미국 OSTP, 2027년 연구개발(R&D) 예산 수립 우선순위 발표

과학기술&ICT 정책·기술 동향 297호

◈ 목차

Ⅰ 이슈 분석

허깅페이스 개방형 LLM 리더보드 영향과 시사점 

Ⅱ 주요 동향 

1. 과학기술

미국 OSTP, 2027년 연구개발(R&D) 예산 수립 우선순위 발표

ITIF, 빅테크 기업의 미국 혁신 및 경쟁력 기여도 심층 분석

CSIS, 일본의 AI 거버넌스 정책 분석

중국, ‘정무 분야 대형 AI 모델 응용 배치 지침’ 발표

EU 집행위원회, ‘Apply AI Strategy’ 발표

EU 집행위원회, ‘EU의 과학을 위한 AI 전략’ 발표

WEF, 조직 내 ‘책임 있는 AI 원칙’ 운영 방안 발표

Nature, 글로벌 고등교육 전반의 주요 변화 분석

2. ICT 31 화웨이, 슈퍼클러스터 기반 AI 인프라 전략 제시

중국, 엔비디아 배제와 국산화 가속… AI 칩 자립 전환점

‘포스트 퀀텀’ 시대를 향한 미국의 정책 가속화

한국, 글로벌 AI 경쟁력 강화 속 도전과 과제

Ⅲ 단신 동향

1. 해외 

2. 국내 

Ⅳ 주요 통계

◈본문

Ⅰ 이슈 분석

허깅페이스 개방형 LLM 리더보드 영향과 시사점 

 1. 개방형 LLM 리더보드 의미

■︎ 개방형 LLM 리더보드는 다양한 오픈소스 대형 언어 모델들을 평가하고 순위를 부여하는 공개된 평가 시스템을 의미

◯︎ 개방형 LLM 리더보드는 모델 개발자들에게 건전한 경쟁 환경을 조성하여 기술 발전을 가속화하고, 오픈소스 LLM 성능 향상 선순환에 기여 

※ 오픈소스는 소프트웨어 설계도라 할 수 있는 ‘소스코드’를 대외적으로 공개해 누구나 내려받아 수정･배포할 수 있게 개방하는 것을 의미

◯︎리더보드는 평가 방법론과 데이터셋을 공개하여 모델 성능 평가의 투명성을 높이고, 사용자들이 객관적인 데이터를 바탕으로 모델을 선택할 수 있도록 함으로써 AI 기술에 대한 대중의 신뢰 향상에 기여

◯︎상업적 목적으로 개발된 폐쇄형 모델과의 비교가 가능해지면서 오픈소스 모델의 가치가 더욱 부각되고 있으며, 특히 어떤 모델을 사용할지 결정할 때 유용

■︎개방형 LLM 리더보드는 다양한 오픈소스 대형 언어 모델들을 평가하고 순위를 부여하는 공개된 평가 시스템을 의미

◯︎ 허깅 페이스 개방형 LLM 리더보드(Hugging Face Open LLM Leaderboard)와 같은 공개 평가 플랫폼은 다양한 벤치마크를 통해 모델 성능을 객관적으로 비교하게 함으로써, 개발자들이 자신의 모델을 지속적으로 개선하도록 동기 부여

※ 허깅 페이스는 경영학을 전공한 클레망 들랑그가 머신러닝(기계 학습) 연구자였던 줄리앙 쇼몽 및 토마스 울프와 2016년 미국 뉴욕에서 공동 창업한 스타트업

◯︎ 오픈AI 역시 ‘ChatGPT’의 시작인 GPT-1과 GPT-2 모델을 AI 연구자들이 쉽게 적용할 수 있도록 허깅 페이스에 오픈소스로 공개 

※ 중국 딥시크의 AI 언어 모델 ‘R1’이 공개된 후 ChatGPT 못지않은 화제를 모은 배경에는 허깅 페이스를 통해 개발자들과 AI 모델 아키텍처(구조)와 가중치를 교류한 것이 주요

◯︎ 메타는 생성형 AI 모델 ‘라마(Llama)’ 시리즈를 허깅 페이스에 오픈소스로 공개, 이를 통해 6만 5,000개 이상의 파생 모델이 개발돼 다양한 산업 분야에서 활용 

※ AI 모델의 오픈소스 공개는 후발 주자들의 지식 공유와 집단 지성을 통한 기술 극복 목적

...................(계속)

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