AI 개발 비용은 항상 천문학적일 거라고 생각하시나요? UC 버클리의 연구팀이 단돈 450달러(약 66만원)로 고급 추론 모델인 ‘ Sky-T1-32B-Preview’를 개발해 전 세계 AI 업계의 주목을 받고 있습니다. 이 블로그에서는 해당 연구가 어떻게 최소한의 비용으로도 뛰어난 AI 성능을 구현할 수 있었는지, 사용된 기술적 접근법과 이를 통해 얻을 수 있는 시사점을 살펴봅니다.
1. ‘ Sky-T1-32B-Preview’란 무엇인가?
UC 버클리의 연구팀이 개발한 Sky-T1-32B-Preview는 고급 AI 추론 기능을 가진 오픈 소스 모델입니다. 가장 큰 특징은 훈련 비용을 450달러 이하로 줄이며도 고성능을 구현했다는 점입니다.
- 주요 사양
- 매개변수: 320억 개
- 훈련 시간: 19시간
- 사용된 하드웨어: 엔비디아 H100 GPU 8대
Sky-T1-32B는 고비용이 요구되던 기존 AI 모델 개발 방식을 혁신적으로 단순화했으며, 이를 통해 더 많은 연구자와 기업들이 고급 AI를 보다 경제적으로 접근할 수 있도록 했습니다.
2. 저비용으로 고급 추론을 구현한 비결
Sky-T1-32B의 성공은 효율적인 데이터 처리 및 모델 훈련 방식 덕분입니다.
(1) 합성 데이터를 활용한 훈련
연구팀은 초기 데이터를 생성하는 데 기존 추론 모델인 **‘QwQ-32B-Preview**를 활용했습니다.
- 합성 데이터를 통해 훈련 비용 절감
- 선별 및 재구성 과정을 통해 실용적인 데이터셋 확보
(2) 미세조정(Fine-Tuning) 기법
합성 데이터를 바탕으로 ‘큐원2.5-32B-인스트럭트’ 모델을 미세조정하여 Sky -T1-32B를 완성했습니다.
(3) 최소화된 컴퓨팅 자원 사용
훈련 과정은 단 19시간 만에 완료됐으며, 사용된 GPU 자원도 제한적이었습니다. 이는 중소규모 연구팀에서도 충분히 실현 가능한 수준입니다.
3. 성능 평가: 어디까지 가능했나?
Sky -T1-32B는 다양한 벤치마크 테스트에서 뛰어난 결과를 보여주었습니다.
- MATH500: 수학 문제 풀이에서 기존 모델보다 높은 점수 기록
- 라이브코드벤치: 복잡한 코딩 문제에서도 우수한 성능
- GPQA-다이아몬드: 물리학, 화학 등 박사 수준 문제에서는 일부 한계
Sky -T1-32B는 실용성과 효율성 면에서 강점을 보여주었지만, 고난도 과학 문제에서는 여전히 개선의 여지가 있음을 확인했습니다.
4. 오픈 소스 공개와 연구의 의미
이번 연구에서 주목할 만한 또 다른 점은 오픈 소스 접근 방식입니다.
- 데이터셋 및 훈련 코드를 허깅페이스와 깃허브에 공개
- 누구나 해당 자료를 활용하여 자신만의 AI 모델을 개발 가능
이러한 접근은 AI 기술의 민주화를 가속화하며, 소규모 연구팀이나 스타트업에게도 기회를 제공합니다.
5. 앞으로의 방향과 시사점
연구팀은 이번 모델의 성공을 기반으로 더 효율적이고 강력한 AI를 개발하는 데 집중할 계획입니다.
- 기대 효과:
- AI 개발 비용 대폭 절감
- 다양한 산업에서의 AI 도입 확대
- 남은 과제:
- 고난도 문제 해결을 위한 성능 향상
- 훈련 데이터 품질 최적화
Sky-T1-32B는 AI 개발의 패러다임을 전환시킨 혁신적인 사례입니다. 고가의 컴퓨팅 자원이 없어도, 창의적인 접근법과 효율적인 데이터 처리가 결합된다면 누구나 고급 AI 모델을 개발할 수 있음을 보여줍니다. 앞으로 더 많은 연구자들이 이와 같은 방식을 활용해 AI 기술 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.
66만원으로 '큐원' 미세조정한 추론 모델 오픈 소스 공개 - AI타임스
450달러(약 66만원)에 불과한 비용으로 훈련한 오픈 소스 인공지능(AI) 추론 모델이 등장했다. 파운데이션 모델을 개발한 것이 아니라 기존 모델로 합성 데이터를 만들고 이를 미세조정하는 등 \'
www.aitimes.com
https://huggingface.co/NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview
NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview · Hugging Face
Model Details Model Description This is a 32B reasoning model trained from Qwen2.5-32B-Instruct with 17K data. The performance is on par with o1-preview model on both math and coding. Please see our blog post for more details. Developed by: NovaSky Team fr
huggingface.co
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