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연구진, Hugging Face의 10만 개 이상 AI 모델을 담은 3D 지도 'AI Model Atlas' 공개

예루살렘 히브리 대학교 연구팀이 인터랙티브 시각화 도구를 제작해, 브라우저에서 탐색 가능한 3D 그래프로 10만 개 이상의 AI 모델 '가계도'를 보여준다

현재 AI 세계에는 수십만 개의 오픈소스 모델이 쏟아져 나오고 있어, 어떤 모델이 어디서 왔는지 따라가기조차 어려운 상황이다. 이에 예루살렘 히브리 대학교(The Hebrew University of Jerusalem)의 Eliahu Horwitz가 이끄는 연구팀은 Hugging Face 플랫폼에 있는 NLP(자연어 처리) 분야 모델 10만 개 이상을 포함한 방대한 머신러닝 모델들을 서로 연결된 3D 그래프로 보여주는 인터랙티브 시각화 도구 'AI Model Atlas' 프로젝트를 공개했다.

이 지도는 단순히 모델을 점으로 찍어 보기 좋게 만든 것이 아니라, 각 모델의 '가계도'(lineage)까지 보여준다. 어떤 모델이 어떤 모델에서 Fine-tune(파인튜닝)됐는지, 어떤 모델이 여러 모델을 Merge(병합)해서 만들어졌는지, 어떤 아키텍처가 어떤 원형에서 계승됐는지를 확인할 수 있다. 사용자는 Cosmograph/WebGL 기반 3D 그래프 기술 덕분에 브라우저에서 직접 클릭하고 확대하며 모델 클러스터를 탐색할 수 있다.

프로젝트의 배경에는 Weight-Space Learning이라는 개념이 있다. 모델을 처음부터 새로 학습시키는 대신, 이미 존재하는 모델의 '가중치'(weights)를 탐색해 학습하는 방식이다. 연구팀은 이것이 기존 모델을 재활용해 발전시키는 Model Recycling을 촉진해, 중복된 모델 학습에 드는 비용과 에너지를 모두 줄일 수 있다고 본다.

이 프로젝트는 학술적 기반이 뚜렷하다. arXiv에 연구 논문(번호 2503.10633)이 게재됐고, AI 분야 국제 학회인 NeurIPS에서도 발표된 바 있다. 'We Should Chart an Atlas of All the World's Models'라는 슬로건 아래, 전 세계 AI 모델 지도 제작을 업계 표준으로 만들겠다는 목표를 내세운다.