엔비디아는 로보택시와 자율주행차 개발을 위한 개방형 추론 모델 ‘엔비디아 알파마요 2 슈퍼(NVIDIA Alpamayo 2 Super)’의 상업적 이용을 지원한다고 밝혔다. 이 모델은 개방형 상용 라이선스와 높은 추론 성능, 검토 가능한 의사결정 과정을 바탕으로 자율주행차의 대규모 배포를 돕는다.

로보택시를 비롯한 자율주행차가 해결해야 할 과제는 드물고 복잡한 롱테일 상황이다. 이러한 상황에 대응하려면 상황을 이해하고 인과관계를 추론해 적절한 행동을 선택할 수 있어야 한다. 상업적 이용이 가능한 알파마요 2 슈퍼는 단일 파운데이션 모델에서 자율주행차 관련 기능을 지원한다.

엔비디아 코스모스 3 슈퍼 리즈너(Cosmos 3 Super Reasoner)를 기반으로 구축된 이 모델은 개방형 상용 라이선스인 오픈MDW(OpenMDW)-1.1에 따라 허깅페이스(Hugging Face)에서 제공된다. 해당 라이선스는 파인 튜닝과 파생 모델 개발, 상업적 재배포를 허용한다. 자율주행차 개발사와 완성차 업체는 자체 데이터와 주행 정책에 맞춰 모델을 조정할 수 있다.

기존 알파마요 모델은 연구개발 목적으로 공개됐다. 현재 오픈MDW 라이선스는 알파마요 모델군 전체에 적용된다. 개발자는 추가 허가 없이 모델을 상업적으로 배포할 수 있으며, 개발팀은 각 작업에 적합한 모델을 효율적으로 선택할 수 있다.

알파마요 2 슈퍼는 클라우드 기반 개발 워크플로에서 추론을 지원하며 합성 학습 데이터와 모델 증류를 위한 교사 모델의 출력값을 생성한다. 알파마요 1.5와 알파마요 1은 비용 효율적인 선택지를 제공하며, 여기서 생성된 증류 모델은 양산 차량에서 실시간 추론을 수행하도록 최적화된다.

엔비디아는 알파마요 2 슈퍼가 자율주행 추론 벤치마크인 링고QA(LingoQA)에서 평가된 약 40개 모델 가운데 1위를 차지했다고 밝혔다. 100억 개의 파라미터를 갖춘 이전 모델보다 3배 큰 규모로 제작돼 복잡한 상호작용에도 효과적으로 대응할 수 있다는 것이다. 알파마요 2 슈퍼는 차량의 전방과 측면, 후방을 아우르는 360도 카메라 영상을 통합해 추론하며 교차로나 비보호 회전 같은 위험 상황을 쉽게 이해하도록 돕는다.

이 모델은 주행 궤적, 인과관계 연쇄(CoC) 추적 정보, 메타 액션, 추론 자동 라벨, 2D 시각 그라운딩 기반 시각 질의응답 결과 등 다섯 가지 결과를 생성한다. 이를 통해 개발자는 모델의 의사결정 과정을 파악하고 비판적으로 검토할 수 있다. CoC 추적 정보는 ISO/PAS 8800 요구사항에 맞춘 AI 안전 체계를 지원한다.

또한 자동 라벨러로 배포돼 주행 영상에서 라벨을 생성하고 주석 작업 주기를 수개월에서 수일로 단축해 준다. 자율주행차 개발팀은 시뮬레이션을 제공하는 엔비디아 알파심(AlpaSim)과 강화학습을 지원하는 엔비디아 알파짐(AlpaGym) 등 다양한 개방형 모델과 데이터세트 제품군을 활용할 수 있다.