인공지능 기업이 커질 수록 중요해지는 수학 AI, 알리바바는 ‘Qwen2-Math’ 발표

수학적 인공지능 모델은 빅테크 기업에게는 발전을 위한 토대요, 교육은 물론 과학연구와 금융기법 개발, 공학에 이르기까지 가장 중요한 기초분야입니다. 그래서 모든 빅테크 기업들은 인공지능을 개발하기 위해 수학분야부터 천착해나가는 것을 볼 수 가 있습니다. 중국의 알리바바도 이러한 데서 예외가 아니어서 수학을 잘하는 AI에 공을 들이고 있습니다.

알리바바는 자사의 새로운 수학 전용 소형언어모델인 ‘큐원2-매스(Qwen2-Math)’를 공개했습니다. 이 모델은 다양한 매개변수 사이즈로 제공되며, 가장 큰 720억 매개변수 버전인 ‘큐원2-매스-72B-인스트럭트’는 수학경시대회 수준의 문제를 해결하는 데 탁월한 성능을 보였습니다. 예를 들어, 이 모델은 MATH 벤치마크에서 84%의 점수를 기록하며, 다른 유명 모델들보다 높은 성능을 보여주었습니다.

                                                                                  <Qwen2-Math 홍보 블로그에 게재된 내용의 일부>

한편 이에 대비되는 딥마인드의  제미나이 프로(Gemini Pro) 버전은 한 때 GSM8K에서 71.65%의 정확도를 기록한 바 있으며 다른 테스트에서는 최대 92.95%의 정확도를 보여 준바 있습니다. 그러므로 QWEN2_MATH의 기능과 상대적 비교는 어렵지만 어째든 기능이란 것은 시간문제여서 빅테크 간의 기능비교는 사실 의미가 없습니다.​ (ar5iv).

알리바바가 수학 인공지능의 발전에 주력하는 이유는 결국 빅테크 간의 경쟁은 수학에서 빛을 발하기 때문이며 그리고 몇 가지 핵심적인 비즈니스 및 기술적 요구도 있기 때문입니다.

   1. 비즈니스 혁신 및 자동화: 수학적 문제 해결 능력을 갖춘 AI는 데이터 분석, 물류 최적화, 재고 관리 등 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화하고 최적화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 알리바바는 전자 상거래, 클라우드 컴퓨팅, 금융 서비스 등 여러 분야에서 이러한 기술을 활용하여 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.

   2. 기술 리더십 강화: 첨단 기술 개발에 앞장서는 것은 알리바바가 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하고 기술 리더로서의 위치를 강화하는 데 도움이 됩니다. 특히 AI 분야에서의 혁신은 기업의 브랜드 가치와 시장 영향력을 증대시킬 수 있습니다.

   3. 과학 및 교육 분야로의 기여: 수학 AI 기술은 과학적 연구와 교육에도 응용될 수 있습니다. 복잡한 수학적 문제를 해결하거나 새로운 과학적 이론을 검증하는 데 AI를 사용하면 연구 개발 속도를 가속화하고, 교육적 방법을 혁신할 수 있습니다.

   4.  산업 표준 설정: AI와 관련된 국제 표준 및 정책에 영향을 미치고, 새로운 기술 규범을 설정하는 데 참여함으로써 알리바바는 관련 산업에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이는 장기적으로는 기술 규제 및 표준에 대한 주도권을 확보하는 전략이 될 수 있습니다.

이러한 다양한 이유로 알리바바는 수학 AI의 발전에 투자하고, 이 분야에서의 혁신을 통해 여러 방면에서 경쟁력을 갖추려고 노력하고 있습니다. 이러한 노력은 알리바바가 기술 선두 주자로서 지속 가능한 성장을 추구하는 데 중요한 역할을 합니다.

수학적 인공지능 분야에서 선도적인 몇몇 회사들이 있습니다. 이들은 다양한 혁신적 접근 방식으로 그들의 서비스와 능력을 향상시키고 있습니다.

  1. 딥마인드(DeepMind): AI 분야에서 독보적인 성과를 내고 있는 딥마인드는 강화학습 기술과 AlphaZero 엔진을 결합한 AlphaProof 기술을 개발하였습니다. AlphaProof는 수학 증명을 생성하고 검증하는 데 사용되며, 이런 기능은 수학적 정리를 발견하고 검증하는 학술 및 연구 환경에서 매우 유용합니다​ (Nature).

  2. 오픈AI(OpenAI): GPT-4와 같은 다목적 AI 모델로 잘 알려진 오픈AI는 언어 이해 및 문제 해결 능력, 특히 복잡한 수학적 문제를 해결하는 능력을 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 이 모델들은 텍스트 생성부터 수학 문제 해결까지 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 교육 플랫폼, 연구 등에서 유용한 도구가 됩니다​ (Built In).

  3. IBM: 오랜 AI 역사를 가진 IBM은 AI 시스템의 성능을 향상시키는 기술을 지속적으로 혁신하고 있습니다. 특히, 금융부터 과학 연구에 이르기까지 빠르고 정확한 수학적 계산이 필요한 분야에서 사용될 수 있는 고속 처리 칩과 고급 신경망 개발에 주력하고 있습니다​ (Nature).

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