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구글의 새로운 AI 모델 'Titans'는 기존 트랜스포머 모델의 한계를 극복하며 AI 분야에 혁신을 가져올 전망입니다. 이 모델은 보통의 기억 체계와 달리 단기 및 장기 기억을 결합하여 정보의 활용도를 증가시키며, 의도하지 않은 사건에 대해서도 학습할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 그 결과, 작은 규모의 모델임에도 불구하고 벤치마크에서 매우 높은 성능을 발휘합니다. 이러한 발전은 특히 온디바이스 AI와 관련하여 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대되고 있습니다. 최종적으로, 타이탄의 출현은 AI 칩 경쟁에 새로운 판도를 만들어줄 수 있습니다.
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1. 🤖 구글의 새로운 AI 모델 '타이탄' 소개 [00:00:00] (1분)
- 구글은 트랜스포머의 2.0 버전인 타이탄 모델을 출시하여 AI 업계의 관심을 받고 있다.
- 타이탄은 인간의 기억 방식을 모방하여 기존 트랜스포머의 한계를 극복하고 장기 기억을 활용할 수 있는 기능을 갖추었다.
- 이 모델은 짧은 기억과 긴 기억을 모두 다룰 수 있으며, 새로운 메트릭인 서프라이즈 매트릭을 도입하여 개선된 성능을 나타낸다.
2. 🤖 트랜스포머의 한계와 문제점 [00:01:28] (4분)
- 기존 트랜스포머 모델은 메모리 문제로 인해 긴 데이터를 처리하는 데 한계를 가진다. 이 문제는 데이터의 길이가 늘어날수록 메모리 사용량이 기하급수적으로 증가함에 따라 발생한다.
- 트랜스포머는 컨텍스트 윈도우라는 한정된 범위 내에서만 데이터를 기억하고 처리하기 때문에, 그 이상 길이의 데이터를 입력하게 되면 앞선 정보를 잊어버리는 한계가 있다.
- 예를 들어, 최신 모델인 재미나(ReiMa)의 경우, 한 번에 200만 개의 토큰을 처리할 수 있지만, 여전히 그 이상의 입력에 대해서는 이전 데이터를 잊어버리는 구조이다.
- 트랜스포머 아키텍처의 성능을 증가시키기 위해서는 하드웨어 리소스가 중요한데, 이로 인해 긴 컨텍스트 처리에서 시간과 메모리 문제의 복잡성이 증가한다.
- 따라서 AGI(인공지능 일반) 개발을 위한 긴 컨텍스트 윈도우 구현은 커뮤니케이션과 레이턴시 문제로 인해 병목이 될 수 있으며, 새로운 모델이 필요하다는 주장이 제기되고 있다.
3. 🧠 타이탄의 뉴럴 메모리 구조 및 기능 [00:06:05] (7분)
- 타이탄은 기존 트랜스포머의 단점인 기억 상실 문제를 해결하기 위해, 별도의 기억 공간인 메모리 공간을 만들어 장기 기억을 저장한다.
- 뉴럴 메모리는 신경망 기반으로 구성되어 장기 기억과 단기 기억을 결합하며, 더 나아가 필요 시 업데이트할 수 있는 독립적인 기억 공간을 제공한다.
- 타이탄의 구조는 코어와 뉴럴 메모리, 퍼시스트 메모리로 구분되며, 각각의 메모리 역할을 통해 필요할 때 과거 데이터를 쉽게 검색할 수 있다.
- 서프라이즈 매트릭은 두 결과 간의 격차를 측정하여 예측할 수 없는 데이터가 발생할 경우 장기 기억에 저장하도록 설계되어 있다.
- 여러 메모리 활용 방식 중 메모리 컨텍스트와 게이팅 메커니즘을 통해 과거 기억과 새로운 데이터의 중요성을 판단하고, 장기 기억을 트랜스포머 구조 내에 추가할 수 있는 방법이 제안된다.
3.1. 타이탄의 메모리 구조와 트랜스포머 개선 사항 [00:06:05] (1분)
- 타이탄은 기억하는 공간을 별도로 구성하여 트랜스포머의 과거 데이터 상실 문제를 해결한다.
- 폰 노이만 아키텍처를 기반으로 하며, CPU와 메모리 공간의 구조를 강조한다.
- 기존의 메모리 처리 방식은 CPU 내부에서의 데이터 처리와 저장 용량의 제한으로 복잡성을 초래한다.
- 타이탄은 SSD와 하드 디스크를 사용하여 오랫동안 데이터를 저장하며, 빠른 처리를 위한 메모리 관리 방식을 제시한다.
- 새로운 메모리 공간은 단순히 외부 데이터를 가져오는 것이 아니라, 별도의 저장 체계를 형성하여 기억을 지속하는 방식이다.
3.2. 타이탄의 뉴럴 메모리: 인간 기억을 모방하다 [00:07:20] (3분)
- 타이탄은 뉴럴 메모리를 통해 장기 기억을 저장할 수 있는 독립적인 공간을 제공하며, 계속 업데이트하면서 필요한 내용을 기억한다.
- 과거 AI 모델은 고정된 웨이트를 사용하여 입력된 데이터에 기반해 결과를 산출했지만, 타이탄은 단기 기억과 장기 기억을 결합하여 운영하는 아키텍처를 가지고 있다.
- 타이탄은 학습뿐만 아니라 테스트 과정에서도 새로운 정보를 기억할 수 있어, 기억하기 어려운 세부 사항들을 추상화하여 저장한다.
- 인간의 기억 방식과 유사하게, 불필요한 정보는 망각할 수 있는 능력이 필요하며, 이는 기본 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있다.
- 타이탄은 기억을 통해 AI 모델의 운영 효율성을 높이고, 추억 회상처럼 사건의 핵심 이미지를 기억하는 형식을 구현한다.
3.3. AI의 기억 메커니즘: 서프라이즈 매트릭 [00:10:33] (1분)
- 서프라이즈 매트릭은 예상 결과와 실제 결과의 차이를 측정하여 기억을 형성하는 원리이다.
- 예상 밖의 사건이 발생할 때, 이는 장기 기억으로 전이되는 경향이 있으며, 예를 들어 코로나 사태나 주가 폭락이 있다.
- AI는 입력된 데이터와 예측값을 비교하여 큰 차이를 인식하게 되면 새로운 데이터 구조를 메모리에 저장하는 체계를 갖춘다.
- 기억을 유지하는 것뿐만 아니라, 중요하지 않은 정보를 잊도록 돕는 망각 메커니즘이 포함되어 AI의 적응성을 높인다.
3.4. 타이탄의 구조와 메모리 시스템 [00:11:42] (53초)
- 타이탄은 크게 코어, 장기 기억(뉴럴 메모리), 영구적으로 기억하는 펄세스트 메모리의 세 가지 구조로 구성되어 있다.
- 코어는 일반적인 트랜스포머와 유사하며, AI처럼 신경망으로 구축되어 있어 과거 데이터를 저장하고 필요할 때 활용할 수 있다.
- 영구적으로 기억하는 펄세스트 메모리는 미리 저장된 지식을 학습과 관계없이 보관하고 사용할 수 있게 한다.
- 모든 요소들이 결합되어 코어 어텐션 메커니즘을 통해 제한 없는 기억 활용이 가능해 진다.
- 이러한 설계는 새로운 AI 모델이 더 효율적이고 강력하게 작동할 수 있도록 한다.
3.5. 타이탄의 메모리 활용 구조 [00:12:35] (1분)
- 타이탄은 세 가지 메모리 구조를 통해 기존 트랜스포머의 단점을 극복할 수 있는 방법을 구현하고 있다.
- 첫 번째는 메모리 컨텍스트로, 과거 데이터를 저장하고 필요할 때 가져와 어텐션을 수행하는 방식이다.
- 두 번째는 메모리 AS 게이팅으로, 과거 기억과 새로운 데이터를 결합할 때 그 중요성을 판단하는 게이트 메커니즘을 포함하고 있다.
- 세 번째는 메모리 AS 레이어로, 트랜스포머 내부에 장기 기억을 심기 위해 신경망의 하나의 층을 추가하는 방식을 채택하고 있다.
- 여러 가지 구조를 통해 기억과 장기 기억을 처리하는 아키텍처를 새롭게 구성하는 다양한 방법이 모색되고 있다.
4. 🚀 Titans의 성능과 혁신 [00:13:52] (2분)
- B롱 벤치마크는 긴 길이의 문서에서 AI 모델이 얼마나 잘 대답하는지를 테스트하는 기준으로, Titan 모델이 가장 우수한 성능을 보인다.
- Titan은 기존의 라마 3.18 대신에 압도적으로 더 우수한 문제 해결 능력을 보여주며, 일반 상식 문제에서도 개선이 이루어졌다.
- Titan은 상대적으로 적은 파라미터(1.7억, 3.6억, 7.6억 개)로도 높은 성능을 발휘하며, 기존 모델에 비해 더 정확한 예측이 가능하다고 주장된다.
- 이 모델은 짧은 컨텍스트 윈도우로도 대규모 작업이 가능하며, 주식 예측이나 유전자 분석 등 다양한 응용에 사용할 수 있는 잠재력을 가진다.
- Titan의 성능 향상으로 인해 "트랜스포머 2.0"이라는 기대감을 불러일으키고 있다.
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5. 🤖 타이탄 AI 모델의 혁신적 성능과 한계 [00:16:15] (4분)
- 타이탄 모델은 효율적인 기억 관리를 통해 필요 메모리를 줄일 수 있는 가능성을 가지고 있다. 따라서 특정 분야에서는 혁명적인 변화가 예상된다.
- 타이탄은 학습 과정에서도 메모리를 새롭게 업데이트할 수 있어 기존 모델보다 강력한 성능을 보일 수 있다.
- 그러나 타이탄의 성능이 다른 모델보다 항상 우수하다는 보장은 없으며, 특정 테스트에서 좋은 결과가 나타났다고 하더라도 범위가 한정적일 수 있다.
- 타이탄이 실제 서비스에서 얼마나 효율적일지, 전력 소모는 어떻게 될지에 대한 검토가 필요하다.
- 온-디바이스 AI 분야에서 타이탄 같은 새로운 모델이 도입될 경우, 메모리 사용을 최적화할 수 있는 기회가 열릴 수 있다.
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