드 HAI 보고서에 따르면, 데이터와 에너지를 절약하는 AI 추세는 2025년의 "큰 변혁"으로 여겨지고 있습니다.

따라서 언론인과 일반 독자 여러분, AI가 더 이상 "기술 거대 기업"만을 위한 것이 아니라 데이터가 적고 비용이 낮은 소규모 팀에서도 개발할 수 있게 되면 소규모 사업 관리, 지역 의료 애플리케이션, 개인화된 학습 등 다양한 새로운 애플리케이션이 등장할 것이라는 점을 알아두는 것이 중요합니다.

하지만 사용자는 "데이터" 모델이 제대로 제어되지 않으면 정확도가 떨어지고 편향될 가능성이 더 높다는 점에 주의해야 합니다.

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투안 비

출처: https://tuoitre.vn/ai-khong-con-can-du-lieu-khong-lo-cuoc-dua-huan-luyen-ai-tiet-kiem-nang-luong-20251031115025169.htm