AI 모델의 확산과 벤치마크의 필요성
AI 환경은 새롭고 강력한 LLM의 개발과 출시에서 전례 없는 급증을 목격하고 있습니다. 각각의 새로운 모델은 더욱 인간과 유사한 텍스트 생성에서부터 정교한 문제 해결 및 의사 결정 능력에 이르기까지 향상된 기능을 약속합니다. 이러한 급속한 발전은 AI 안전을 보장하기 위해 널리 채택되고 신뢰할 수 있는 벤치마크에 대한 중요한 필요성을 강조합니다. 이러한 벤치마크는 연구자, 개발자 및 사용자에게 필수적인 도구 역할을 하여 정확성, 신뢰성 및 공정성 측면에서 이러한 모델의 성능 특성을 철저히 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 이해는 AI 기술의 책임감 있는 배포에 매우 중요합니다.
Vector Institute의 평가 현황 연구
Vector의 AI 엔지니어링 팀은 포괄적인 ‘평가 현황’ 연구에서 세계 각지에서 선도적인 11개의 LLM을 평가하는 과제를 수행했습니다. 선택에는 DeepSeek-R1 및 Cohere의 Command R+와 같은 공개적으로 액세스 가능한(‘개방형’) 모델과 OpenAI의 GPT-4o 및 Google의 Gemini 1.5를 포함한 상업적으로 사용 가능한(‘폐쇄형’) 모델이 포함되었습니다. 각 AI 에이전트는 16개의 개별 성능 벤치마크를 포함하는 엄격한 테스트 프로세스를 거쳤으며, 이는 현재까지 수행된 가장 철저하고 독립적인 평가 중 하나입니다.
주요 벤치마크 및 평가 기준
이 연구에 사용된 16개의 성능 벤치마크는 AI 모델의 효과적이고 책임감 있는 배포에 중요한 광범위한 기능을 평가하기 위해 신중하게 선택되었습니다. 이러한 벤치마크에는 다음이 포함됩니다.
- 일반 지식: 다양한 영역에서 모델의 사실 정보에 액세스하고 활용하는 능력을 평가하도록 설계된 테스트입니다.
- 코딩 숙련도: 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 이해, 생성 및 디버그하는 모델의 능력을 측정하는 평가입니다.
- 사이버 보안 견고성: 잠재적 사이버 위협에 대한 모델의 취약성을 식별하고 복원력을 평가하는 데 중점을 둔 평가입니다.
- 추론 및 문제 해결: 복잡한 시나리오를 분석하고 논리적 추론을 도출하며 효과적인 솔루션을 개발하는 모델의 능력을 테스트하는 벤치마크입니다.
- 자연어 이해: 미묘한 표현과 문맥적 단서를 포함하여 인간 언어를 이해하고 해석하는 모델의 능력을 측정하는 평가입니다.
- 편향 및 공정성: 모델 출력에서 잠재적 편향을 식별하고 완화하여 다양한 인구 집단에 대한 공정하고 공평한 결과를 보장하도록 설계된 평가입니다.
각 모델을 이 포괄적인 벤치마크 세트에 적용함으로써 Vector Institute는 해당 기능과 한계에 대한 전체적이고 미묘한 이해를 제공하는 것을 목표로 했습니다.
독립적이고 객관적인 평가의 중요성
Vector의 AI 엔지니어링 부사장인 Deval Pandya는 AI 모델의 진정한 기능을 이해하는 데 있어 독립적이고 객관적인 평가의 중요한 역할을 강조합니다. 그는 이러한 평가가 ‘정확성, 신뢰성 및 공정성 측면에서 모델이 어떻게 수행되는지 이해하는 데 매우 중요하다’고 말합니다. 강력한 벤치마크와 접근 가능한 평가의 가용성은 연구원, 조직 및 정책 입안자가 이러한 빠르게 진화하는 AI 모델 및 시스템의 강점, 약점 및 실제 영향에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있도록 합니다. 궁극적으로 이는 AI 기술에 대한 더 큰 신뢰를 조성하고 책임감 있는 개발 및 배포를 촉진합니다.
투명성과 혁신을 위한 결과 오픈 소싱
획기적인 움직임으로 Vector Institute는 연구 결과, 사용된 벤치마크 및 기본 코드를 대화형 리더보드를 통해 공개적으로 사용할 수 있도록 했습니다. 이 이니셔티브는 투명성을 촉진하고 AI 혁신의 발전을 촉진하는 것을 목표로 합니다. Vector Institute는 이 귀중한 정보를 오픈 소싱함으로써 연구원, 개발자, 규제 기관 및 최종 사용자가 결과를 독립적으로 확인하고, 모델 성능을 비교하고, 자체 벤치마크 및 평가를 개발할 수 있도록 지원합니다. 이 협업 접근 방식은 AI 모델의 개선을 주도하고 해당 분야의 책임성을 강화할 것으로 예상됩니다.
이 프로젝트를 주도한 Vector의 AI 인프라 및 연구 엔지니어링 관리자인 John Willes는 이러한 오픈 소스 접근 방식의 이점을 강조합니다. 그는 이해 관계자가 ‘결과를 독립적으로 확인하고, 모델 성능을 비교하고, 자체 벤치마크 및 평가를 구축하여 개선 및 책임성을 높일 수 있도록 지원합니다.’라고 언급합니다.
대화형 리더보드
대화형 리더보드는 연구 결과를 탐색하기 위한 사용자 친화적인 플랫폼을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 모델 성능 비교: 다양한 벤치마크에서 다양한 AI 모델의 성능을 나란히 비교하여 볼 수 있습니다.
- 벤치마크 결과 분석: 개별 벤치마크의 결과를 자세히 살펴 모델 기능에 대한 자세한 이해를 얻을 수 있습니다.
- 데이터 및 코드 다운로드: 연구에 사용된 기본 데이터 및 코드에 액세스하여 자체 분석 및 실험을 수행할 수 있습니다.
- 새로운 벤치마크 기여: 향후 평가에 포함하기 위해 자체 벤치마크를 제출할 수 있습니다.
Vector Institute는 이러한 리소스를 제공함으로써 AI 기술의 발전을 가속화하고 책임감 있는 혁신을 촉진하는 협업 생태계를 조성하고 있습니다.
AI 안전분야에서 Vector의 리더십을 기반으로 구축
이 프로젝트는 전 세계 AI 안전 커뮤니티에서 널리 사용되는 벤치마크 개발에서 Vector의 확립된 리더십의 자연스러운 확장입니다. 이러한 벤치마크에는 Vector Institute Faculty Members와 Canada CIFAR AI Chairs인 Wenhu Chen과 Victor Zhong이 개발한 MMLU-Pro, MMMU 및 OS-World가 포함됩니다. 이 연구는 또한 UK AI Security Institute와 협력하여 만든 오픈 소스 AI 안전 테스트 플랫폼인 Inspect Evals를 개발하기 위한 Vector의 AI 엔지니어링 팀의 최근 작업을 기반으로 합니다. 이 플랫폼은 글로벌 안전 평가를 표준화하고 연구원과 개발자 간의 협력을 촉진하는 것을 목표로 합니다.
MMLU-Pro, MMMU 및 OS-World
이러한 벤치마크는 다양한 영역에서 AI 모델의 기능과 한계를 평가하는 데 필수적인 도구가 되었습니다.
- MMLU-Pro: 인문학, 사회 과학 및 STEM 분야를 포함한 광범위한 주제에 걸쳐 질문에 답변하는 AI 모델의 능력을 평가하도록 설계된 벤치마크입니다.
- MMMU: 이미지 및 텍스트와 같은 다중 모드 데이터를 이해하고 추론하는 AI 모델의 능력을 평가하는 데 중점을 둔 벤치마크입니다.
- OS-World: AI 모델이 복잡하고 개방형 환경에서 작동하는 능력을 테스트하여 새로운 상황에 학습하고 적응해야 하는 벤치마크입니다.
Vector Institute는 AI 안전 커뮤니티에 이러한 벤치마크를 기여함으로써 AI 기술의 이해와 책임감 있는 개발을 발전시키는 데 중요한 역할을 해왔습니다.
Inspect Evals: AI 안전 테스트를 위한 협업 플랫폼
Inspect Evals는 AI 안전 평가를 표준화하고 연구원과 개발자 간의 협력을 촉진하도록 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 AI 안전 테스트를 생성, 실행 및 공유하기 위한 프레임워크를 제공하여 연구원이 다음을 수행할 수 있도록 합니다.
- 표준화된 평가 개발: 다양한 AI 모델의 안전성을 비교하는 데 사용할 수 있는 엄격하고 표준화된 평가를 생성합니다.
- 평가 및 결과 공유: 더 넓은 AI 커뮤니티와 평가 및 결과를 공유하여 협력과 투명성을 촉진합니다.
- 위험 식별 및 완화: AI 기술과 관련된 잠재적 위험을 식별하고 완화하여 책임감 있는 개발 및 배포를 촉진합니다.
Inspect Evals는 협력과 표준화를 촉진함으로써 더 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발을 가속화하는 것을 목표로 합니다.
안전하고 책임감 있는 AI 채택을 가능하게 하는 Vector의 역할
조직이 AI의 혁신적인 이점을 활용하기 위해 점점 더 노력함에 따라 Vector는 안전하고 책임감 있게 수행할 수 있도록 독립적이고 신뢰할 수 있는 전문 지식을 제공할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. Pandya는 업계 파트너가 AI 안전 및 응용 분야의 최전선에 있는 전문 연구원과 협력하는 연구소의 프로그램을 강조합니다. 이러한 프로그램은 파트너가 특정 AI 관련 비즈니스 문제를 해결하기 위해 모델과 기술을 실험하고 테스트할 수 있는 귀중한 샌드박스 환경을 제공합니다.
산업 파트너십 프로그램
Vector의 산업 파트너십 프로그램은 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
- 전문 연구원 액세스: AI 안전 및 응용 분야에 대한 지침과 지원을 제공할 수 있는 최고의 AI 연구원과의 협력입니다.
- 샌드박스 환경: AI 모델 및 기술을 실험하기 위한 안전하고 제어된 환경에 대한 액세스입니다.
- 맞춤형 솔루션: 각 파트너의 특정 요구 사항과 과제에 맞춘 맞춤형 AI 솔루션 개발입니다.
- 지식 이전: 파트너가 자체 AI 전문 지식을 개발할 수 있도록 지식 이전 및 역량 강화 기회입니다.
Vector는 이러한 리소스를 제공함으로써 조직이 잠재적 위험을 완화하고 책임감 있는 배포를 보장하면서 AI의 힘을 활용할 수 있도록 돕고 있습니다.
특정 비즈니스 문제 해결
Vector의 산업 파트너는 금융 서비스, 기술 혁신 및 의료를 포함한 다양한 부문에서 왔습니다. 이러한 파트너는 Vector의 전문 지식을 활용하여 다음과 같은 다양한 AI 관련 비즈니스 문제를 해결합니다.
- 사기 탐지: 금융 거래에서 사기 행위를 탐지하고 예방하기 위한 AI 모델 개발입니다.
- 맞춤형 의학: 치료 계획을 개인화하고 의료에서 환자 결과를 개선하기 위해 AI를 사용합니다.
- 공급망 최적화: AI 기반 예측 및 물류 관리를 사용하여 공급망 운영을 최적화합니다.
- 사이버 보안 위협 탐지: 실시간으로 사이버 보안 위협을 탐지하고 대응하기 위한 AI 시스템 개발입니다.
Vector는 산업 파트너와 긴밀히 협력함으로써 혁신을 주도하고 다양한 산업 분야에서 AI의 혁신적인 잠재력을 활용하는 데 기여하고 있습니다.