일반 목적 대형 언어 모델의 왕, GPT-4
GPT-4는 현재까지 일반 목적 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 최강자로 자리 잡고 있습니다. 이러한 명성을 갖추게 된 이유는 정확히 알 수 없지만, 그 성능은 많은 분야에서 두드러집니다.
- 이 모델은 자연어 처리(NLP), 기계 번역, 요약, 질의응답 시스템 등 다양한 분야에서 우수한 성능을 발휘합니다.
- GPT-4는 인공지능 연구와 실무 적용에서 혁신적인 성과를 이끌어내며, 다양한 텍스트 기반 작업에서 고도의 정확성을 제공합니다.
라마 2의 특화된 경쟁력
특정 AI 개발에서 라마 2(Llama 2)는 뛰어난 사실 정확성으로 GPT-4와 경쟁할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 메타는 라마 2의 소개 논문에서, 이러한 모델들이 여전히 GPT-4와 같은 다른 모델들에 비해 뒤쳐지고 있다고 인정합니다.
- 라마 2는 특정 도메인에 최적화된 데이터 학습을 통해 사실 기반 정보 제공에서 신뢰성을 높입니다.
- 메타는 라마 2의 점진적 업데이트를 통해 연구 과정에서의 개선과 반복적 학습 과정을 강조하고 있습니다.
GPT-4의 비공개 구조와 모델 구축
GPT-4의 세부적인 구축 방법은 공개되지 않았기 때문에 외부에서는 그 설계의 비밀을 파악하기 어렵습니다. 반면, 오픈소스로 제공되는 메타의 라마 2는 보다 투명하게 접근 가능합니다.
- 오픈AI의 비공개 전략은 기술 보호 및 경쟁력 강화를 위한 것이며, 신뢰성과 보안성 확보가 목적입니다.
- 반면 라마 2의 개방형 접근은 연구자와 개발자들에게 더 많은 협업 기회를 제공하며, 공공 연구에 기여합니다.
라마 2와 GPT-3.5의 비교
라마 2와 GPT-3.5를 비교할 때, 각 모델이 지닌 특화된 능력과 다양한 AI 프로젝트에서의 활용 가능성을 고려해야 합니다. 두 모델은 전혀 다른 성격과 응용 분야를 지니고 있습니다.
- GPT-3.5는 다양한 입력 형식을 처리할 수 있는 능력으로 범용성을 갖추고 있지만, 라마 2는 특정 도메인에 강력합니다.
- 각 모델의 성능과 한계는 데이터 처리 방식, 훈련 환경, 응용 장면에 따라 달라질 수 있습니다.
오픈소스 vs 폐쇄형 AI 개발의 차이
오픈소스 정책을 채택한 메타의 라마 제품군은 오픈AI의 GPT 모델과 본질적으로 다릅니다. 이러한 개방성과 폐쇄성의 차이는 AI 제품 개발 및 활용 방식에 큰 영향을 미칩니다. 라마 2의 오픈소스 방식은 개발자들에게 보다 유연한 활용을 가능하게 합니다.
- 오픈소스는 다양한 기여와 커뮤니티 협력을 추구하며, 다양한 수정을 통한 혁신적인 발전을 촉진합니다.
- 폐쇄형 접근은 기업의 독점적 제어를 허용하며, 독창성과 특정 목표에 맞춘 최적화가 주된 이점으로 작용합니다.
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