두 인공지능 거대 기업인 OpenAI와 DeepMind는 대규모 언어 모델(LLM)의 스케일링 법칙(Scaling Laws)에 대한 연구에서 상당한 차이를 보입니다. 스케일링 법칙(Scaling Laws)은 모델 매개변수, 데이터량, 계산량의 변화가 모델 성능에 미치는 영향을 예측하는 것을 목표로 하며, 그 연구 결과는 향후 인공지능의 발전 방향에 지대한 영향을 미칠 것이며, 인간과 기계가 공존하는 미래에도 지대한 영향을 미칠 것입니다. 본 글에서는 스케일링 법칙 연구에 있어서 두 회사의 다양한 관점과 방법, 각각의 기여를 심도있게 살펴보고 관련 국내 연구 진행 상황을 간략하게 소개하겠습니다.
OpenAI와 DeepMind는 스케일링 법칙 연구에 있어 서로 다른 관점과 방법을 가지고 있습니다. 스케일링 법칙은 매개변수, 데이터 및 계산량이 변경될 때 대형 모델의 손실 변화를 예측할 수 있습니다. 그들의 경쟁은 인공지능의 발전을 촉진하고 인간과 기계의 공존의 미래에 영향을 미칠 것입니다. 대규모 언어 모델의 사전 학습 과정에서는 모델 크기, 데이터 양 및 학습 비용 간에 균형이 이루어집니다. 확장 법칙은 설계 결정을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. DeepMind는 모델 크기와 데이터 볼륨이 동일한 비율로 확장되어야 한다고 제안하는 반면 OpenAI는 더 큰 모델을 선호합니다. DeepMind는 AlphaGo와 AlphaFold를 개발하여 심층 강화 학습과 신경망의 잠재력을 입증했으며, OpenAI는 GPT 시리즈 모델을 개발하여 생성 모델에서 뛰어난 기능을 보여주었습니다. 연구 결론은 모델 성능에 영향을 미치는 세 가지 요소가 서로 상호 작용하며 DeepMind의 Chinchilla 모델이 탁월한 성능을 발휘한다는 것을 보여줍니다. 국내 Baichuan Intelligence 및 Mingde Large Model도 스케일링 법칙 연구에 기여했습니다. DeepMind는 AGI 수준 분류 방법을 제안하여 인공 지능의 다양한 개발 단계를 공개했습니다.확장법 연구에서 OpenAI와 DeepMind 간의 경쟁은 인공 지능 기술 개발을 촉진할 뿐만 아니라 미래 대형 모델의 설계 및 최적화를 위한 귀중한 경험을 제공합니다. 양 당사자의 다양한 연구 경로와 결과는 인공지능 분야에서 더욱 풍부하고 포괄적인 지식 시스템을 공동으로 구축했으며, 이는 궁극적으로 전체 산업과 사회에 도움이 될 것입니다.