Best LLMs in 2023

2023년, 인공지능(AI)은 전 세계 수백만 명의 마음을 사로잡으며 뜨거운 화두로 떠오르고 있습니다. 자연어 처리(NLP)와 OpenAI의 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전에 힘입어 AI의 놀라운 언어 능력이 그 인기의 원동력이 되었습니다.

ChatGPT, LaMDA, PaLM 등과 같은 LLM은 방대한 텍스트 데이터로 학습된 고급 컴퓨터 프로그램입니다. 텍스트 생성, 음성 텍스트 변환, 감정 분석과 같은 작업에서 탁월한 성능을 발휘하여 NLP에서 유용한 도구가 됩니다. 모델의 매개 변수는 단어 시퀀스를 예측하는 능력을 향상시켜 정확도를 높이고 복잡한 관계를 처리합니다.

 

🍀 NLP의 대규모 언어 모델 소개

자연어 처리(NLP)는 방대한 양의 자연어 텍스트 데이터를 처리할 수 있는 컴퓨터의 능력으로 인해 그 인기가 급증하고 있습니다. NLP는 음성 인식 및 챗봇과 같은 기술에 적용되었습니다. NLP와 고급 머신 러닝 기술을 결합하여 강력한 대규모 언어 모델(LLM)이 등장했습니다. 수백만 또는 수십억 개의 데이터 포인트에 이르는 방대한 텍스트 데이터 세트에 대해 학습된 이러한 모델은 상당한 컴퓨팅 성능을 필요로 합니다. 쉽게 말해, 일반 언어 모델을 정원에 비유한다면 대규모 언어 모델은 울창한 숲에 비유할 수 있습니다.

 

🍀 대규모 언어 모델은 어떻게 작동할까요?

Transformers의 혁신적인 아키텍처를 기반으로 하는 LLM은 텍스트 데이터에 대해 놀라운 성능을 발휘합니다. 이러한 신경망은 언어 번역, 텍스트 생성, 질문에 대한 답변과 같은 작업에 능숙합니다. 트랜스포머는 수십억 또는 수조 개에 달하는 방대한 텍스트 코퍼라를 효율적으로 확장하고 처리할 수 있습니다.

 

순차적 RNN과 달리 여러 리소스를 동시에 활용하여 병렬로 훈련할 수 있어 학습 속도가 빠릅니다. 트랜스포머의 가장 두드러진 특징은 자기 주의 메커니즘으로, 방대한 텍스트 데이터에서 문법, 의미, 문맥을 파악하여 언어를 의미 있게 이해할 수 있다는 점입니다. 트랜스포머의 발명은 AI와 NLP에 혁명을 일으켰고, 채팅 지원, 음성 비서, 챗봇 등 다양한 애플리케이션에서 활용되는 수많은 LLM이 탄생하게 되었습니다.  그럼, 이후부터는 2023년 현재 전 세계에서 가장 많이 회차(?)되고 10가지 LLM들의 주요 기능화 활용분야를 살펴보고, 오픈소스 모델들도 간략히 살펴 보고자 합니다.

 

🔔 GPT-4(https://openai.com/gpt-4)

GPT-4는 OpenAI의 가장 최신의 대규모 언어 모델입니다. 1조 개가 넘는 파라미터를 가지고 있어 지금까지 만들어진 언어 모델 중 가장 큰 모델 중 하나입니다. GPT-4는 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 새로운 정보를 학습하고 적응할 수 있어 연구 및 개발을 위한 강력한 도구로 활용할 수 있습니다.

 

🍉🍉 GPT-4의 주요 기능

GPT-4의 가장 큰 특징은 다양한 작업에서 인간 수준의 성능을 발휘하여 자동화 솔루션을 찾는 기업의 판도를 바꿀 수 있다는 점입니다. 고유한 멀티모달 기능을 갖춘 GPT-4는 텍스트와 이미지를 모두 처리할 수 있어 이미지 캡션 및 시각적 질문 답변과 같은 작업에 완벽합니다. 1조 개가 넘는 파라미터를 자랑하는 GPT-4는 다른 모든 언어 모델을 능가하는 독보적인 학습 능력을 보유하고 있습니다. 또한 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트를 학습하여 부정확성을 줄이고 보다 사실적인 정보를 제공함으로써 정확도 문제를 해결합니다. 마지막으로, GPT-4는 텍스트를 생성하는 데 있어 인상적인 유창성과 창의성을 갖추고 있어 뉴스 기사 작성, 마케팅 카피 생성부터 매력적인 시와 스토리 제작에 이르기까지 다양한 작업에 활용할 수 있는 다용도 툴입니다.

 

🍉🍉 GPT-4의 활용 분야

- 연구: GPT-4는 인공 지능, 자연어 처리, 기계 학습과 같은 분야의 연구에 유용한 도구입니다.

- 개발: GPT-4는 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 생성하는 데 사용할 수 있으므로 개발자에게 유용한 도구입니다.

- 비즈니스: GPT-4는 현재 사람이 수행하는 작업을 자동화하는 데 사용할 수 있어 기업의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

- 교육: GPT-4는 학생들이 다양한 주제를 학습하는 데 사용할 수 있습니다.

- 엔터테인먼트: GPT-4는 시, 코드, 스크립트, 음악, 이메일, 편지 등과 같은 창의적인 텍스트 형식을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

 

🔔 GPT-3.5(https://openai.com/chatgpt)

GPT-3.5는 약 1,750억 개의 매개변수를 가진 GPT-4의 작은 버전입니다. 여전히 강력한 언어 모델이지만 GPT-4만큼 크거나 발전된 것은 아닙니다. GPT-3.5는 아직 개발 중이지만 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 것으로 이미 입증되었습니다.

 

🍉🍉 GPT-3.5의 주요 기능

GPT-3.5는 빠르고 다재다능한 언어 모델로, GPT-4보다 속도가 빠르며 다양한 작업에 적용할 수 있습니다. 시, 코드, 스크립트, 음악, 이메일, 편지 등을 손쉽게 생성하는 등 창의적인 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 또한 GPT-3.5는 코딩 문제를 해결하는 데도 능숙합니다. 그러나 환각과 허위 정보 생성에 대한 문제가 발생했습니다. 많은 언어 모델과 마찬가지로 GPT-3.5는 사실과 다르거나 오해의 소지가 있는 텍스트를 생성할 수 있으며, 연구자들은 이 문제를 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.

 

🍉🍉 GPT-3.5의 응용 분야

- 창의적인 작업: GPT-3.5는 시, 코드, 스크립트, 음악, 이메일, 편지 등과 같은 창의적인 텍스트 형식을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

- 코딩: GPT-3.5는 코딩 문제에 답하는 데 사용할 수 있습니다.

- 교육: GPT-3.5는 학생들이 다양한 주제에 대해 학습하는 데 사용할 수 있습니다.

- 비즈니스: GPT-3.5는 현재 사람이 수행하는 작업을 자동화하는 데 사용할 수 있어 기업의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

 

🔔 PaLM 2(https://ai.google/discover/palm2/)

PaLM 2(Bison-001)는 Google AI의 대규모 언어 모델입니다. 상식적인 추론과 고급 코딩에 중점을 두고 있습니다. PaLM 2는 추론 평가에서 GPT-4보다 성능이 뛰어나며, 여러 언어로 코드를 생성할 수도 있습니다.

 

🍉🍉 PaLM 2의 주요 기능

PaLM 2는 상식적인 추론 기능을 갖춘 뛰어난 언어 모델로, 광범위한 데이터에서 추론을 도출하고 인공 지능, 자연어 처리 및 기계 학습 분야에서 가치 있는 연구를 수행할 수 있습니다. 또한 파이썬, 자바, C++ 등 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 능숙하게 생성하는 고급 코딩 기술을 갖추고 있어 효율적이고 신속한 코드 생성을 원하는 개발자에게 귀중한 자산이 될 수 있습니다. PaLM 2의 또 다른 주목할 만한 기능은 20개 이상의 언어로 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 다국어 기능입니다. 또한 PaLM 2는 빠르고 응답성이 뛰어나 쿼리를 신속하고 정확하게 처리할 수 있습니다. 이러한 응답성 덕분에 우수한 고객 지원을 제공하고 직원의 질문에 신속하게 답변하고자 하는 기업에게 필수적인 솔루션입니다. PaLM 2는 이러한 특성이 결합되어 다양한 도메인에 걸쳐 다양한 애플리케이션을 지원하는 강력하고 다재다능한 도구가 되었습니다.

 

🍉🍉 PaLM 2의 애플리케이션

- 연구: PaLM 2는 인공 지능, 자연어 처리, 머신 러닝과 같은 분야의 연구에 유용한 도구입니다.

- 개발: PaLM 2는 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 생성하는 데 사용할 수 있으므로 개발자에게 유용한 도구입니다.

- 비즈니스: PaLM 2는 현재 사람이 수행하는 작업을 자동화하는 데 사용할 수 있어 기업의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

- 고객 지원: PaLM 2는 고객 지원을 제공하거나 직원의 질문에 답변하는 데 사용할 수 있습니다.

 

🔔 Claude v1(https://www.anthropic.com/index/introducing-claude)

Claude v1은 Anthropic의 대규모 언어 모델입니다. Google의 지원을 받고 있으며 AI 어시스턴트를 위한 강력한 LLM으로 설계되었습니다. Claude v1은 10만 개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 창을 가지고 있어 복잡한 쿼리를 이해하고 응답할 수 있습니다.

 

🍉🍉 클로드 v1의 주요 기능

클로드 v1은 다른 언어 모델을 능가하는 10만 개의 토큰 컨텍스트 창을 자랑하며 복잡한 쿼리를 능숙하게 처리할 수 있습니다. 벤치마크에서 가장 강력한 LLM 중 하나로 꼽힐 만큼 뛰어난 성능을 자랑합니다. 성능 면에서 GPT-4에 필적하는 Claude v1은 강력한 LLM 솔루션을 찾는 기업에게 강력한 대안이 될 수 있습니다.

 

🍉🍉 클로드 v1의 활용 분야

- AI 어시스턴트: Claude v1은 AI 어시스턴트를 위한 강력한 LLM으로 설계되었습니다. 질문에 답하고, 텍스트를 생성하고, 작업을 완료하는 데 사용할 수 있습니다.

- 연구: Claude v1은 인공 지능, 자연어 처리, 머신 러닝과 같은 분야의 연구에 사용할 수 있습니다.

- 비즈니스: Claude v1은 기업에서 작업을 자동화하고, 텍스트를 생성하고, 고객 서비스를 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

 

🔔 Cohere(https://cohere.com/)

Cohere는 엔터프라이즈 제너레이티브 AI를 위한 정확하고 강력한 모델을 제공하는 회사입니다. Cohere Command 모델은 정확성이 뛰어나 기업에게 훌륭한 옵션이 될 수 있습니다.

 

🍉🍉 Cohere의 주요 기능

Cohere는 광범위한 텍스트 및 코드 데이터 세트에 대해 학습된 정확하고 강력한 모델을 제공합니다. 엔터프라이즈 제너레이티브 AI를 위해 맞춤화된 Cohere Command 모델은 정확하고 강력하며 사용자 친화적입니다. 신뢰할 수 있는 제너레이티브 AI 모델을 찾는 기업이라면 Cohere가 탁월한 선택임을 입증합니다.

 

🍉🍉 Cohere의 활용 분야

- 연구: Cohere 모델은 인공 지능, 자연어 처리, 머신 러닝과 같은 분야의 연구에 사용할 수 있습니다.

- 비즈니스: 비즈니스: 비즈니스에서 Cohere 모델을 사용하여 작업을 자동화하고, 텍스트를 생성하고, 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.

 

🔔 Falcon(https://falcons.ai/)

팔콘은 이 목록에 포함된 최초의 오픈 소스 대규모 언어 모델이며, LLaMA, StableLM, MPT 등 지금까지 출시된 모든 오픈 소스 모델을 능가합니다. 아랍에미리트 기술 혁신 연구소(TII)에서 개발했습니다.

 

🍉🍉 Falcon의 주요 기능

- 라이선스: Falcon은 Apache 2.0 라이선스로 오픈 소스화되었으므로 상업적 목적으로 모델을 사용할 수 있습니다. 로열티나 제한 사항도 없습니다. - 40B 및 7B 파라미터 모델: TII는 40B 및 7B 파라미터로 훈련된 두 가지 Falcon 모델을 출시했습니다.

- 파인튜닝: Falcon-40B-Instruct 모델은 채팅을 포함한 대부분의 사용 사례에 맞게 미세 조정되었습니다.

- 지원언어: Falcon 모델은 주로 영어, 독일어, 스페인어, 프랑스어로 학습되었지만 이탈리아어, 포르투갈어, 폴란드어, 네덜란드어, 루마니아어, 체코어, 스웨덴어로도 작동할 수 있습니다.

 

🔔 LLaMA(https://ai.meta.com/llama/)

LLaMA는 Meta에서 개발한 최고의 대규모 언어 모델 시리즈입니다. 이 모델은 텍스트와 코드의 방대한 데이터 세트를 학습하여 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

 

🍉🍉 LLaMA의 주요 기능

- 파라미터 모델: Meta는 13B부터 26B, 65B 파라미터까지 다양한 크기의 LLaMA 모델을 출시했습니다.

- 성능: Meta는 자사의 LLaMA-13B 모델이 1750억 개의 파라미터로 학습된 OpenAI의 GPT-3 모델보다 성능이 뛰어나다고 주장합니다.

- 용도: LLaMA는 연구용으로만 출시되었으며 상업적으로 사용할 수 없습니다.

 

🔔 Guanaco-65B(https://huggingface.co/timdettmers/guanaco-65b)

Guanaco-65B는 LLaMA에서 파생된 오픈 소스 대규모 언어 모델입니다. 팀 데트머스(Tim Dettmers)와 다른 연구자들에 의해 OASST1 데이터셋에서 미세 조정되었습니다.

 

🍉🍉 Guanaco-65B의 주요 기능

- 성능: Guanaco-65B는 훨씬 더 작은 매개변수 크기를 가진 ChatGPT(GPT-3.5 모델)보다도 성능이 뛰어납니다.

- 단일 GPU에서 학습: 65B 모델은 단 24시간 만에 48GB의 VRAM을 갖춘 단일 GPU에서 학습했습니다.

- 오프라인 사용 가능: Guanaco 모델은 오프라인에서 사용할 수 있으므로 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수해야 하는 비즈니스에 적합한 옵션입니다.

 

🔔 Vicuna 33B(https://huggingface.co/lmsys/vicuna-33b-v1.3)

Vicuna는 LLaMA에서 파생된 또 다른 오픈 소스 대규모 언어 모델입니다. 지도 학습을 통해 미세 조정되었으며, 훈련 데이터는 사용자들이 놀라운 ChatGPT 대화를 공유하는 포털인 sharegpt.com에서 수집되었습니다.

 

🍉🍉 Vicuna 33B의 주요 기능

- 매개변수: Vicuna는 330억 개의 매개변수 모델로 다양한 작업을 위한 강력한 도구입니다.

- 성능: Vicuna는 대규모 언어 모델의 성능을 평가하는 벤치마크인 MT-Bench 및 MMLU 테스트에서 우수한 성능을 보였습니다.

- 데모 사용 가능: LMSYS 웹사이트에서 챗봇과 상호 작용하여 Vicuna를 사용해 볼 수 있습니다.

 

🔔 MPT-30B(https://huggingface.co/mosaicml/mpt-30b)

MPT-30B는 Mosaic ML에서 개발한 또 다른 오픈 소스 대규모 언어 모델입니다. ShareGPT-Vicuna, Camel-AI, GPTeacher, Guanaco, Baize 및 기타 소스를 포함한 다양한 소스의 대규모 데이터 코퍼스를 기반으로 미세 조정되었습니다.

 

🍉🍉 MPT-30B의 주요 특징

- 토큰 컨텍스트 길이: MPT-30B는 컨텍스트 길이가 8K 토큰이므로 장거리 종속성이 필요한 작업에 적합한 선택입니다.

- 성능: MPT-30B는 MT-Bench 테스트에서 OpenAI의 GPT-3 모델보다 뛰어난 성능을 보였습니다.

- 로컬 사용 가능: MPT-30B는 로컬에서 사용할 수 있으므로 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수해야 하는 비즈니스에 적합한 옵션입니다.

 

🍀 오픈소스 최고의 대규모 언어 모델

모델 - 매개변수 - 설명

GPT-3/4 - 175B/100T - OpenAI에서 개발. 텍스트 생성, 언어 번역, 질문 답변 가능

LaMDA - 137B - Google에서 개발. 자연스러운 방식으로 인간과 대화 가능

LLaMA - 7B-65B - Meta AI에서 개발. 번역, 질문 답변 등 다양한 자연어 처리 작업 수행

Bloom - 176B - 빅사이언스에서 개발. 다양한 NLP 작업 사용 가능

PaLM - 540B - Google에서 개발. 추론 및 코드 생성과 같은 복잡한 NLP 작업 수행

Dolly - 12B - 데이터브릭스에서 개발.

Cerebras -111M-13B - Cerebras에서 개발한 대규모 언어 모델 제품군. 연구 및 개발 사용

 

🍀 마무리 결론적으로, 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리의 환경을 변화시켜 인간과 기계의 상호작용을 재정의하고 있습니다. GPT-3, GPT-4, Gopher, PALM, LAMDA 등과 같은 고급 모델은 NLP의 미래에 큰 가능성을 제시합니다. 이러한 모델들의 지속적인 발전은 인간 언어에 대한 기계의 이해를 향상시켜 다양한 산업 및 연구 영역에 큰 영향을 미칠 것입니다.

출처: https://datasciencedojo.com/blog/best-large-language-models/