2024년 10월, Rhymes AI는 최초의 오픈소스 멀티모달 네이티브 Mixture-of-Experts(MoE) 모델인 ARIA를 공개하였습니다. 본 글에서는 ARIA의 아키텍처, 학습 과정, 성능, 그리고 다양한 응용 가능성에 대해 심도 있게 분석하겠습니다. ARIA는 그 혁신적인 구조와 학습 방법을 통해 AI 모델의 새로운 표준을 제시하고 있으며, 이를 기반으로 한 여러 응용 분야에서 매우 유망한 결과를 보여주고 있습니다.
ARIA란 무엇인가?
ARIA는 텍스트, 이미지, 비디오, 코드와 같은 다양한 입력 모달리티를 처리하고 이해할 수 있도록 설계된 대형 언어 모델입니다. Mixture-of-Experts 구조를 채택하여 여러 데이터 유형을 효율적으로 처리하며, 이를 통해 멀티모달 데이터를 네이티브로 다룰 수 있는 점이 큰 특징입니다. ARIA는 기존의 모놀리딕(multimodal) 모델들과는 달리, 각각의 전문가들이 각기 다른 데이터 모달리티에 특화되어 있으며, 이러한 구조적 차별성을 통해 멀티모달 처리의 효율성과 정확성을 극대화합니다.
ARIA의 주요 기능:
- 멀티모달 네이티브 성능: 텍스트, 이미지, 비디오, 코드와 같은 다양한 작업에서 우수한 성능을 발휘합니다. 이 모델은 특히 다양한 데이터 유형을 통합적으로 처리하는 데 강점을 가지고 있으며, 개별 모달리티의 복잡성을 자동으로 인식하여 전문가를 할당합니다.
- 경량 설계: 총 253억 개의 파라미터 중 매 토큰마다 39억 개의 파라미터가 활성화됩니다. 이는 필요할 때만 계산 자원을 집중하여 활용함으로써 컴퓨팅 효율성을 높입니다.
- 긴 컨텍스트 윈도우: 최대 64,000 토큰의 멀티모달 입력을 지원합니다. 이를 통해 복잡하고 장기적인 시퀀스 데이터를 효율적으로 처리하며, 긴 문서와 비디오 데이터를 다루는 데 특히 유리합니다.
- 오픈소스 라이선스: Apache 2.0 라이선스로 학술적 및 상업적 사용이 모두 가능합니다. 이는 다양한 개발자와 연구자들이 ARIA를 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 돕습니다.
ARIA의 아키텍처
ARIA는 크게 비전 인코더와 Mixture-of-Experts 디코더의 두 가지 주요 컴포넌트로 구성됩니다. 이러한 구성 요소들은 ARIA가 다양한 멀티모달 입력을 효과적으로 처리할 수 있는 핵심적인 역할을 합니다.
- 비전 인코더: 이미지 및 비디오 프레임을 시각적 토큰으로 변환하여 처리하며, 다양한 해상도 모드를 지원합니다. 이 인코더는 Vision Transformer(ViT)를 사용하여 시각적 입력을 효율적으로 처리합니다. 또한, 해상도에 따라 중간, 고해상도, 초고해상도 모드를 제공하여 다양한 이미지의 세부 정보를 포괄적으로 캡처합니다.
- MoE 디코더: 멀티모달 처리를 담당하며, 각 MoE 레이어에는 66개의 전문가가 포함되어 있습니다. 이 중 2개는 모든 입력에 대해 공통적인 지식을 캡처하기 위해 공유되고, 나머지 6개의 전문가가 각 토큰의 복잡성과 모달리티에 따라 활성화됩니다. 이러한 구조는 각 데이터의 특성에 따라 최적의 전문가를 할당하여 성능을 극대화하는 데 기여합니다.
4단계 학습 파이프라인
ARIA는 4단계의 학습 파이프라인을 통해 점진적으로 모델의 성능을 향상시킵니다. 각 단계는 ARIA의 멀티모달 처리 능력을 강화하며, 점차 복잡한 입력 데이터를 다룰 수 있도록 설계되었습니다:
- 언어 사전 학습: 6.4조 개의 언어 데이터를 사용하여 다음 토큰 예측을 학습합니다. 이 단계에서는 모델이 언어의 기본 구조와 패턴을 이해하도록 합니다.
- 멀티모달 사전 학습: 1조 개의 언어 토큰과 4,000억 개의 멀티모달 토큰을 사용하여 멀티모달 데이터의 이해 능력을 학습합니다. 이 과정에서 모델은 텍스트와 이미지, 비디오 간의 상호작용을 학습하며, 다양한 모달리티를 통합적으로 처리하는 능력을 배양합니다.
- 멀티모달 긴 컨텍스트 사전 학습: 컨텍스트 윈도우를 64,000 토큰으로 확장하여 긴 시퀀스를 효과적으로 처리합니다. 이 단계는 장문 문서, 긴 대화, 그리고 장시간의 비디오 분석을 가능하게 하여 모델의 활용 범위를 확장합니다.
- 멀티모달 후속 학습: 질문 응답 및 명령 수행 능력을 향상시키기 위해 고품질의 데이터셋을 사용하여 추가 학습을 수행합니다. 이를 통해 ARIA는 사용자와의 상호작용에서 보다 정교한 응답을 생성할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
성능 및 특징적인 부분
ARIA는 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, GPT-4o나 Gemini-1.5와 같은 최신 모델들과 비교해도 경쟁력을 갖추고 있습니다. 특히 긴 컨텍스트 멀티모달 데이터를 처리하는 데 있어 컴퓨팅 자원과 시간 측면에서 높은 효율성을 보여줍니다. ARIA는 최대 64,000 토큰의 긴 멀티모달 컨텍스트 윈도우를 사용하여 복잡한 시퀀스를 효율적으로 이해하며, 256 프레임 비디오를 10초 이내에 처리할 수 있는 성능을 자랑합니다.
이러한 성능은 단순한 언어 처리뿐만 아니라 멀티모달 데이터를 다루는 데 있어 매우 유용합니다. ARIA의 Mixture-of-Experts 구조는 각 모달리티의 복잡성에 따라 전문가를 할당함으로써, 일반적인 대형 모델보다 높은 처리 효율성과 정확도를 보장합니다. 또한, ARIA의 아키텍처는 데이터의 종류에 따라 전문가의 활성화 수준을 동적으로 조정하여, 불필요한 계산을 최소화하고 자원의 사용을 최적화합니다.
다양한 분야에서의 응용 가능성
ARIA는 다양한 실용적 응용 가능성을 제공합니다:
- 날씨 예측 정보 추출: 날씨 예보 이미지를 분석하여 특정 날짜의 온도 및 습도 데이터를 추출하고, 이를 시각화하는 Python 코드를 생성할 수 있습니다. 이는 기상 데이터 분석에서의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 재무 보고서 분석: 재무 제표 이미지를 바탕으로 연도별 수익률을 계산하고, 수익률 변화의 요인을 분석할 수 있습니다. 이는 금융 데이터 분석 및 보고서 작성에서 전문가 수준의 통찰력을 제공합니다.
- 긴 비디오 이해: 긴 비디오를 장면별로 분할하여 각 장면의 시작 및 종료 시간, 제목, 상세 설명을 생성할 수 있습니다. 이는 미디어 분석 및 콘텐츠 생성에서 매우 중요한 역할을 하며, 콘텐츠의 자동 요약 및 메타데이터 생성에 활용될 수 있습니다.
ARIA의 이러한 기능들은 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 멀티모달 데이터를 필요로 하는 AI 응용 프로그램의 개발에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, 교육 분야에서는 텍스트와 이미지, 비디오 데이터를 모두 활용한 학습 자료를 생성할 수 있으며, 의료 분야에서는 환자의 다양한 형태의 데이터(문서, 영상 등)를 통합하여 진단을 돕는 AI 시스템을 개발할 수 있습니다.
ARIA의 멀티모달 처리 능력은 또한 고객 서비스, 콘텐츠 제작, 데이터 분석 등에서의 혁신을 이끌 수 있습니다. 특히, 고객과의 상호작용을 위한 챗봇이나 가상 비서는 텍스트와 시각적 입력을 동시에 처리하여 보다 정교하고 개인화된 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 사용자 경험을 크게 향상시키고, 다양한 산업에서의 AI 도입을 촉진할 수 있습니다.
ARIA는 오픈소스 멀티모달 AI 모델 개발의 중요한 이정표로서, 텍스트, 이미지, 비디오, 코드와 같은 다양한 입력을 하나의 효율적인 아키텍처로 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이는 다양한 도메인에서 AI 응용의 가능성을 크게 확장시킵니다. 연구자들과 개발자들이 ARIA의 기능을 바탕으로 더욱 발전된 멀티모달 AI 모델을 개발할 수 있을 것이며, 이를 통해 다양한 산업과 학계에서 혁신적인 응용을 기대할 수 있습니다.
ARIA는 특히 그 오픈소스 특성 덕분에, 전 세계의 연구 커뮤니티와 개발자들이 자유롭게 접근하고 개선할 수 있는 환경을 제공합니다. 이는 AI 기술의 민주화를 촉진하며, 다양한 아이디어와 실험을 통해 ARIA의 성능과 활용 범위를 더욱 확장할 수 있도록 합니다. 앞으로 ARIA를 기반으로 한 멀티모달 AI 연구와 실제 응용 사례들이 더욱 증가할 것으로 기대되며, 이는 AI 기술이 우리 사회에 가져올 긍정적인 영향을 극대화하는 데 기여할 것입니다.
참고 링크
https://rhymes.ai/blog-details/aria-first-open-multimodal-native-moe-model
https://rhymes.ai/blog-details/aria-first-open-multimodal-native-moe-model
Rhymes AI is proud to introduce Aria, the world’s first open-source, multimodal native Mixture-of-Experts (MoE) model. Figure 1. Aria is a multimodal native model that excels at understanding text, vision, code. Aria processes text, images, video, and co
rhymes.ai
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