학습 시간·비용 줄인 SLM
챗봇 등 온디바이스로 구현
시각적 정보 통합 UX 향상
인간 유사 인지능력 개발도
MS는 AI인프라에 대한 대규모 투자 등 오픈AI와의 파트너십을 지속적으로 강화하는 한편, SLM(경량언어모델)과 멀티모달 기능에 초점을 맞추며 광범위한 영역에서 AI분야 리더십을 이어간다는 방침이다. SLM의 경우 파이(Phi)와 오르카(Orca) 등 모델을 개발하고 있다.
인프라 비용과 전력 소모를 포함해 AI분야에서도 그 유지관리와 지속 가능성이 점차 이슈로 부상하는 가운데, SLM은 작은 규모의 파라미터(매개변수)를 갖고 있어 학습에 필요한 시간과 자원을 적게 소모하면서도 효율적인 성능을 낼 수 있다. 모바일 기기나 오프라인 상태에도 챗봇이나 자동번역 이용 등을 가능케 하는 온디바이스AI 구현에도 활용된다.
MS의 최신 SLM인 '파이-3 미니'의 파라미터 규모 38억개로, 앞으로 추가될 '파이-3 스몰'(70억개) 및 '파이-3 미디엄'(140억개)까지 총 3종의 SLM 중 가장 작은 모델이다. 회사에 따르면 '파이-3 미니'는 지난해 12월 내놨던 이전 버전 '파이-2'보다 성능이 뛰어나고, 10배 큰 모델 수준의 응답을 제공할 수 있다. 특히 AI 학습과 구동에 드는 비용을 대폭 줄여, 비슷한 기능을 가진 다른 모델들과 비교 시 드는 비용이 10분의 1 수준이라는 점을 강조한다.
MS는 언어뿐 아니라 이미지·영상 등 다양한 형태의 데이터로 모델과 상호작용하는 멀티모달 기능 강화에 중점을 두고 있다. 기존 텍스트와 음성을 넘어 시각적 정보도 통합해 UX(사용자경험) 향상을 꾀한다. 이미 MS 코파일럿은 이미지, 자연어, 빙(Bing) 검색 데이터 등을 처리해 사용자가 더 다양한 형태의 데이터를 처리하고 보다 편리하게 작업을 수행할 수 있도록 돕는다.
또한, 사용자 지정 신경망 음성(Custom Neural Voice) 기능을 통해 텍스트 리더기 및 청각 장애인용 도구에 사용 가능한 자연스러운 음성을 지원할 수도 있다. 이밖에 오픈AI의 이미지 생성AI '달리3(DALL-E 3)'도 '애저 오픈AI 서비스'를 통해 제공하고' MS 디자이너'에도 활용된다.
MS는 멀티모달AI가 인간 인지 능력과 더욱 유사하게 발전할 것으로 기대하며 연구개발도 활발히 추진하고 있다. 신경망 코덱과 같은 기술을 포함한 포괄적인 미디어 파운데이션 프레임워크를 개발 중이다. 다양한 미디어 콘텐츠에 대한 추출·학습을 통해 AI가 현실세계 의미를 이해하고 작동할 수 있도록 한다. 노이즈가 많고 복잡한 신호에 대해서도 효율적으로 처리할 수 있는 방법도 연구 중이다. 인간의 다양한 감각을 모방해 AI모델이 물리적 세계를 관찰하고 상호작용할 수 있는 능력을 향상시키는 방향으로 연구를 진행하고 있다.
이밖에 MS도 칩 자체 개발 대열에 합류, 인프라 관련 경쟁력을 높이고 있다. 지난해 11월 개최한 'MS 이그나이트 2023'을 통해 자체 개발한 첫 칩으로 LLM 학습 및 추론을 위해 설계된 AI반도체 '애저 마이아 100'와 암(Arm) 기반 클라우드용 CPU(중앙처리장치) '애저 코발트 100'을 공개한 바 있다.
