파운데이션 모델

Foundation Model

광범위한 데이터를 대규모로 사전학습해 다양한 후속 작업에 적용할 수 있는 범용 인공지능 모델을 말한다. 2021년 8월 미국 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI) 연구진이 발표한 보고서에서 제시된 개념이다.

특정 작업만 수행하도록 개발된 기존 AI 모델과 달리, 하나의 모델을 미세조정(Fine-tuning)하거나 프롬프트 등의 방식으로 조정해 번역, 문서 작성, 이미지 생성, 코드 작성 등 다양한 작업에 활용할 수 있다는 점이 특징이다. 대규모언어모델(LLM)이 대표적인 파운데이션 모델의 한 유형이며, 텍스트뿐 아니라 이미지·음성 등 여러 형태의 데이터를 처리하거나 생성하는 모델도 포함될 수 있다.

파운데이션 모델은 하나의 기반 모델을 다양한 서비스에 재사용할 수 있어 AI 개발의 비용과 시간을 줄이고 활용 범위를 넓힐 수 있다. 반면 개발·학습에 대규모 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요할 수 있으며, 모델에 내재된 오류나 편향이 이를 기반으로 만들어진 여러 응용시스템으로 확산될 수 있다는 위험도 있다.