문제4) 인공지능 분야에서 파운데이션 모델의 개념, 특징, 기반기술 및 구현 시 법적·환경적·사회적 측면의 고려사항에 대하여 설명하시오.
답)
1. AI 민주화를 위한, AI 파운데이션 모델 개념 및 특징
가. AI 파운데이션 모델 개념
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개념
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대규모 데이터셋에 의해 사전 학습되고, 출력의 범용성을 고려하여 설계되어 다양한 작업에
적용될 수 있는 AI 기초 모델 |
나. AI 파운데이션 모델 특징
구분
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특징
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사례
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학습
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대규모 학습데이터
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대규모 파라미터
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확장성
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전이학습
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균일화
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성능
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창발성
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균일화
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2. AI 파운데이션 모델의 개념도 및 기반기술
가. AI 파운데이션 모델의 개념도
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나. AI 파운데이션 모델의 기반기술
구분
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기반기술
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설명
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구현기술
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대용량 학습데이터 구축
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자기지도학습
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트랜스포머 아키텍처
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컴퓨팅 성능
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최적화
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지식 증류
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Pruning 모델구조 변경
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양자화
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Sparsity
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3. AI 파운데이션 모델 구현 시 고려사항
가. AI 파운데이션 모델 구현 시 법적, 환경적 측면 고려사항
구분
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기반기술
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설명
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법적
측면 |
학습 데이터
개인정보 보호 |
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지식재산권 및
저작권 |
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데이터 사용 권한 및
이용 동의 |
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안전 및
품질 규제 |
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환경적
측면 |
탄소 중립
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자원 및 전력 효율성
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친환경 데이터 센터
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데이터 선별 및 정제
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나. AI 파운데이션 모델 구현 시 사회적, 기술적 측면 고려사항
구분
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기반기술
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설명
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사회적
측면 |
일자리 감소
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공정성과 편향 방지
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설명가능한 AI
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안전 및 보안
|
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기술적
측면 |
자기지도 학습
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병렬 처리 및
분산 컴퓨팅 |
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TPU, NPU, PIM
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데이터 품질 관리
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4. 국내 AI파운데이션 모델 기술 발전을 위한 전략 제언
구분
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핵심전략
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설명
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정부
측면 |
국가주도 AI 생태계 마련
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국가주도를 통한 IT기업의 AI 생태계 생성 필요
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규제샌드 박스 적용
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제도적 지원을 통해 AI 기업 기술력 강화
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기업
측면 |
GLEU, 벤치마크 데이터셋
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AI 기술발전을 위해 공동으로 활용가능한 학습 데이터 제공
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AI 파트너십
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정부, 기업, 연구기관 간 협력과 파트너십을 통해 AI 기술
지식 확장 |
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