주요 내용
현재 OpenAI의 GPT-4는 1조 7,600억 개의 파라미터 수와 다양한 멀티미디어 기능으로 이전 버전과 차별화되는 최첨단 대규모 언어 모델 개발 능력을 입증하고 있습니다.
Anthropic의 Claude 2는 제한된 리소스에도 불구하고 GPT-4에 필적하는 창의적인 글쓰기 작업에서 인상적인 성능을 보여줍니다.
Google은 최근 다양한 언어와 상상력이 풍부한 결과물에서 인상적인 기능을 자랑하는 PaLM 2라는 자체 언어 모델을 도입했습니다. 마찬가지로 Falcon-180B는 GPT-3와 같은 업계 리더에 대항할 수 있는 오픈 소스 대안입니다.
현재 인공 지능 영역의 환경은 기술 회사들이 빠른 속도로 생산하고 있는 대규모 언어 모델이 풍부하다는 특징이 있습니다. 이러한 새로운 제품이 확산되면서 개인이 사용 가능한 모든 옵션에 대한 인식을 유지하는 것이 점점 더 어려워지는 상황이 발생하고 있습니다.
한 해가 저물어 가는 지금, 최근 출시된 수많은 언어 모델 중 일부 모델만이 광범위한 대형 언어 모델 영역에서 강력한 경쟁자로 두각을 나타내고 있음이 분명해졌습니다. 이를 염두에 두고 살펴볼 만한 가치가 있는 가장 주목할 만한 6가지 대규모 언어 모델 목록을 엄선하여 소개합니다.
OpenAI의 GPT-4
GPT-4는 2023년 3월 첫 출시를 시작으로 생성형 사전 학습 트랜스포머 계보에서 가장 최근에 고도로 개발된 버전으로 자연어 처리 분야에서 상당한 발전을 이룩한 제품입니다. OpenAI가 투자한 광범위한 연구 개발 노력의 결과물인 이 놀라운 AI 도구는 뛰어난 성능과 다용도성을 자랑하며, 그 결과 현재 시장에서 가장 널리 사용되고 선호되는 대규모 언어 모델 중 하나로 널리 인정받고 있습니다.
GPT-4에는 약 1조 7,600억 개의 매개변수가 있는 것으로 추정되며, 이는 이전 버전인 GPT-3.5를 10배 이상 뛰어넘는 놀라운 수치이며, 심지어 Google의 기본 언어 모델인 PaLM의 용량보다 더 큽니다. 이 방대한 매개변수 수는 여러 양식에 걸쳐 다양한 기능을 제공하는 GPT-4의 기능을 촉진하여 텍스트 콘텐츠와 그래픽 일러스트레이션을 모두 입력으로 처리할 수 있게 해줍니다. 결과적으로 GPT-4는 차트, 스냅샷 및 기타 도표 표현과 같은 시각적 자료를 이해하고 설명하는 능력이 향상되어 기존의 언어적 한계를 뛰어넘는 능숙함을 발휘할 수 있도록 진화했습니다.
실제로 과학 분야의 최신 모델과 비교했을 때 GPT-4는 다양한 평가에서 우수한 성능을 발휘하는 것으로 관찰되었습니다. 그러나 벤치마크 결과가 시스템의 성능을 포괄적으로 나타내는 것은 아니라는 점에 유의해야 합니다. 그럼에도 불구하고 실제 실제 애플리케이션에서 GPT-4는 복잡한 문제를 쉽고 유동적으로 처리하는 데 있어 놀라운 숙련도를 보여주었습니다. 현재 GPT-4의 가격은 월 20달러이며, ChatGPT의 고급 구독 등급인 “플러스” 플랜을 통해 이용할 수 있습니다.
Anthropic의 클로드 2
이미지 출처: Anthropic
Anthropic AI가 만든 AI 언어 모델인 클로드 2는 여러 도메인에서 기술적 숙련도와 실제 적용 측면에서 GPT-4와 인상적인 동등함을 보여줍니다. 예를 들어, 특정 선별 평가를 포함한 다양한 시험에서 클로드 2는 GPT-4에 비해 우수한 결과를 보여줍니다. 또한, 클로드 2는 약 10만 개의 토큰을 측정할 수 있는 반면 GPT-4는 8천 개 또는 3만 2천 개의 토큰으로 제한되는 등 훨씬 더 광범위한 컨텍스트 범위를 자랑합니다. 컨텍스트 크기가 증가한다고 해서 항상 성능이 향상되는 것은 아니지만, 클로드 2의 더 넓은 용량은 의심할 여지없이 전체
를 분석할 수 있는 능력과 같은 뚜렷한 이점을 제공합니다. 다양한 영역에서 GPT-4의 성능은 여전히 주목할 만하지만, 내부 평가에 따르면 클로드 2는 GPT-4와 비교할 때 특정 창의적 작성 작업에서 탁월한 숙련도를 보이는 것으로 나타났습니다. 또한, 평가에 따르면 클로드 2는 프로그래밍과 수학 등의 영역에서 몇 가지 한계를 보인 것으로 나타났습니다. 그러나 클로드 2가 다른 언어 모델과 차별화되는 점은 사람이 작성한 것과 구별할 수 없는 응답을 생성할 수 있다는 점이며, 이 때문에 창의적인 작품을 제작하라는 요청이 있을 때 다른 어떤 모델보다 클로드 2의 결과물을 더 자주 선택하게 되었습니다. 현재 클로드 2는 클로드 AI 챗봇을 통해 기본 기능을 무료로 이용할 수 있으며, 20달러의 고급 요금제를 통해 추가 기능을 이용할 수 있습니다.
Anthropic의 클로드 2 AI 모델은 OpenAI 및 Microsoft와 같은 업계 리더에 비해 제한된 재정적 지원에도 불구하고 놀라운 성능을 보여줍니다. 실제로 GPT 및 Google의 PaLM 시리즈와 같은 인기 있는 대안과 비교했을 때, Claude 2는 상대적으로 리소스가 제한된 모델에 비해 놀라운 성능을 발휘합니다. 따라서 현재 어떤 AI 시스템이 가까운 미래에 GPT에 가장 큰 위협이 될 것으로 보이는지 추측한다면 클로드 2를 선택하는 것이 현명한 선택이 될 것입니다.재정적으로 열세임에도 불구하고 클로드 2의 뛰어난 능력은 구글이 앤트로픽에 상당한 지원을 제공했다는 점에 유의해야 하지만, 자원이 풍부한 상대와도 맞설 수 있다는 것을 보여줍니다. 이 모델은 예산 대비 기대치를 뛰어넘는 성능을 보여주며
OpenAI의 GPT-3.5
이미지 출처: Marcelo Mollaretti/ Shutterstock
GPT-3.5는 획기적인 기능으로 인해 후속 GPT-4보다 주목을 덜 받았지만 저평가해서는 안 됩니다. 효율성, 정밀도, 보안에 중점을 두고 점진적인 조정을 통해 지속적으로 개선한 결과, GPT-3.5는 GPT-3의 개선된 버전으로 처음 공개된 이후 크게 발전했습니다. GPT-4의 다양한 기능이나 방대한 리소스를 자랑하지는 않지만, GPT-3.5는 여전히 놀라운 숙련도를 보여 주며, 현재 GPT-4를 제외하고는 종합적인 성능을 능가할 수 있는 다른 모델은 없습니다.
GPT-3.5는 GPT 시리즈의 중간급 모델로서 특정 성능 지표에서 Google과 Meta의 최고급 모델을 능가하는 놀라운 성능을 보여줍니다. Google의 PaLM 2와 비교한 결과, 수학 및 코딩 능력 평가에서는 두 모델 간에 큰 차이가 없었지만 특정 사례에서는 GPT-3.5가 미묘하지만 뚜렷한 우위를 보인 것으로 나타났습니다. 또한 풍자나 스토리텔링과 같이 상상력이 요구되는 과제에서는 GPT-3.5가 압도적으로 우수한 성능을 보였습니다.
실제로 GPT-3.5는 최신 버전으로 대체되었음에도 불구하고 인공지능 영역에서 여전히 강력한 힘을 발휘하고 있습니다. 다른 최첨단 모델과 견줄 수 있는 능력을 입증했으며, 종종 그 성능을 능가하기도 합니다. 이 이전 버전의 지속적인 최적화는 관련성을 유지할 뿐만 아니라 더 새롭고 화려한 혁신과 비교했을 때 지속적인 매력에 기여합니다.
Google의 PaLM 2
이미지 출처: Google
인공지능 모델의 역량을 평가하려면 기술 보고서를 면밀히 검토하고 벤치마크 결과를 검토하되 회의적인 태도를 유지하며 시스템을 직접 테스트해 보아야 합니다. 예상과 달리 벤치마크 결과가 특정 AI 모델의 실제 성능을 일관되게 반영하지는 않습니다. 예를 들어, 사양에 따르면 Google의 PaLM 2는 특정 평가에 따라 GPT-4를 능가할 준비가 된 것으로 보였습니다. 하지만 일상적인 애플리케이션에 활용하면 현실은 다르게 드러납니다.
수학적 추론, 논리적 사고, 고도로 창의적인 작문 과제와 같은 영역에서 PaLM 2가 GPT-3 또는 GPT-4와 같은 다른 고급 언어 모델을 능가하지는 못하지만, 여전히 간과해서는 안 되는 중요한 강점과 기능을 가지고 있습니다. PaLM 2에 대한 비판의 대부분은 실제 성능의 결함보다는 GPT-4와 같은 예외적인 모델과의 비교에서 비롯되었다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
PaLM 2는 3,400억 개에 달하는 방대한 파라미터 수를 자랑하며, 전 세계에서 가장 광범위한 모델 중 하나입니다. 다국어 작업에 대한 탁월한 성능과 수학과 프로그래밍에 대한 탄탄한 숙련도가 강점입니다. 글쓰기와 같은 창의적인 영역에서 반드시 뛰어난 것은 아니지만, 모든 면에서 모든 라이벌을 능가하기에는 부족하지만 PaLM 2는 칭찬할 만한 AI 기능을 보여줍니다.
TII의 Falcon-180B
아랍에미리트 기술혁신연구소에서 개발한 AI 언어 모델인 Falcon-180B는 GPT나 Meta의 Llama와 같은 다른 인기 모델만큼 잘 알려져 있지는 않지만, 그 인상적인 기능을 간과할 수는 없습니다. 무려 1,800억 개의 파라미터를 지원하는 Falcon-180B는 오픈 소스 언어 모델 중 최상위 계층에 속하며 성능 면에서 그 어떤 경쟁자와도 견줄 수 있습니다.
벤치마크 결과 평가에 따르면 Falcon-180B의 성능은 많은 오픈 소스 모델을 능가하며 PaLM 2 및 GPT-3와 같은 저명한 상용 시스템과 비슷한 수준입니다. 수학, 프로그래밍, 논리적 추론, 창의적 글쓰기를 포괄하는 테스트에서 Falcon-180B는 때때로 GPT-3.5 및 PaLM 2보다 우월함을 입증했습니다. 따라서 각자의 숙련도에 따라 GPT-4, GPT-3.5, Falcon-180B를 계층적으로 배열할 경우, 여러 응용 프로그램에서 주목할 만한 기능을 갖춘 Falcon-180B는 GPT-4와 GPT-3.5 사이에 끼어 있는 중간 위치를 차지할 것입니다.
모든 측면에서 Falcon-180B가 GPT-3.5를 능가한다고 단언할 수는 없지만, 더 저명한 경쟁사의 능력에 필적하거나 심지어 능가하는 능력으로 설득력 있는 논거를 제시합니다. 이 모델의 절제된 특성은 더 유명한 모델과 비슷한 품질을 보여주기 때문에 고려할 가치가 있습니다. 관심이 있으신 분은 오픈 소스 대규모 언어 모델 프레임워크인 Hugging Face 플랫폼에서 Falcon-180B를 실험해 보실 수 있습니다.
Meta AI의 라마 2
Meta AI의 방대한 700억 개 파라미터 언어 모델의 산물인 라마 2는 이전 모델인 라마보다 발전된 모습을 보여줍니다.일부 대형 모델에 비해서는 미약할 수 있지만, Llama 2는 벤치마크 테스트와 실제 애플리케이션 모두에서 공개적으로 액세스 가능한 많은 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)을 능가하는 놀라운 성능을 보여주며, 한 가지 주목할 만한 예외는 Falcon-180B입니다.
다른 최신 언어 모델과 비교하여 Llama 2의 성능을 평가하기 위해 GPT-4, GPT-3.5, Claude 2 및 PaLM 2에 대한 테스트를 수행했습니다. 그 결과 거의 모든 평가에서 GPT-4가 Llama 2보다 상당한 우위를 보였습니다. 그럼에도 불구하고 특정 지표에서 라마 2는 GPT-3.5 및 PaLM 2와 비교했을 때 주목할 만한 역량을 보여주었습니다. 그렇다고 해서 라마 2가 PaLM 2를 완전히 능가한다고 볼 수는 없지만, 라마 2는 프로그래밍 과제와 관련된 문제를 포함하여 PaLM 2가 해결할 수 없는 수많은 문제를 성공적으로 해결했습니다. 반대로 클로드 2와 GPT-3
Llama 2는 가장 진보된 독점 시스템의 성능을 능가하면서도 놀라운 숙련도를 보여줍니다. 접근성이 뛰어난 모델로서 PaLM 2와 같은 업계 리더와 동등한 수준의 뛰어난 역량을 보여줍니다. Llama 2의 뛰어난 성능은 향후 오픈 소스 언어 모델 개발에 대한 유망한 전망을 제시합니다.
인공지능 모델 간의 성능 격차가 좁혀지고 있다
인공지능의 발전이 빠르게 진행되고 있는 가운데, OpenAI의 GPT-4는 동종 업계에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 클로드 2와 같은 다른 모델들은 뛰어난 설계와 엔지니어링을 통해 특정 영역에서 뛰어난 능력을 입증한 것이 분명합니다. 마찬가지로 Google의 PaLM 2는 예상되는 모든 벤치마크를 충족하지는 못하지만 여전히 인상적인 성능을 보유하고 있습니다. 또한 Falcon-180B의 등장은 적절한 리소스가 할당될 때 오픈 소스 프로젝트의 잠재력을 보여줍니다.