생성형 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 개발자들은 다양한 프로그래밍 언어와 기술을 사용합니다. AI 개발자들이 주로 사용하는 언어와 기술은 아래와 같습니다.

 

1. Python

• 주요 이유: Python은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 가장 널리 사용되는 언어입니다. TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers 등 다양한 AI 프레임워크와 라이브러리가 Python으로 작성되어 있습니다.

• 라이브러리:

  • TensorFlow: 구글이 개발한 딥러닝 프레임워크로, 주로 신경망을 학습시키는 데 사용됩니다.

  • PyTorch: 페이스북에서 개발한 딥러닝 라이브러리로, 연구자들과 개발자들 사이에서 인기가 높습니다.

  • Hugging Face: 대규모 언어 모델(LLM)을 쉽게 구현할 수 있는 Transformers 라이브러리가 유명합니다.

 

2. C++

• 주요 이유: C++는 고성능이 요구되는 AI 시스템에서 많이 사용됩니다. 특히 모델 학습과 추론 속도를 극대화하기 위해 효율적인 메모리 관리와 저수준 최적화가 필요한 경우 활용됩니다.

• 사용 분야:

  • 딥러닝 프레임워크 내부 구현: TensorFlow, PyTorch 등의 핵심 라이브러리는 C++로 구현된 부분이 많습니다.

  • 고성능 컴퓨팅: 모델의 훈련 속도와 추론 속도를 극대화하기 위해 GPU와 CPU 간의 효율적인 자원 관리가 필요할 때 C++가 자주 사용됩니다.

 

3. JavaScript / TypeScript

• 주요 이유: AI 모델을 웹 기반 애플리케이션에서 제공하는 경우, 특히 프론트엔드와 백엔드를 연결할 때 사용됩니다. 또한, TensorFlow.js 같은 라이브러리를 사용하여 브라우저에서 직접 딥러닝 모델을 실행할 수 있습니다.

• 사용 분야:

  • TensorFlow.js: JavaScript로 작성된 TensorFlow의 버전으로, 브라우저 내에서 신경망을 학습시키고 실행할 수 있습니다.

  • Node.js 기반의 백엔드: AI 모델을 API로 제공하거나 웹 서비스와 통합할 때 사용됩니다.

 

4. Rust

• 주요 이유: Rust는 최근 AI 개발에서 인기를 얻고 있는 언어입니다. 특히 메모리 안전성과 성능 최적화에 강점을 가지고 있기 때문에, 안정성과 고성능이 요구되는 시스템에서 사용됩니다.

• 사용 분야:

  • 모델 배포 및 운영: Rust는 시스템 리소스 사용을 최적화하기 때문에, 실시간 AI 모델 배포 및 고성능 추론 서비스에서 주로 사용됩니다.

  • PyTorch의 일부 컴포넌트: PyTorch의 컴파일러와 관련된 부분에 Rust가 사용되기도 합니다.

 

5. Go (Golang)

• 주요 이유: Go는 고성능 서버와 분산 시스템을 구축하는 데 사용됩니다. AI 모델을 대규모 인프라에서 배포하고 운영하는 과정에서 Go가 사용되기도 합니다.

• 사용 분야:

  • API 서버: AI 모델을 API로 제공할 때 Go의 경량 서버 구현을 통해 빠른 응답성과 확장성을 제공합니다.

  • 분산 시스템 관리: AI 모델의 배포를 관리하는 Kubernetes와 같은 플랫폼이 Go로 작성되어 있습니다.

 

6. SQL 및 NoSQL (데이터베이스 언어)

• 주요 이유: AI 모델을 학습시키기 위해서는 대규모 데이터를 처리할 수 있는 데이터베이스가 필수적입니다. 관계형 데이터베이스(SQL)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)을 모두 사용할 수 있어야 합니다.

• 사용 분야:

  • 데이터 준비 및 전처리: 학습 데이터의 저장과 조회를 효율적으로 관리합니다.

  • 대규모 데이터 관리: 모델이 학습할 때 사용하는 대용량 데이터를 효율적으로 처리하고 관리합니다.

 

생성형 AI와 대규모 언어 모델을 다루는 개발자는 Python, C++, Rust, Go, CUDA 등 다양한 언어와 기술 스택을 사용합니다.