꼭 알아야 할 오픈소스 LLM 상위 5개 [2023년 12월]

게시 됨: 2023-12-19
AI/ML 12분 3
2023년 12월 19일

요약:

2023년 상위 5개 오픈 소스 LLM(대형 언어 모델)을 통해 AI 혁신의 최전선을 탐험해 보세요. Falcon의 획기적인 180B 매개변수부터 BLOOM의 다국어 역량에 이르기까지 미래를 형성하는 최첨단 기능을 탐구하세요. 진화하는 AI 환경에서 기업이 안전하게 확장할 수 있도록 지원하는 Llama 2, GPT-NeoX-20B 및 MPT-7B의 강점과 잠재적 애플리케이션을 알아보세요.

소개

인공 지능(AI)의 세계는 빠르게 변화하고 있으며, 이러한 변화의 큰 부분은 LLM(대형 언어 모델)이라는 것에서 비롯됩니다. 이는 단순한 도구가 아닙니다. 그들은 기술의 새로운 단계를 이끄는 리더와 같습니다. 우리가 전화, 컴퓨터 및 기타 장치를 사용하는 방식을 변화시키는 정말 스마트한 시스템이라고 생각하십시오.

기업은 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결하기 위해 ChatGPT, Claude.ai 또는 Phind와 같은 외부 챗봇 서비스에 의존하는 대신 오픈 소스 LLM(Large Language Model) 소프트웨어를 선택할 수 있습니다. 머신에서 오픈소스 LLM을 실행하면 민감한 데이터와 기밀 정보가 기업의 통제 범위 내에 유지되어 외부 엔터티에 노출될 위험이 최소화됩니다. 이 접근 방식은 사람이 상호 작용을 검토하거나 향후 모델 교육에 사용할 수 있는 플랫폼에서 특히 중요합니다. 기업은 오픈 소스 LLM 소프트웨어를 로컬로 활용함으로써 더 높은 수준의 데이터 보안 및 기밀성을 유지하고 외부 애플리케이션과 관련된 잠재적인 개인 정보 보호 문제를 해결할 수 있습니다.

흥미로운 점은 이러한 LLM 중 다수가 오픈 소스라는 것입니다. 즉, 관심과 기술적 능력이 있는 사람이라면 누구나 이를 사용하고, 변경하고, 심지어 개선할 수도 있습니다. 마치 새로운 기술을 배우고 가르칠 수 있는 매우 똑똑한 AI 친구를 갖는 것과 같습니다.

Opensource-LLM을 통해 비즈니스 확장

2023년 상위 5개 오픈소스 LLM

이 블로그에서는 놀라운 오픈 소스 LLM 중 5가지를 살펴보겠습니다. 각각은 그 자체로 특별하며 AI 세계에 새로운 아이디어와 능력을 가져옵니다.

팔콘 LLM

팔콘-LLM

Falcon LLM은 아부다비의 Technology Innovation Institute(TII)에서 개발한 획기적인 대형 언어 모델(LLM)입니다. 이는 애플리케이션과 사용 사례를 추진하여 우리 세계의 미래 탄력성을 보장하도록 설계되었습니다. 이 제품군에는 현재 꼼꼼하게 선별된 REFINEDWEB 데이터세트와 함께 Falcon 180B, 40B, 7.5B 및 1.3B 매개변수 AI 모델이 포함되어 있습니다. 이들은 함께 다양하고 포괄적인 솔루션을 제시합니다.

다음은 추가 탐색을 위한 관련 소스와 함께 주요 기능, 강점 및 잠재적 용도에 대한 포괄적인 분석입니다.

주요 특징들:

  • 대규모 크기 : 1,800억 개의 매개변수를 갖춘 Falcon 180B는 다른 여러 오픈 소스 LLM을 능가하는 인상적인 학습 및 성능 용량을 자랑합니다.
  • 효율적인 교육 : 3조 5천억 개의 토큰으로 구성된 정제된 데이터 세트를 통해 교육되어 리소스 사용을 최적화하는 동시에 정확성과 품질을 보장합니다.
  • 오픈 소스 가용성 : 코드 및 교육 데이터는 Hugging Face에서 공개적으로 제공되어 투명성과 커뮤니티 기여를 촉진합니다.
  • 우수한 성능 : Falcon은 다양한 벤치마크에서 GPT-3보다 뛰어난 성능을 발휘하면서도 교육 및 추론 리소스가 덜 필요하므로 더욱 효율적인 옵션이 되었습니다.
  • 다양한 모델 : TII는 180B, 40B, 7.5B, 1.3B 매개변수 AI 모델, 장편 스토리 작성과 같은 특정 작업을 위한 특수 모델을 포함한 다양한 Falcon 버전을 제공합니다.

강점:

  • 고품질 데이터 파이프라인 : TII의 엄격한 데이터 필터링 및 중복 제거 프로세스는 Falcon에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 교육 데이터를 보장합니다.
  • 다국어 기능 : Falcon은 주로 영어에 중점을 두지만 여러 언어를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
  • 미세 조정 잠재력 : Falcon은 특정 작업에 맞게 미세 조정되어 성능과 적응성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
  • 커뮤니티 중심 개발 : 오픈 소스 특성을 통해 공동 개선 및 연구가 가능하므로 Falcon의 개발이 가속화됩니다.

잠재적인 응용 분야:

  • 자연어 처리 (NLP): Falcon은 텍스트 요약, 감정 분석, 대화 생성과 같은 다양한 NLP 작업에 탁월합니다.
  • 창의적인 콘텐츠 생성 : 이 모델은 작가와 예술가가 시, 대본, 음악 작품과 같은 다양한 창의적인 형식을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
  • 교육 및 연구 : 맞춤형 학습 경험, 교육 콘텐츠 생성, 연구 지원 등이 모두 잠재적인 응용 분야입니다.
  • 비즈니스 및 마케팅 : Falcon은 지능형 챗봇을 강화하고 마케팅 캠페인을 개인화하며 고객 데이터를 효과적으로 분석할 수 있습니다.

추가 자료 :

  • 팔콘 LLM 웹사이트: https://www.tii.ae/news/abu-dhabi-based-technology-innovation-institute-introduces-falcon-llm-foundational-large
  • 허깅 페이스 팔콘 모델 카드: https://huggingface.co/spaces/tiiuae/falcon-180b-demo
  • TII Falcon 블로그 게시물: https://huggingface.co/tiiuae/falcon-180B
  • Falcon-180B에 대한 YouTube 비디오: https://www.youtube.com/watch?v=9MArp9H2YCM

라마 2

라마-2

Meta AI와 Microsoft가 개발한 오픈 소스 대규모 언어 모델인 Llama 2는 시부터 코드까지 다양한 콘텐츠를 생성하고, 질문에 답하고, 언어를 번역하는 데 탁월한 기능을 보여줍니다. 추론 및 코딩 벤치마크에서 다른 LLM보다 성능이 뛰어나며 강화 학습을 통해 안전을 강조하고 "책임 있는 사용 가이드"를 제공합니다. 아직 개발 중인 동안 사용자는 잠재적인 부정확성, 편향된 결과 및 최적의 사용을 위한 기술 전문 지식의 필요성을 인식해야 합니다. 다양한 분야에 혁신을 가져오는 Llama 2의 잠재력을 최대한 활용하려면 책임감 있는 활용이 무엇보다 중요합니다.

오리지널 Llama를 기반으로 제작된 Llama 2는 여러 면에서 전작을 능가합니다.

  • 다양한 훈련 : 훨씬 더 크고 다양한 데이터 세트를 대상으로 훈련되어 다양한 작업에 대한 더 나은 이해와 성과를 보장합니다.
  • 공개 가용성 : 이전 버전의 제한된 액세스와 달리 Llama 2는 AWS, Azure 및 Hugging Face와 같은 플랫폼에서 연구, 개발은 물론 상용 애플리케이션까지 쉽게 사용할 수 있습니다.
  • Safety Focus : 메타는 잘못된 정보, 편견, 유해한 결과를 최소화하기 위한 조치를 시행하여 안전을 최우선으로 생각합니다.
  • 강화된 교육 : 다양한 요구 사항과 리소스에 맞춰 70억~700억 개의 매개변수 수를 갖춘 다양한 버전으로 제공됩니다.

라마 2 대 라마:

주요 차이점을 이해하기 위한 간단한 비교는 다음과 같습니다.

라마-2-대-라마-차이점

Llama 2의 잠재적인 응용 분야:

  • 챗봇 및 가상 비서 : 향상된 대화 기능을 통해 더욱 자연스럽고 매력적인 상호 작용이 가능해집니다.
  • 텍스트 생성 및 창의적 콘텐츠 : 시, 대본, 코드와 같은 다양한 창의적 형식을 생성하여 작가와 예술가를 지원합니다.
  • 코드 생성 및 프로그래밍 : 코드 완성 및 버그 감지와 같은 작업을 통해 개발자를 돕습니다.
  • 교육 및 연구 : 학습 경험을 개인화하고, 교육 콘텐츠를 생성하며, 연구자에게 다양한 업무를 지원합니다.
  • 비즈니스 및 마케팅 : 챗봇을 통해 고객 서비스를 강화하고 마케팅 캠페인을 개인화하며 고객 데이터를 분석합니다.

제한사항 및 고려사항:

  • 모든 LLM과 마찬가지로 Llama 2는 아직 개발 중이므로 부정확하거나 편향된 결과를 생성할 수 있습니다.
  • 잠재적인 오용과 편견을 방지하려면 책임감 있고 윤리적인 사용이 중요합니다.
  • 버전마다 다양한 계산 리소스가 필요하므로 올바른 버전을 선택하는 것이 중요합니다.

자원:

  • 메타 AI LLAMA 웹사이트: https://ai.meta.com/blog/large-언어-model-llama-meta-ai/
  • LLAMA2의 Meta AI 블로그 게시물: https://ai.meta.com/blog/large-언어-model-llama-meta-ai/
  • 허깅 페이스 LLAMA2 모델 카드: https://huggingface.co/models?search=llama

블룸 LLM

블룸-LLM

글로벌 커뮤니티의 공동 노력으로 탄생한 Bloom LLM은 오픈 소스 AI 환경에서 진정한 영향력을 발휘하고 있습니다. 주요 기능, 잠재적인 응용 프로그램 및 고유한 특징에 대한 포괄적인 분석은 다음과 같습니다.

블룸 LLM은 무엇인가요?

BLOOM은 1,760억 개의 매개변수를 자랑하고 무려 46개 언어와 13개 프로그래밍 언어에 대한 교육을 받은 대규모 다국어 LLM입니다. Hugging Face와 70개국 이상의 연구자들이 참여하는 1년 간의 공동 프로젝트를 통해 개발된 BLOOM은 오픈 소스 AI의 정신을 구현합니다.

BLOOM의 주요 기능:

  • 다국어 능력 : ​​일반적인 영어 중심 모델을 뛰어넘어 무려 46개 언어로 일관되고 정확한 텍스트를 생성합니다.
  • 오픈 소스 액세스 : 소스 코드와 교육 데이터가 모두 공개되어 투명성과 커뮤니티 중심의 개선이 촉진됩니다.
  • 자동 회귀 텍스트 생성 : 텍스트 시퀀스를 원활하게 확장하고 완성하여 다양한 창의적이고 유익한 작업에 이상적입니다.
  • 대규모 매개변수 수 : 1,760억 개의 매개변수를 갖춘 BLOOM은 가장 강력한 오픈 소스 LLM 중 하나로 탁월한 성능을 제공합니다.
  • 글로벌 협업 : 이 모델의 개발은 AI 기술 발전에 있어 국제 협력의 힘을 예시합니다.
  • 무료 접근성 : Hugging Face 플랫폼을 통해 누구나 BLOOM에 액세스하고 활용할 수 있으며, 최첨단 AI 도구에 대한 액세스가 민주화됩니다.
  • 산업 규모 교육 : 상당한 컴퓨팅 리소스를 사용하여 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 교육하여 강력한 성능을 보장합니다.

BLOOM의 잠재적 응용 분야:

  • 다국어 커뮤니케이션 : 텍스트 번역 및 언어별 콘텐츠 생성을 통해 다문화 커뮤니케이션을 촉진합니다.
  • 문예창작 및 콘텐츠 제작 : 시, 대본, 코드, 악보 등 다양한 형식의 작가 및 예술가를 지원합니다.
  • 교육 및 연구 : 학습 경험을 개인화하고, 교육 자료를 생성하며, 다양한 분야에 걸친 연구 활동을 지원합니다.
  • 비즈니스 및 마케팅 : 다국어 챗봇을 통해 고객 서비스를 강화하고, 마케팅 캠페인을 개인화하며, 데이터를 효과적으로 분석합니다.
  • 오픈소스 AI 개발 : 오픈소스 AI에 대한 추가 연구 및 개발을 위한 기반 역할을 하며 커뮤니티 혁신을 촉진합니다.

BLOOM을 독특하게 만드는 것은 무엇입니까?

  • 다국어 집중 : 주로 영어에 초점을 맞춘 많은 LLM과 달리 BLOOM의 다국어 기능은 글로벌 의사소통과 이해를 위한 새로운 가능성을 열어줍니다.
  • 개방성 및 투명성 : 코드 및 교육 데이터에 대한 공개 액세스를 통해 모델 개선 및 활용에 더 폭넓게 참여할 수 있습니다.
  • 협업 개발 : 글로벌 협업을 통한 모델 생성은 지리적, 문화적 장벽을 해소할 수 있는 오픈 소스 AI의 잠재력을 보여줍니다.

제한사항 및 고려사항:

  • 모든 LLM과 마찬가지로 BLOOM도 아직 개발 중이므로 부정확하거나 편향된 결과를 생성할 수 있습니다. 책임감 있고 윤리적인 사용이 중요합니다.
  • BLOOM을 효과적으로 활용하려면 기술적인 지식과 해당 기능에 대한 이해가 필요합니다.
  • 모델의 크기가 크면 특정 작업에 상당한 계산 리소스가 필요할 수 있습니다.

자원:

  • 빅사이언스 BLOOM 웹사이트: https://huggingface.co/bigscience/bloom-intermediate
  • 허깅 페이스 BLOOM 모델 카드: https://bigscience.huggingface.co/blog/bloom
  • BLOOM의 BigScience 블로그 게시물: https://huggingface.co/bigscience/bloom
  • GitHub의 BLOOM 모델 카드 저장소: https://github.com/bigscience-workshop/model_card

GPT-NeoX-20B

GPT-NeoX-20B

이는 주목을 받고 있는 또 다른 오픈 소스 LLM으로, 놀라운 역량과 잠재력을 보여줍니다. 주요 기능, 강점 및 잠재적인 응용 프로그램에 대한 분석은 다음과 같습니다.

GPT-NeoX-20B란 무엇입니까?

  • EleutherAI가 개발한 GPT-NeoX-20B는 대규모 텍스트 및 코드 데이터 세트인 Pile에서 훈련된 200억 매개변수 자동 회귀 언어 모델입니다.
  • 아키텍처는 GPT-3을 차용했지만 성능과 효율성 향상을 위해 상당한 최적화가 이루어졌습니다.
  • GPT-NeoX-20B는 여러 분야에서 탁월합니다.
    • 퓨샷 추론(Few-shot Reasoning) : 제한된 예의 정보를 이해하고 적용해야 하는 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
    • 긴 형식의 텍스트 생성 : 긴 시퀀스에도 일관되고 문법적으로 올바른 텍스트를 생성합니다.
    • 코드 생성 및 분석 : 코드를 이해하고 생성하여 개발자의 다양한 작업을 지원할 수 있습니다.

GPT-NeoX-20B의 강점:

  • 오픈 소스 : 모델의 코드와 가중치는 공개적으로 제공되므로 커뮤니티 기여와 연구를 장려합니다.
  • 효율적인 교육 : 효율적인 교육을 위해 DeepSpeed ​​라이브러리를 활용하므로 다른 LLM에 비해 계산 리소스가 덜 필요합니다.
  • 강력한 퓨샷 학습 : 제한된 데이터로 작업을 수행하는 데 탁월한 성능을 발휘하여 다양한 시나리오에 적응할 수 있습니다.
  • 긴 형식의 텍스트 생성 : 긴 시퀀스의 경우에도 일관되고 문법적으로 올바른 텍스트를 생성하므로 창의적인 글쓰기 및 콘텐츠 생성에 이상적입니다.
  • 코드 생성 및 분석 : 코드를 이해하고 생성하여 잠재적으로 개발자의 버그 감지, 코드 완성 및 기타 작업을 지원합니다.

GPT-NeoX-20B의 잠재적 응용 분야:

  • 개인 비서 및 챗봇 : 복잡한 질문과 요청을 이해하고 응답하는 능력을 향상시킵니다.
  • 창의적 글쓰기 및 콘텐츠 생성 : 작가와 예술가가 시, 대본, 음악 작품 등과 같은 다양한 창의적 형식을 생성하도록 지원합니다.
  • 교육 및 연구 : 학습 경험을 개인화하고 교육 콘텐츠를 생성하며 다양한 분야의 연구를 지원합니다.
  • 소프트웨어 개발 : 코드 완성, 버그 감지, 코드 분석과 같은 작업을 통해 개발자를 지원합니다.
  • 오픈소스 AI 연구 : 오픈소스 AI에 대한 추가 연구 및 개발을 위한 기반 역할을 하며 혁신을 촉진합니다.

제한사항 및 고려사항:

  • 모든 LLM과 마찬가지로 GPT-NeoX-20B는 아직 개발 중이며 때로는 부정확하거나 편향된 출력을 생성할 수 있습니다. 책임감 있고 윤리적인 사용이 중요합니다.
  • 잠재력을 최대한 활용하려면 기술적인 지식과 기능에 대한 이해가 필요할 수 있습니다.
  • 모델 크기로 인해 특정 작업에 상당한 계산 리소스가 필요할 수 있습니다.

자원:

  • EleutherAI GitHub 저장소: 소스 코드, 훈련 스크립트 및 사전 훈련된 모델을 찾을 수 있는 GPT-NeoX-20B의 공식 저장소입니다. (출처: https://github.com/EleutherAI/gpt-neox)
  • Hugging Face 모델 카드: Hugging Face 모델 카드는 기능, 제한 사항, 벤치마크 결과를 포함하여 GPT-NeoX-20B에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. (출처: https://huggingface.co/EleutherAI/gpt-neox-20b)
  • EleutherAI 블로그 게시물: EleutherAI의 이 블로그 게시물은 GPT-NeoX-20B를 소개하고 아키텍처 및 교육 프로세스에 대해 논의하며 잠재적인 애플리케이션 중 일부를 강조합니다. (출처: https://www.opensourceforu.com/2022/04/eleutherai-releases-gpt-neox-20b-a-20-billion-parameter-ai-언어-model/)

MPT-7B

MPT-7B

MPT-7B (MosaicML Pretrained Transformer의 약어)는 mosaicML Foundations에서 개발한 강력한 오픈 소스 LLM입니다. 70억 개의 매개변수를 자랑하며 1조 개의 토큰으로 구성된 대규모 데이터 세트에 대해 훈련되어 LLM 환경에서 유능한 경쟁자가 되었습니다. 다음은 추가 탐색을 위한 일부 관련 소스와 함께 주요 기능 및 잠재적 응용 프로그램에 대한 분석입니다.

주요 특징들:

  • 상업용 라이선스 : 많은 오픈 소스 모델과 달리 MPT-7B는 상업용으로 라이선스가 부여되어 기업이 해당 기능을 활용할 수 있는 기회를 열어줍니다.
  • 광범위한 교육 데이터 : 1조 개의 토큰으로 구성된 다양한 데이터 세트에 대한 MPT-7B의 교육은 다양한 작업 전반에 걸쳐 강력한 성능과 적응성을 보장합니다.
  • 긴 입력 처리 : 이 모델은 정확성을 저하시키지 않고 매우 긴 입력을 처리할 수 있으므로 긴 문서 요약과 같은 작업에 이상적입니다.
  • 속도 및 효율성 : 신속한 교육 및 추론에 최적화된 MPT-7B는 실제 애플리케이션에 중요한 시기적절한 결과를 제공합니다.
  • 오픈 소스 코드 : 모델의 효율적인 오픈 소스 훈련 코드는 투명성을 촉진하고 개발에 대한 커뮤니티 기여를 촉진합니다.
  • 비교 우수성 : MPT-7B는 7B-20B 매개변수 범위에서 다른 오픈 소스 모델에 비해 LLaMA-7B의 품질과 일치하는 우수한 성능을 보여주었습니다.

잠재적인 응용 분야:

  • 예측 분석 : MPT-7B는 대규모 데이터 세트를 분석하여 패턴과 추세를 식별하고 비즈니스 결정을 알리며 운영을 최적화할 수 있습니다.
  • 의사결정 지원 : 분석된 데이터를 기반으로 통찰력과 권장사항을 제공하여 복잡한 의사결정 프로세스를 지원할 수 있습니다.
  • 콘텐츠 생성 및 요약 : MPT-7B는 시, 스크립트 또는 코드와 같은 다양한 창의적인 텍스트 형식을 생성하거나 긴 문서를 효과적으로 요약할 수 있습니다.
  • 고객 서비스 챗봇 : MPT-7B는 자연어와 맥락을 이해함으로써 향상된 고객 서비스 경험을 위한 지능형 챗봇을 강화할 수 있습니다.
  • 연구 및 개발 : 모델은 데이터 분석, 가설 생성, 창의적인 탐구 지원을 통해 다양한 분야의 연구 노력을 지원할 수 있습니다.

추가 자료:

  • 모자이크ML MPT-7B 웹사이트: https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b
  • 허깅 페이스 MPT-7B 모델 카드: https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b
  • MPT-7B에 대한 mosaicML 블로그 게시물: https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b

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