Foundation Model - 파운데이션 모델

파운데이션 모델(Foundation Model)은 다양한 AI 응용프로그램과 작업의 기본 토대(Foundation)가 되는 모델이다. 새로운 문제를 해결하거나 응용 프로그램을 개발하는 데 핵심적인 기반을 제공한다.

이러한 모델은 특정 작업에만 국한되지 않고, 여러 가지 다양한 작업을 수행할 수 있도록 훈련된 거대하고 범용적인 AI 모델이다. 즉, "기반"이 되는 모델로서 다방면에서 활용될 수 있다.

파운데이션 모델은 인공지능 연구 및 실용화에서 중요한 발전을 이루었다. 자연어 처리, 이미지 생성, 데이터 분석 등 다양한 언어적·시각적 작업을 처리할 수 있는 범용 모델로 여러 산업에서 큰 가능성을 제공하고 있다. 그러나 그 활용에 따른 윤리적·사회적 문제 또한 중요한 고려 사항이다.

(1) 파운데이션 모델의 장점

효율성: 사전 학습된 모델을 재사용할 수 있어, 새로운 작업을 수행할 때 처음부터 모델을 학습시킬 필요가 없다.
범용성: 하나의 모델로 다양한 작업을 수행할 수 있다.
확장성: 더 많은 데이터와 학습을 통해 지속적인 개선이 가능하다.

(2) 파운데이션 모델의 예시

GPT 시리즈 - OpenAI
BERT - Google
DALLE - OpenAI
LLaMA - Meta

(3) 파운데이션 모델의 특징

Zero-shot Learning: 추가 학습 없이도 특정 분야에 대해 질문하면 답을 잘할 수 있다.
Few-shot Learning: 적은 수의 예제만 제공해도 모델이 패턴을 학습하고 적용할 수 있다.
In-Context Learning (ICL): 모델이 주어진 컨텍스트 내에서 새로운 정보를 활용하여 답변을 생성할 수 있다.

과거의 AI vs 파운데이션 모델

항목	과거의 AI 모델	파운데이션 모델
모델 목적	단일 작업 전용 (예: 번역 전용)	다양한 작업에 범용 적용 가능
학습 방식	작업별 데이터로 각각 훈련	대규모 사전 학습 후 다양한 작업에 활용
확장성	새로운 작업마다 모델 새로 개발	기반 모델에 fine-tuning만 추가
데이터 규모	작고 제한된 도메인 데이터	인터넷 기반의 방대한 데이터
응용 방식	좁은 적용 분야 (narrow AI)	범용 인공지능 지향 (general AI)

(4) 활용에 따른 고려 사항

파운데이션 모델은 강력한 기능을 제공하지만, 이를 어떻게 활용할 것인지에 대한 전략이 필요하다.

기업과 연구자들은 자체적으로 모델을 개발할지, 또는 기존 거대 AI 모델의 API를 활용할지를 결정해야 한다.
거대 모델을 사용할 경우 윤리적, 법적 이슈(예: 데이터 편향, 개인정보 보호)도 중요한 고려 대상이다.