메타(Meta)가 2024년 10월 10일 ‘AI 미디어 브리핑’ 행사를 개최하고, 자사의 오픈소스 대규모 언어모델인 ‘Llama(라마)’를 중심으로 한 AI 기술 혁신과 오픈소스 전략, 그리고 메타 인공지능 연구소 FAIR(Fundamental AI Research)의 최신 연구 성과를 발표했다.

마노하 팔루리(Manohar Paluri) 메타 생성형 AI 부사장은 라마 모델의 괄목할만한 성과를 공개했다. 최근 발표한 Llama 3.2 모델을 포함해 총 4번의 성공적인 배포를 마친 라마는 현재까지 4억 회 이상 다운로드되었으며, 이는 전년 대비 10배 증가한 수치다. 또한, 라마로 파생된 AI 모델은 6만 5천 개 이상에 달하며, 교육, 헬스케어 등 다양한 비즈니스 분야에서 활용되고 있다.

팔루리 부사장은 메타의 오픈소스 접근 방식이 기술 혁신을 가속화하고 안전성과 투명성을 높이는 데 기여한다고 강조했다. “메타의 장기적인 목표는 범용 인공지능(AGI)을 구축하고 이를 책임감 있게 오픈 소스로 공개해 모든 사람이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 하는 것”이라고 밝혔다.

한국과학기술정보연구원(KISTI)의 장광선 선임연구원은 라마를 기반으로 개발한 과학기술정보 특화 대형언어모델 ‘고니(KONI, KISTI Open Natural Intelligence)’를 소개했다. 고니는 라마 모델에 과학기술 데이터를 추가 학습시켜 개발되었으며, KISTI의 ScienceON과 AccessON 등 주요 서비스에 적용될 예정이다. 또한 한전전력연구원과 농림식품기술기획평가원 등 타 공공기관에서도 활용될 계획이다.

니킬라 라비(Nikhila Ravi)와 후안 피노(Juan Pino) FAIR 연구팀 리서치 엔지니어링 매니저는 FAIR 연구소의 주요 성과를 발표했다. FAIR는 지난 10년간 1,000개 이상의 오픈 소스 라이브러리, 모델 및 데이터 세트를 공개해왔다.

메타가 선보인 ‘Segment Anything 2(SAM 2)’는 이미지와 영상에서 실시간으로 물체를 인식하는 모델이다. 이 모델은 기존 버전에 비해 3배 빠른 속도와 향상된 인식률을 자랑한다. SAM 2의 개발로 컴퓨터 비전 기술이 한 단계 더 발전했다는 평가를 받고 있다.

다국어 번역 분야에서는 ‘SeamlessM4T’ 모델이 주목받고 있다. 이 모델은 최대 100개 언어에 대해 음성-텍스트, 음성-음성, 텍스트-음성, 텍스트-텍스트 번역을 수행할 수 있다. SeamlessM4T의 등장으로 언어 장벽을 낮추고 글로벌 커뮤니케이션을 원활하게 할 수 있을 것으로 기대된다.

음향 효과 생성 분야에서는 ‘Audiobox’가 있다. 이 오디오 생성 모델은 음성 및 텍스트 명령을 통해 특정 용도에 맞춤화된 음향 효과나 자연스러운 목소리를 제작할 수 있다. Audiobox의 개발로 영화, 게임, 방송 등 미디어 산업에서의 음향 제작 과정이 크게 개선될 것으로 전망된다.

마누하 팔루리 부사장은 “메타는 오픈 소스 분야에서 오랜 역사를 보유하고 있으며, 계속해서 개방형 생태계를 넓혀가기 위해 다양한 이해관계자들과 협업하고 있다”고 밝혔다. 또한 “앞으로도 메타는 책임감 있는 AI 연구와 오픈소스 접근 방식을 통해 전 세계 모두가 최첨단 기술의 혜택을 누릴 수 있도록 적극 노력하겠다”고 강조했다.