Nemotron 3.5 Lightning은 반복 실행 작업, Nemotron Ultra는 연구·기업 업무에 제시
핵심 요약
- 엔비디아의 크리스 알렉시우크가 AI 대중화를 위해 모델 가중치와 학습 데이터·절차에 접근할 수 있어야 한다고 말했다. 유튜브 교육으로 더 많은 사람의 AI 개발 참여를 돕고 있다.
엔비디아(NVIDIA)의 크리스 알렉시우크(Chris Alexiuk) 딥러닝 부문 선임 제품 연구 엔지니어가 AI 대중화를 위해 완성된 모델뿐 아니라 학습 데이터와 학습 방법까지 공개해야 한다고 말했다. 엔비디아가 11월 5일 공개한 회사 블로그에서 그는 “지능의 대중화를 위해서는 완전한 오픈소스 AI가 필요하다”고 밝혔다.
캐나다(Canada) 토론토(Toronto)를 기반으로 일하는 알렉시우크는 개발자가 모델의 응답을 결정하는 학습된 값인 가중치와 학습 데이터, 학습 지침에 접근할 수 있어야 한다고 설명했다. 공개 범위가 넓어지면 더 많은 사람이 AI를 이해하고 창의적으로 활용하기를 기대했다. AI 도구는 사용자의 역량과 인간의 표현을 확장하는 수단으로도 봤다.
활용 대상으로는 반복 작업을 처리하는 개인부터 장기간 수행할 업무를 위한 자율 에이전트를 만드는 기업까지 들었다. 빈번한 실행 작업에는 Nemotron 3.5 Lightning을, 연구와 기업 업무에는 Nemotron Ultra를 제시했다. 이 모델들을 개발하는 회사는 엔비디아다. 그는 링크트인(LinkedIn)에서 자신을 “Nemotron 팬 1호”라고 소개하고 소셜미디어에서는 Joe Nemotron이라는 이름을 쓴다. 이러한 지지는 개방성에 대한 신념과 Nemotron이 이를 가장 잘 진전시킨다는 자신의 판단에 따른 것이라고 설명했다.
알렉시우크는 유튜브(YouTube)에서 대규모 언어 모델로 애플리케이션을 구축·조정·시험하고 실제 서비스에 적용하는 방법을 가르친다. 작업을 수행하는 AI 에이전트도 교육 대상이다. 아직 AI를 접하지 못한 사람까지 개발에 참여하도록 돕고, 가능한 한 많은 사람에게 지식을 전하는 것이 교육의 동기라고 말했다.
그의 머신러닝에 대한 관심은 캐나다 온타리오(Ontario)의 트렌트대학교(Trent University) 전산물리학 수업에서 시작됐다. 이후 TensorFlow와 그래픽 프로세서로 이미지 분류기를 만드는 법을 배웠다. 초기에는 함께 게임을 하던 친구의 반려 새가 웹캠에 나타나면 알려주는 프로그램을 만들었다. 게임 중 웹캠을 계속 지켜보지 않고도 새를 보고 싶어서였다.
알렉시우크는 이 초기 프로젝트를 노트북에서 실행하는 모델로 몇 분 만에 웹사이트를 만드는 현재의 경험과 비교했다. AI를 배우고 활용하기 시작하는 일이 그만큼 쉬워졌다는 설명이다.
