2024년 9월 최고의 5대 대규모 언어 모델(LLM)

인공 지능 분야는 숨 막힐 듯한 속도로 진화하고 있으며, 대규모 언어 모델(LLM)이 자연어 처리 및 이해 분야를 선도하고 있습니다. 우리가 이를 탐색하면서 새로운 세대의 LLM이 등장했으며, 각각 AI에서 가능한 것의 경계를 넓히고 있습니다.

최고의 LLM에 대한 개요에서는 최첨단 언어 모델의 주요 기능, 벤치마크 성능, 잠재적 응용 분야를 살펴보고, 이것이 AI 기술의 미래를 어떻게 형성하는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

1. 앤트로픽의 클로드 3

2024년 3월에 출시된 Anthropic의 Claude 3 모델은 인공지능 역량에 있어서 상당한 도약을 나타냈습니다. 이 LLM 계열은 자연어 처리부터 복잡한 문제 해결까지 광범위한 작업에서 향상된 성능을 제공합니다.

Claude 3는 각각 특정 사용 사례에 맞게 조정된 세 가지 버전으로 제공됩니다.

1. 클로드 3 작품: 최고 수준의 지능과 성능을 제공하는 주력 모델입니다.
2. 클로드 3.5 소네트: 빠른 속도와 고급 기능을 모두 제공하는 균형 잡힌 옵션입니다.
3. 클로드 3 하이쿠: 가장 빠르고 컴팩트한 모델로, 신속한 반응과 효율성을 위해 최적화되었습니다.

Claude 3의 주요 역량:

• 향상된 문맥 이해: 클로드 3은 미묘한 맥락을 파악하는 능력이 향상되어 불필요한 거부가 줄어들고 잠재적으로 해로운 요청과 무해한 요청을 더 잘 구별할 수 있게 되었습니다.
• 다국어 능력: 이 모델은 스페인어, 일본어, 프랑스어 등 영어가 아닌 언어에서도 상당한 개선이 나타나 전 세계적 적용성이 향상되었음을 보여줍니다.
• 시각적 해석: 클로드 3은 차트, 다이어그램, 사진, 기술 도면 등 다양한 유형의 시각적 데이터를 분석하고 해석할 수 있습니다.
• 고급 코드 생성 및 분석: 이러한 모델은 코딩 작업에 매우 뛰어나 소프트웨어 개발 및 데이터 과학을 위한 귀중한 도구가 됩니다.
• 큰 컨텍스트 창: 클로드 3는 20만 개의 토큰 컨텍스트 창을 제공하며, 특정 수요가 많은 애플리케이션의 경우 100만 개가 넘는 토큰을 입력할 수 있는 잠재력이 있습니다.

벤치마크 성능:

Claude 3 Opus는 다양한 산업 표준 벤치마크에서 인상적인 결과를 보여주었습니다.

• MMLU(대규모 멀티태스크 언어 이해): 86.7%
• GSM8K(초등학교 수학 8K): 94.9%
• HumanEval(코딩 벤치마크): 90.6%
• GPQA(대학원 수준의 전문 품질 보증): 66.1%
• 수학(고급 수학적 추론): 53.9%

이러한 점수는 GPT-4와 Google의 Gemini Ultra를 포함한 다른 주요 모델의 점수를 능가하는 경우가 많으며, 이로 인해 Claude 3는 AI 분야에서 최고의 경쟁자로 자리매김했습니다.

클로드 3 벤치마크(인류학적)

클로드 3 윤리적 고려 사항 및 안전

Anthropic은 Claude 3 개발에 있어 AI 안전과 윤리에 큰 중점을 두었습니다.

• 감소된 편견: 해당 모델은 편향 관련 벤치마크에서 향상된 성능을 보여줍니다.
• 투명도: AI 시스템의 전반적인 투명성을 강화하기 위한 노력이 이루어졌습니다.
• 지속적인 모니터링: Anthropic은 지속적인 안전 모니터링을 유지하고 있으며, Claude 3은 AI 안전 레벨 2 등급을 달성했습니다.
• 책임 있는 개발: 회사는 AI 개발의 안전성과 중립성을 강화하기 위해 노력하고 있습니다.

Claude 3는 LLM 기술에서 상당한 발전을 나타내며, 다양한 작업에서 향상된 성능, 향상된 다국어 기능 및 정교한 시각적 해석을 제공합니다. 강력한 벤치마크 결과와 다양한 응용 프로그램으로 인해 LLM에 매력적인 선택이 됩니다.

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2. AI의 GPT-4o를 오픈하다

OpenAI의 GPT-4o(“o는 “omni”의 약자)는 다양한 작업과 모달리티에서 향상된 성능을 제공하며, 인간과 컴퓨터 상호작용의 새로운 영역을 보여줍니다.

주요 역량:

• 멀티모달 프로세싱: GPT-4o는 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 등 다양한 형식으로 입력을 받고 출력을 생성할 수 있어 보다 자연스럽고 다양한 상호작용이 가능합니다.
• 향상된 언어 이해: 이 모델은 영어 텍스트 및 코드 작업에서는 GPT-4 Turbo의 성능과 일치하며, 영어가 아닌 언어에서도 뛰어난 성능을 제공합니다.
• 실시간 상호작용: GPT-4o는 오디오 입력에 최소 232밀리초, 평균 320밀리초 만에 응답할 수 있으며 이는 인간 대화의 응답 시간과 비슷합니다.
• 개선된 비전 처리: 이 모델은 이전 버전에 비해 시각적 입력을 이해하고 분석하는 능력이 향상되었음을 보여줍니다.
• 큰 컨텍스트 창: GPT-4o는 128,000개의 토큰 컨텍스트 창을 제공하여 더 긴 입력과 더 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.

성능 및 효율성:

• 속도: GPT-4o는 GPT-4 Turbo보다 ​​두 배 빠릅니다.
• 비용 효율성: GPT-4 Turbo에 비해 API 사용 비용이 50% 저렴합니다.
• 요금 제한: GPT-4o는 GPT-4 Turbo에 비해 속도 제한이 5배 더 높습니다.

GPT-4o 벤치마크(OpenAI)

GPT-4o는 다양한 기능을 갖추고 있어 다음을 포함한 광범위한 애플리케이션에 적합합니다.

• 자연어 처리 및 생성
• 다국어 커뮤니케이션 및 번역
• 이미지 및 비디오 분석
• 음성 기반 상호작용 및 보조
• 코드 생성 및 분석
• 멀티모달 콘텐츠 생성

유효성:

• 채팅GPT: 무료 및 유료 사용자 모두 이용할 수 있으며, Plus 구독자의 경우 사용 한도가 더 높습니다.
• API 접근: 개발자를 위한 OpenAI API를 통해 제공됩니다.
• Azure 통합: Microsoft는 Azure OpenAI 서비스를 통해 GPT-4o를 제공합니다.

GPT-4o 안전 및 윤리적 고려 사항

OpenAI는 GPT-4o에 대해 다양한 안전 조치를 구현했습니다.

• 모든 모달리티에 내장된 안전 기능
• 훈련 데이터 필터링 및 모델 동작 개선
• 음성 출력을 위한 새로운 안전 시스템
• OpenAI의 준비 프레임워크에 따른 평가
• 책임 있는 AI 개발에 대한 자발적 약속 준수

GPT-4o는 안전과 책임 있는 배포에 초점을 맞추는 동시에 다양한 모달리티에 걸쳐 향상된 기능을 제공합니다. 향상된 성능, 효율성 및 다재다능함으로 인해 자연어 처리부터 복잡한 멀티모달 작업에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에 강력한 도구가 되었습니다.

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3. 메타의 라마 3.1

Llama 3.1은 Meta의 최신 대규모 언어 모델 제품군으로, 다양한 작업과 모달리티에서 향상된 성능을 제공하며, 폐쇄형 소스 대안의 지배력에 도전합니다.

Llama 3.1은 세 가지 크기로 제공되며, 다양한 성능 요구 사항과 컴퓨팅 리소스에 맞게 제공됩니다.

1. 3.1 405B로 전화하세요: 4050억개의 매개변수를 갖춘 가장 강력한 모델
2. 3.1 70B로 전화하세요: 강력한 성능을 제공하는 균형 잡힌 모델
3. 3.1 8B로 전화하세요: 가족 중 가장 작고 빠른 모델

주요 역량:

• 향상된 언어 이해: Llama 3.1은 일반 지식, 추론, 다국어 작업에서 향상된 성능을 보였습니다.
• 확장된 컨텍스트 창: 모든 변형은 128,000개의 토큰 컨텍스트 창을 제공하여 더 긴 입력과 더 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
• 멀티모달 프로세싱: 모델은 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 등 다양한 형식으로 입력을 처리하고 출력을 생성할 수 있습니다.
• 고급 도구 사용: Llama 3.1은 API 상호작용, 함수 호출 등 도구 사용과 관련된 작업에 탁월합니다.
• 향상된 코딩 능력: 이 모델은 코딩 작업에서 향상된 성능을 보여 개발자와 데이터 과학자에게 매우 귀중한 도구가 되었습니다.
• 다국어 지원: Llama 3.1은 8개 언어에 걸쳐 개선된 기능을 제공하여 글로벌 애플리케이션에 대한 유용성을 강화했습니다.

Llama 3.1 벤치마크 성능

Llama 3.1 405B는 다양한 벤치마크에서 인상적인 결과를 보여주었습니다.

• MMLU(대규모 멀티태스크 언어 이해): 88.6%
• HumanEval(코딩 벤치마크): 89.0%
• GSM8K(초등학교 수학 8K): 96.8%
• 수학(고급 수학적 추론): 73.8%
• ARC 챌린지: 96.9%
• GPQA(대학원 수준의 전문 품질 보증): 51.1%

이러한 점수는 다양한 도메인의 최고 폐쇄 소스 모델에 비해 Llama 3.1 405B가 경쟁력 있는 성능을 발휘한다는 것을 보여줍니다.

Llama 3.1 벤치마크(메타)

가용성 및 배포:

• 오픈 소스: Llama 3.1 모델은 Meta 플랫폼과 Hugging Face에서 다운로드할 수 있습니다.
• API 접근: 다양한 클라우드 플랫폼 및 파트너 생태계를 통해 제공됩니다.
• 온프레미스 배포: Meta와 데이터를 공유하지 않고도 로컬 또는 온프레미스에서 실행할 수 있습니다.

Llama 3.1 윤리적 고려 사항 및 안전 기능

Meta는 Llama 3.1에 대해 다양한 안전 조치를 구현했습니다.

• 화염 가드 3: 고성능 입출력 조절 모델입니다.
• 신속한 보호: LLM 기반 애플리케이션을 악성 메시지로부터 보호하는 도구입니다.
• 코드 쉴드: LLM에서 생성된 안전하지 않은 코드에 대한 추론 시간 필터링을 제공합니다.
• 책임 있는 사용 가이드: 모델의 윤리적인 배포 및 사용에 대한 지침을 제공합니다.

Llama 3.1은 오픈소스 AI 개발에서 중요한 이정표를 세우며, 접근성과 책임 있는 배포에 집중하면서도 최첨단 성능을 제공합니다. 향상된 기능은 선도적인 폐쇄형 소스 모델에 대한 강력한 경쟁자로 자리 매김하여 AI 연구 및 애플리케이션 개발의 환경을 변화시킵니다.

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4. 구글 제미니 1.5 프로

2024년 2월에 발표되어 2024년 5월에 대중 미리 보기로 제공된 Google의 Gemini 1.5 Pro는 다양한 작업과 모드에서 향상된 성능을 제공하며 AI 기능에 있어서도 상당한 발전을 이루었습니다.

주요 역량:

• 멀티모달 프로세싱: Gemini 1.5 Pro는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 모달리티의 콘텐츠를 처리하고 생성할 수 있습니다.
• 확장된 컨텍스트 창: 이 모델은 최대 100만 개의 토큰으로 구성된 방대한 컨텍스트 창을 제공하며, 특정 사용자의 경우 200만 개의 토큰으로 확장할 수 있습니다. 이를 통해 11시간 분량의 오디오, 1시간 분량의 비디오, 30,000줄의 코드 또는 전체 책을 포함한 광범위한 데이터를 처리할 수 있습니다.
• 고급 아키텍처: Gemini 1.5 Pro는 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 사용하여 입력 유형에 따라 신경망 내에서 가장 관련성 있는 전문가 경로를 선택적으로 활성화합니다.
• 개선된 성능: Google은 Gemini 1.5 Pro가 대규모 언어 모델을 평가하는 데 사용된 벤치마크의 87%에서 이전 버전(Gemini 1.0 Pro)보다 성능이 우수하다고 주장합니다.
• 강화된 안전 기능: 이 모델은 출시 전에 엄격한 안전 테스트를 거쳤으며, 잠재적인 AI 위험을 완화하기 위해 강력한 기술을 구현했습니다.

Gemini 1.5 Pro 벤치마크 및 성능

Gemini 1.5 Pro는 다양한 벤치마크에서 인상적인 결과를 보여주었습니다.

• MMLU(대규모 멀티태스크 언어 이해): 85.9%(5샷 설정), 91.7%(다수 투표 설정)
• GSM8K(초등학교 수학): 91.7%
• 수학(고급 수학적 추론): 58.5%
• HumanEval(코딩 벤치마크): 71.9%
• VQAv2(시각적 질의응답): 73.2%
• MMMU(다학제 추론): 58.5%

Google은 Gemini 1.5 Pro가 i보다 성능이 뛰어나다고 보고합니다. 이전 버전(Gemini 1.0 Ultra)은 텍스트 벤치마크 19개 중 16개에서, 비전 벤치마크 21개 중 18개에서 우수한 성적을 거두었습니다.

Gemini 1.5 Pro 벤치마크(Google)

주요 특징 및 역량:

• 오디오 이해력: 말한 단어, 톤, 분위기, 특정 소리에 대한 분석.
• 비디오 분석: 업로드된 비디오 또는 외부 링크에서 온 비디오 처리.
• 시스템 지침: 사용자는 시스템 지침을 통해 모델의 응답 스타일을 조정할 수 있습니다.
• JSON 모드 및 함수 호출: 향상된 구조화된 출력 기능.
• 장문맥 학습: 확장된 컨텍스트 창 내의 정보로부터 새로운 기술을 학습할 수 있는 능력.

가용성 및 배포:

• 개발자를 위한 Google AI Studio
• 기업 고객을 위한 Vertex AI
• 공개 API 접근

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5. xAI의 Grok-2

엘론 머스크의 인공지능 회사인 xAI가 2024년 8월에 출시한 Grok-2는 다양한 작업에서 향상된 성능을 제공하고 새로운 기능을 도입하여 이전 모델에 비해 상당한 발전을 이루었습니다.

모델 변형:

• 그록-2: 더욱 강력해진 풀사이즈 모델
• Grok-2 미니: 더 작고 효율적인 버전

주요 역량:

• 향상된 언어 이해: 일반 지식, 추론, 언어 작업에서 성과가 향상되었습니다.
• 실시간 정보 처리: X(이전의 Twitter)의 실시간 정보에 접근하고 처리합니다.
• 이미지 생성: Black Forest Labs의 FLUX.1 모델을 사용하여 텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성할 수 있습니다.
• 고급 추론: 논리적 추론, 문제 해결, 복잡한 작업 완료 능력이 향상되었습니다.
• 코딩 지원: 코딩 작업의 성과가 향상되었습니다.
• 멀티모달 프로세싱: 텍스트, 이미지, 오디오 등을 포함한 다양한 모달리티에서 콘텐츠를 처리하고 생성합니다.

Grok-2 벤치마크 성능

Grok-2는 다양한 벤치마크에서 인상적인 결과를 보여주었습니다.

• GPQA(대학원 수준의 전문 품질 보증): 56.0%
• MMLU(대규모 멀티태스크 언어 이해): 87.5%
• MMLU-프로: 75.5%
• 수학: 76.1%
• HumanEval(코딩 벤치마크): 88.4%
• MMMU(Multi-Modal Multi-Task) : 66.1%
• 매스비스타: 69.0%
• DocVQA: 93.6%

이러한 점수는 Grok-1.5에 비해 상당한 개선을 보여주며, Grok-2가 다른 주요 AI 모델에 맞서 강력한 경쟁자로 자리매김할 수 있음을 보여줍니다.

Grok-2 벤치마크(xAI)

가용성 및 배포:

• X 플랫폼: Grok-2 mini는 X Premium 및 Premium+ 구독자에게 제공됩니다.
• 엔터프라이즈 API: Grok-2와 Grok-2 mini 모두 xAI의 엔터프라이즈 API를 통해 이용할 수 있습니다.
• 완성: Grok-2를 검색 및 답변 기능을 포함한 다양한 X 기능에 통합할 계획입니다.

독특한 특징:

• “재미있는 모드”: 더욱 유쾌하고 유머러스한 응답을 위한 토글입니다.
• 실시간 데이터 액세스: 다른 많은 LLM과 달리 Grok-2는 X의 최신 정보에 액세스할 수 있습니다.
• 최소 제한 사항: 일부 경쟁사에 비해 콘텐츠 제한이 적게 설계되었습니다.

Grok-2 윤리적 고려 사항 및 안전 문제

Grok-2가 출시되면서 콘텐츠 검토, 잘못된 정보 위험, 저작권 문제와 관련된 우려가 제기되었습니다. xAI는 Grok-2에 구현된 구체적인 안전 조치를 공개적으로 자세히 설명하지 않았으며, 이로 인해 책임 있는 AI 개발 및 배포에 대한 논의가 이루어졌습니다.

Grok-2는 AI 기술에서 상당한 진전을 나타내며, 다양한 작업에서 향상된 성능을 제공하고 이미지 생성과 같은 새로운 기능을 도입합니다. 그러나 출시는 AI 안전, 윤리 및 책임 있는 개발에 대한 중요한 논의를 불러일으켰습니다.

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LLM의 핵심

우리가 본 것처럼 최신 대규모 언어 모델의 발전 자연어 처리 분야를 크게 발전시켰습니다. Claude 3, GPT-4o, Llama 3.1, Gemini 1.5 Pro, Grok-2를 포함한 이러한 LLM은 AI 언어 이해 및 생성의 정점을 나타냅니다. 각 모델은 향상된 다국어 기능, 확장된 컨텍스트 창, 멀티모달 처리 및 실시간 정보 액세스에 이르기까지 고유한 강점을 제공합니다. 이러한 혁신은 단순한 점진적인 개선이 아니라 복잡한 언어 작업과 AI 기반 솔루션에 대한 접근 방식을 재편하는 획기적인 도약입니다.

이러한 모델의 벤치마크 성능은 뛰어난 역량을 강조하며, 다양한 언어 이해 및 추론 작업에서 종종 인간 수준의 성능을 능가합니다. 이러한 진전은 고급 교육 기술, 정교한 신경 구조 및 방대한 양의 다양한 교육 데이터의 힘에 대한 증거입니다. 이러한 LLM이 계속 발전함에 따라 콘텐츠 생성, 코드 생성, 데이터 분석 및 자동 추론과 같은 분야에서 더욱 획기적인 응용 프로그램을 기대할 수 있습니다.

그러나 이러한 언어 모델이 점점 더 강력하고 접근 가능해짐에 따라, 배포와 관련된 윤리적 고려 사항과 잠재적 위험을 해결하는 것이 중요합니다. 책임감 있는 AI 개발, 견고한 안전 조치, 투명한 관행은 잠재적 피해를 완화하면서 이러한 LLM의 잠재력을 최대한 활용하는 데 중요합니다. 미래를 내다보면, 이러한 대규모 언어 모델의 지속적인 개선과 책임감 있는 구현은 인공 지능의 풍경과 사회에 미치는 영향을 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

게시물 2024년 9월 최고의 5대 대규모 언어 모델(LLM) 처음 등장 유나이트.AI.