OpenAI AI 추론 프로젝트 스트로베리(Strawberry)

OpenAI는 AI(인공지능) 기술의 선도 기업으로서, AI 모델의 추론 능력을 획기적으로 향상시키기 위한 새로운 프로젝트 'Strawberry'를 진행 중입니다. 이번 글에서는 OpenAI의 최신 프로젝트인 Strawberry의 주요 내용과 그 의미에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

1. Strawberry 프로젝트란 무엇인가?

질문 답변을 넘어서

Strawberry 프로젝트의 가장 큰 목표는 AI 모델이 단순히 사용자 질문에 대한 답변을 생성하는 것을 넘어, 스스로 계획을 세우고 인터넷을 자율적으로 탐색할 수 있도록 하는 것입니다. 현재의 AI 모델은 방대한 데이터를 학습하여 텍스트를 요약하거나 질문에 빠르게 답할 수 있지만, 복잡한 문제를 해결하는 능력에서는 한계를 보이고 있습니다. 특히, 인간에게는 직관적으로 쉽게 해결되는 문제들도 AI에게는 어려운 도전 과제가 될 수 있습니다.

Strawberry 프로젝트는 이러한 한계를 극복하고자 AI 모델이 고차원적인 추론 능력을 갖추도록 개발되고 있습니다. 이 프로젝트는 AI가 단순히 정해진 답변을 제공하는 데 그치지 않고, 주어진 문제를 해결하기 위해 스스로 전략을 세우고 필요한 정보를 찾아낼 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

독자적인 인터넷 탐색과 심층 연구

Strawberry의 핵심 기능 중 하나는 AI가 독자적으로 인터넷을 탐색하며 깊이 있는 연구를 수행할 수 있게 하는 것입니다. 이는 기존의 AI 모델이 할 수 없었던 새로운 차원의 기능입니다. AI가 인터넷을 자율적으로 탐색하면서 다양한 출처에서 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 복잡한 문제를 해결하는 과정을 통해 더욱 정교하고 신뢰성 있는 답변을 제공할 수 있게 됩니다.

이러한 능력은 특히 학술 연구나 기술 개발 등 복잡한 정보 수집과 분석이 필요한 분야에서 큰 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, AI가 특정 주제에 대해 자율적으로 연구를 수행하고, 관련 논문이나 데이터 세트를 탐색하여 종합적인 보고서를 작성하는 등의 작업이 가능해집니다.

2. 프로젝트의 배경과 비밀 유지

프로젝트의 배경

'Q*'에서 'Strawberry'로의 진화

Strawberry 프로젝트는 이전에 'Q*'라는 코드명으로 알려져 있었습니다. Q는 OpenAI 내부에서도 철저히 비밀로 유지되었던 프로젝트로, AI 모델의 추론 능력을 향상시키기 위한 다양한 연구와 실험을 포함하고 있었습니다. Q 프로젝트는 내부적으로 상당한 진전을 이루었고, 이를 기반으로 더욱 발전된 형태인 Strawberry로 진화하게 되었습니다.

Strawberry 프로젝트의 핵심 목표는 AI 모델이 단순한 질문 답변을 넘어서, 장기적인 과제를 독자적으로 수행할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 AI가 스스로 계획을 세우고, 인터넷을 자율적으로 탐색하며, 필요한 정보를 수집하고 분석하는 과정을 포함합니다. 이러한 기능은 AI 기술이 단순한 도구를 넘어, 진정한 의미에서의 '지능'을 갖추는 데 필수적입니다.

철저한 비밀 유지

Strawberry 프로젝트는 OpenAI 내부에서도 철저하게 비밀로 유지되어 왔습니다. 이 프로젝트에 대한 정보는 극히 제한된 인원만이 접근할 수 있었으며, 외부에는 거의 공개되지 않았습니다. 이는 OpenAI가 경쟁업체와의 기술 경쟁에서 우위를 점하기 위해 중요한 전략적 결정이었습니다.

내부 문서와 일부 공개

2024년 7월, 로이터 통신은 OpenAI의 내부 문서를 통해 Strawberry 프로젝트의 일부 세부 사항을 공개했습니다. 이 문서에 따르면, Strawberry 프로젝트는 AI 모델이 장기적인 과제를 수행할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 그러나 구체적인 기술적 구현 방법이나 프로젝트의 공개 시기는 명확히 밝혀지지 않았습니다.

장기 과제 수행 능력

Strawberry 프로젝트의 중요한 목표 중 하나는 AI가 장기적인 과제를 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것입니다. 이는 AI 모델이 단순한 질문 답변을 넘어서, 복잡한 문제를 해결하기 위해 필요한 여러 단계의 작업을 계획하고 실행할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 예를 들어, AI가 특정 연구 과제를 수행하기 위해 필요한 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 종합적인 결론을 도출하는 등의 작업을 수행할 수 있게 되는 것입니다.

장기 과제 수행 능력은 AI 모델이 더 높은 수준의 지능을 갖추는 데 필수적인 요소입니다. 이는 AI가 단순한 도구를 넘어, 인간과 유사한 수준의 추론 능력을 갖추게 되는 중요한 전환점이 될 것입니다.

3. 추론 능력 향상의 중요성

AI 추론 능력의 중요성

현재 AI 모델의 한계

현재의 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 정보를 요약하거나 빠르게 질문에 답변할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 그러나 이러한 모델은 다음과 같은 한계점을 가지고 있습니다:

1. 논리적 오류 인식 부족: AI 모델은 논리적 오류를 인식하는 데 어려움을 겪습니다. 이는 AI가 텍스트 내의 논리적 일관성을 평가하고, 잘못된 결론을 피하는 능력이 부족하다는 것을 의미합니다.
2. 직관적 문제 해결의 한계: 사람이라면 직관적으로 해결할 수 있는 상식적인 문제들에 대해 AI 모델은 종종 실패합니다. 예를 들어, 단순한 논리 퍼즐이나 일상적인 상식 문제에서 잘못된 답변을 생성할 수 있습니다.
3. 환각(Hallucination) 현상: AI 모델이 자신 있게 잘못된 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상입니다. 이는 모델이 문맥을 이해하고 올바른 정보를 제공하는 데 한계가 있다는 것을 나타냅니다.

추론 능력의 필요성

AI의 추론 능력은 단순히 데이터를 처리하고 응답하는 것을 넘어서, 복잡한 문제를 분석하고 해결하는 데 필수적입니다. 이를 통해 AI는 다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다:

1. 복잡한 다단계 문제 해결: AI가 여러 단계에 걸친 문제를 체계적으로 분석하고 해결할 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 과학 연구, 기술 개발, 전략적 계획 수립 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.
2. 물리적 세계의 이해: AI가 물리적 세계의 작동 방식을 이해하고 이를 반영하여 실질적인 문제를 해결할 수 있게 됩니다. 이는 AI가 더 현실적이고 유용한 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다.

Strawberry 프로젝트의 역할

한계 극복을 위한 혁신

OpenAI의 Strawberry 프로젝트는 이러한 한계를 극복하기 위한 중요한 시도입니다. Strawberry는 AI 모델이 단순한 질문 답변을 넘어, 고차원적인 추론 능력을 갖출 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 다음과 같은 목표를 가지고 있습니다:

1. 논리적 사고 강화: AI 모델이 논리적 오류를 인식하고, 올바른 결론을 도출할 수 있도록 합니다. 이는 AI가 더욱 신뢰성 있는 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.
2. 직관적 문제 해결 능력 향상: AI가 직관적이고 상식적인 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추도록 합니다. 이를 통해 AI는 더욱 인간과 유사한 지능을 가지게 됩니다.
3. 환각 현상 감소: AI 모델이 잘못된 정보를 생성하는 빈도를 줄이고, 보다 정확하고 신뢰성 있는 답변을 제공할 수 있도록 합니다.

물리적 세계의 반영과 다단계 문제 해결

Strawberry 프로젝트는 AI가 물리적 세계의 작동 방식을 반영하고, 복잡한 다단계 문제를 신뢰성 있게 해결할 수 있는 능력을 갖추는 것을 목표로 합니다. 이는 AI가 현실 세계에서 발생하는 다양한 문제들을 효과적으로 해결하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 예를 들어, AI가 연구 과제를 수행하거나 복잡한 기술 문제를 해결할 때, 이를 단계별로 계획하고 실행할 수 있게 됩니다.

4. 새로운 기술 접근법: 포스트 트레이닝과 STaR

포스트 트레이닝(Post-Training) 방법론

Strawberry 프로젝트의 핵심은 '포스트 트레이닝'(post-training) 방법론을 활용하여 AI 모델의 성능을 극대화하는 것입니다. 이는 기본 모델이 대규모 데이터로 사전 학습된 후, 특정 방식으로 성능을 조정하여 더욱 정교하고 신뢰성 있는 결과를 제공하도록 하는 과정입니다.

포스트 트레이닝의 과정

1. 기본 모델의 사전 학습: AI 모델은 먼저 방대한 양의 데이터를 사용하여 사전 학습(pre-training)을 수행합니다. 이 단계에서는 모델이 다양한 언어 패턴과 지식을 습득하게 됩니다.
2. 성능 조정: 사전 학습이 완료된 후, 포스트 트레이닝 단계에서 모델의 성능을 조정하게 됩니다. 이 과정에서 인간의 피드백을 반영하거나, 좋은 답변과 나쁜 답변의 예시를 제공하여 모델을 미세 조정합니다. 이를 통해 모델은 더욱 정확하고 신뢰성 있는 답변을 생성할 수 있게 됩니다.
3. 미세 조정: 포스트 트레이닝의 일환으로, 모델이 실제 상황에서 어떻게 반응하는지를 평가하고, 이를 바탕으로 모델을 세밀하게 조정합니다. 이는 모델이 다양한 상황에서 일관되게 높은 성능을 발휘할 수 있도록 합니다.

자가학습 추론기(Self-Taught Reasoner, STaR)

Strawberry 프로젝트는 2022년 스탠퍼드 대학에서 개발된 '자가학습 추론기'(Self-Taught Reasoner, STaR) 방법론과 유사한 접근을 취하고 있습니다. STaR는 AI 모델이 자체적으로 학습 데이터를 생성하여 높은 수준의 지능에 도달하도록 하는 혁신적인 방법입니다.

STaR 방법론의 특징

1. 자가 학습 데이터 생성: STaR는 AI 모델이 자체적으로 학습 데이터를 생성하도록 합니다. 모델은 처음 학습한 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하고, 이를 반복적으로 학습하면서 점점 더 높은 수준의 지능을 갖추게 됩니다.
2. 부트스트래핑(bootstrapping): 모델은 반복적인 학습 과정을 통해 스스로 지능을 향상시키는 '부트스트래핑' 과정을 거칩니다. 이 과정에서 모델은 기존 데이터에서 새로운 패턴과 규칙을 발견하고, 이를 바탕으로 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있게 됩니다.
3. 인간 지능을 초월할 가능성: STaR 방법론은 이론적으로 AI 모델이 인간 지능을 초월할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 모델이 반복적으로 학습하고 데이터를 생성함으로써, 인간이 해결할 수 없는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 지능을 갖출 수 있습니다.

Strawberry 프로젝트의 적용

Strawberry 프로젝트는 포스트 트레이닝과 STaR 방법론을 결합하여 AI 모델의 성능을 극대화하고자 합니다. 이를 통해 모델이 단순한 질문 답변을 넘어, 고차원적인 추론 능력을 갖출 수 있도록 합니다.

포스트 트레이닝과 STaR의 통합

1. 기본 모델의 강화: Strawberry 프로젝트는 먼저 기본 모델을 대규모 데이터로 사전 학습시키고, 포스트 트레이닝을 통해 성능을 조정합니다. 이 과정에서 인간의 피드백과 예시를 반영하여 모델을 미세 조정합니다.
2. 자가 학습 데이터 생성: 이후, STaR 방법론을 적용하여 모델이 자체적으로 학습 데이터를 생성하고, 이를 반복적으로 학습하도록 합니다. 모델은 점점 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
3. 고차원적 추론 능력 확보: 최종적으로, Strawberry 프로젝트는 포스트 트레이닝과 STaR 방법론을 통해 AI 모델이 물리적 세계의 작동 방식을 반영하고, 복잡한 다단계 문제를 신뢰성 있게 해결할 수 있는 고차원적인 추론 능력을 확보하게 됩니다.

5. 장기 과업(LHT) 수행과 심층 연구

장기 과업(LHT) 수행의 중요성

AI가 단순한 질문 답변을 넘어 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 장기간에 걸친 일련의 행동을 계획하고 실행할 수 있는 능력이 필요합니다. 이러한 능력을 장기 과업 수행 능력이라고 하며, 이는 AI 기술의 고도화에 있어 중요한 요소입니다.

장기 과업 수행의 개념

장기 과업 수행(Long-Horizon Tasks, LHT)은 AI 모델이 단기간에 해결할 수 없는 복잡한 문제를 장기간에 걸쳐 단계적으로 해결하는 능력을 의미합니다. 이는 AI가 여러 단계를 계획하고, 각 단계에서 발생하는 문제를 해결하며, 최종 목표를 달성하는 과정을 포함합니다. 예를 들어, 과학 연구 프로젝트를 진행하거나, 복잡한 소프트웨어를 개발하는 등의 작업이 이에 해당합니다.

심층 연구 데이터세트의 역할

Strawberry 프로젝트의 핵심 요소 중 하나는 '심층 연구' 데이터세트를 활용하는 것입니다. 이 데이터세트는 AI 모델이 장기 과업을 수행하는 데 필요한 다양한 정보와 맥락을 포함하고 있습니다. 심층 연구 데이터세트는 다음과 같은 특징을 가집니다:

1. 다양한 정보 포함: 심층 연구 데이터세트는 AI가 복잡한 과제를 해결하는 데 필요한 다양한 정보를 포함하고 있습니다. 이는 기술적 자료, 학술 논문, 실험 데이터 등 다양한 출처에서 수집된 정보를 의미합니다.
2. 맥락 정보 제공: 단순한 데이터 외에도, 심층 연구 데이터세트는 AI가 맥락을 이해하고 적절한 결정을 내릴 수 있도록 하는 맥락 정보를 제공합니다. 이는 AI가 상황을 이해하고, 적절한 행동을 계획하는 데 중요한 역할을 합니다.

컴퓨터 사용 에이전트(CUA)의 활용

Strawberry 프로젝트는 AI 모델이 인터넷을 자율적으로 탐색하고, '컴퓨터 사용 에이전트'(Computer Using Agent, CUA)를 활용하여 발견된 정보를 바탕으로 행동할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이는 AI가 연구원이나 소프트웨어 엔지니어의 역할을 수행할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

CUA의 기능

1. 자율적 인터넷 탐색: CUA는 AI 모델이 인터넷을 자율적으로 탐색할 수 있도록 합니다. 이는 AI가 필요한 정보를 검색하고, 관련 자료를 수집하는 과정을 자동화하는 것입니다.
2. 정보 분석 및 행동 계획: CUA는 수집된 정보를 분석하고, 이를 바탕으로 적절한 행동을 계획합니다. 예를 들어, AI가 특정 주제에 대한 연구를 수행할 때, 관련 논문을 찾아 읽고, 중요한 정보를 추출하여 종합적인 결론을 도출하는 과정을 포함합니다.
3. 연구원 및 소프트웨어 엔지니어 역할 수행: CUA는 AI가 연구원이나 소프트웨어 엔지니어의 역할을 수행할 수 있도록 합니다. 이는 AI가 복잡한 기술적 문제를 해결하거나, 새로운 소프트웨어를 개발하는 등의 작업을 자율적으로 수행할 수 있게 하는 것입니다.

6. 결론

OpenAI의 Strawberry 프로젝트는 AI 추론 능력을 획기적으로 향상시키기 위한 중요한 도전입니다. 이 프로젝트는 AI 모델이 단순한 질문 답변을 넘어, 스스로 계획을 세우고 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이는 AI 기술의 발전에 있어 중요한 전환점이 될 것이며, 향후 AI의 역할과 가능성에 대한 새로운 지평을 열어줄 것으로 기대됩니다.

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https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-working-new-reasoning-technology-under-code-name-strawberry-2024-07-12/