MS, 소형 모델 '파이-3' 개발자 공개…멀티모달 '파이-3 비전'도 프리뷰

마이크로소프트가 개발자들에게 공개한 '파이-3(Phi-3)'는 기기 로컬 환경에서 가볍게 구동되도록 설계된 소형 AI 모델 제품군이다. 대규모 데이터센터 인프라 없이도 거대언어모델(LLM) 수준의 추론 성능을 훨씬 낮은 비용으로 구현하는 것을 목표로 한다.

마이크로소프트 리서치가 주도해 개발한 이 모델은 초기 Phi-1과 이후의 Phi-1.5, Phi-2를 잇는 4세대 소형 모델이다. 마이크로소프트에 따르면 이전 세대보다 훨씬 작고 가벼우면서도 오픈AI의 GPT-3.5와 맞먹는 추론 성능을 발휘한다.

세 가지 텍스트 모델과 42억 매개변수 비전 모델

Phi-3 제품군은 하드웨어 성능과 용도에 맞춰 선택할 수 있도록 텍스트 모델을 세 가지 크기로 나눴다.

가장 작은 'Phi-3-mini'는 38억(3.8B) 매개변수를 지녔으며, 이미 Azure AI에 통합되어 개발자가 바로 호출해 쓸 수 있다.

중간 체급인 'Phi-3-small'은 70억(7B) 매개변수, 성능에 더 집중한 'Phi-3-medium'은 140억(14B) 매개변수로 제공된다. 개발자들은 이를 활용해 노트북, 모바일 기기, 웨어러블 디바이스에서 로컬 AI 기능을 직접 구현할 수 있다.

마이크로소프트는 텍스트 모델과 함께 멀티모달 버전인 'Phi-3-vision'도 프리뷰로 선보였다. 매개변수 규모는 42억(4.2B) 개다.

이 비전 모델은 일반적인 이미지 질의응답뿐만 아니라 도표(chart), 그래프, 표(table)에 대한 추론에 최적화되었다. 복잡한 수치가 들어간 통계 차트를 입력하고 데이터 추이를 묻거나 이미지에 대한 서술형 질문을 던질 수 있다.

지원 현황과 경쟁 모델 비교

현재 Phi-3-mini는 Azure AI를 통해 즉시 이용 가능하며, small과 medium 모델 역시 개발자 생태계에 풀려 온디바이스 구현이 가능하다.

다만 42억 매개변수의 Phi-3-vision은 아직 프리뷰 단계다. 마이크로소프트는 비전 모델의 공식 출시 일정이나 가용 시점을 아직 공개하지 않았다.

소형 모델 시장의 경쟁도 만만치 않다. 구글이 개발자 행사에서 30억(3B) 매개변수 멀티모달 모델인 팔리젬마(PaliGemma)를 공개했고, 젬마 2(Gemma 2)나 허깅페이스 제퍼(Zephyr) 등도 포진해 있다. Phi-3-vision은 경쟁작보다 매개변수가 조금 더 크지만 구조화된 차트와 그래프 추론 능력에서 강점을 내세운다.

왜 중요한가

클라우드 API 비용을 아끼고 싶거나 오프라인 온디바이스 AI, AI PC용 소프트웨어를 개발하는 엔지니어라면 Phi-3 제품군을 즉시 테스트해 볼 가치가 충분하다. 일반 소비자용 하드웨어에서도 무리 없이 준수한 추론 성능을 낼 수 있다.

AI 경쟁의 무게중심이 점차 로컬 온디바이스 기기로 옮겨가는 상황에서, 텍스트 전 규격을 완비하고 멀티모달 확장까지 예고한 마이크로소프트의 행보는 소형 모델이 단순한 연구용 프로토타입을 넘어 실질적인 양산용 도구로 안착하고 있음을 보여준다.