[AI] foundation 모델과 base 모델

Foundation 모델

• 정의: Foundation 모델은 다양한 다운스트림 작업에 대해 기초로 사용할 수 있는 대규모 모델을 의미합니다. 이 모델은 일반적으로 대량의 데이터에서 사전 학습되어 있으며, 다양한 범위의 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, GPT-3, BERT, 그리고 Vision Transformers(ViTs)는 모두 foundation 모델입니다.
• 특징:
  • 다목적성: 여러 작업에 대해 재사용할 수 있는 기본적인 기능을 제공합니다.
  • 사전 학습: 대규모 데이터셋에서 사전 학습되어 다양한 다운스트림 작업에 적합합니다.
  • 미세 조정: 특정 작업에 맞게 추가적인 미세 조정(fine-tuning)을 통해 성능을 개선할 수 있습니다.
• 사용 예:
  • 언어 모델: GPT-3, BERT
  • 비전 모델: Vision Transformer (ViT), CLIP
  • 멀티모달 모델: OpenAI's DALL-E, Google's PaLM

Base 모델

• 정의: Base 모델은 특정 문제를 해결하기 위한 모델의 기본 구조를 나타냅니다. 일반적으로 foundation 모델과 달리 base 모델은 특정 문제에 대한 첫 번째 모델 구성 요소로 사용됩니다. 모델이 사전 학습되지 않은 경우가 많으며, 특정 데이터셋에 대해 훈련될 때까지의 기본 구조로 사용됩니다.
• 특징:
  • 기본 구조: 문제를 해결하기 위해 사용하는 기본 모델 구조를 제공합니다.
  • 훈련 필요: 사전 학습이 되어 있지 않거나, 특정 데이터셋에서 훈련이 필요한 경우가 많습니다.
  • 미세 조정: 특정 작업에 맞게 미세 조정(fine-tuning)을 통해 성능을 높일 수 있습니다.
• 사용 예:
  • 모델 아키텍처: DenseNet, ResNet, VGG 등과 같은 모델의 기본 구조
  • 프레임워크: TensorFlow, PyTorch의 기본 제공 모델들

비교

• Foundation 모델: 대규모 데이터에서 사전 학습된 모델로서, 여러 작업에 적응할 수 있는 기초가 됩니다. 일반적으로 매우 큰 규모의 데이터와 컴퓨팅 자원을 요구합니다.
• Base 모델: 특정 문제를 해결하기 위한 기본 모델 구조로, 사전 학습되지 않았거나 학습된 데이터가 특정 문제에 특화되어 있습니다. 종종 foundation 모델을 사용하여 base 모델로 시작하고, 특정 작업에 맞게 미세 조정합니다.

결론

Foundation 모델과 Base 모델은 서로 다른 역할과 용도를 가진 개념입니다. Foundation 모델은 다목적이고 사전 학습된 대규모 모델로 여러 작업에 사용할 수 있으며, Base 모델은 특정 문제를 해결하기 위한 기본 모델 구조로, 종종 사전 학습이 없거나 특정 작업에 대해 훈련됩니다.