인공지능 분야의 경쟁은 치열하고, 오픈소스 모델의 등장은 거대 기술 기업의 지배력에 도전하고 있습니다. 최근 인공지능 하드웨어 스타트업 Groq는 Llama-3-Groq-70B-Tool-Use와 Llama3Groq Tool Use 8B라는 두 가지 오픈 소스 언어 모델을 출시했으며 BFCL(Berkeley Function Call Ranking)에서 인상적인 결과를 얻었습니다. 그 중 70B 매개변수는 버전은 OpenAI, Google, Anthropic 및 기타 회사의 독점 모델을 능가했습니다. 이러한 모델의 성공은 강력한 성능뿐만 아니라 훈련 과정에서 윤리적으로 생성된 합성 데이터를 사용함으로써 데이터 프라이버시 및 과적합과 같은 문제를 효과적으로 해결하고 해당 분야의 지속 가능한 발전을 위한 새로운 기회를 제공한다는 점에도 있습니다. 인공지능의 예.
인공 지능 하드웨어 스타트업 Groq는 특수 도구 사용 능력 면에서 거대 기술 기업보다 뛰어난 두 가지 오픈 소스 언어 모델을 출시했습니다. 새로운 Llama-3-Groq-70B-Tool-Use 모델은 BFCL(Berkeley Function Call Ranking)에서 OpenAI, Google, Anthropic 등의 독점 제품을 능가하여 1위를 차지했습니다.
Groq 프로젝트 리더인 Rick Lamers는 X.com 기사에서 획기적인 발전을 발표했습니다. 그는 다음과 같이 말했습니다: “Llama3Groq 도구 사용 8B 및 70B 모델을 발표하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다. 이것은 독점 모델을 포함한 다른 모든 모델을 제치고 BFCL에서 1위를 차지한 Llama3 오픈 소스 도구의 완전히 미세 조정된 버전입니다. Claude Sonnet3.5, GPT-4Turbo, GPT-4o 및 Gemini1.5Pro 등이 있습니다.”
합성 데이터와 윤리적 AI: 모델 훈련의 새로운 패러다임
더 큰 70B 매개변수 버전은 BFCL에서 90.76%의 전체 정확도를 달성한 반면, 더 작은 8B 모델은 89.06%를 기록하여 전체 3위를 차지했습니다. 이러한 결과는 오픈 소스 모델이 특정 작업에 대해 폐쇄 소스 대안의 성능과 일치하거나 심지어 이를 초과할 수 있음을 보여줍니다.
Groq는 인공 지능 연구 회사인 Glaive와 협력하여 Meta의 Llama-3 기본 모델에 대한 완전한 미세 조정 및 직접 선호 최적화(DPO)를 사용하여 모델을 개발했습니다. 팀은 훈련에 윤리적으로 생성된 합성 데이터만 사용하여 데이터 개인 정보 보호 및 과적합에 대한 일반적인 우려를 해결한다는 점을 강조합니다.
이러한 모델은 이제 Groq API 및 Hugging Face 플랫폼을 통해 사용할 수 있습니다. 이러한 접근성은 자동화된 코딩, 데이터 분석, 대화형 AI 도우미 등 복잡한 도구 사용 및 기능 호출이 필요한 영역에서 혁신을 가속화할 수 있습니다.
Groq은 또한 Hugging Face Spaces에 대한 공개 데모를 시작하여 사용자가 모델과 상호 작용하고 도구 기능을 직접 테스트할 수 있도록 했습니다. Hugging Face가 2021년 12월에 인수한 Gradio와 마찬가지로 Hugging Face Spaces의 데모 중 다수가 이러한 방식으로 제작되었습니다. AI 커뮤니티는 많은 연구자와 개발자가 이러한 모델의 기능을 탐구하고 싶어하는 등 열정적으로 반응했습니다.
하이라이트:
⭐ Groq가 출시한 오픈 소스 AI 모델은 특정 작업에서 거대 기술 기업의 독점 모델보다 성능이 뛰어납니다.
⭐ Groq는 훈련에 합성 데이터를 사용하여 AI 모델 개발에서 일반적인 데이터 개인 정보 보호 및 과적합 문제에 도전합니다.
⭐ 오픈 소스 모델의 출시는 AI 분야의 개발 경로를 바꾸고 더 넓은 AI 접근성과 혁신적인 생태계 육성을 촉진할 수 있습니다.
Groq 오픈소스 모델의 성공은 인공지능 분야의 발전에 새로운 활력을 불어넣었으며, 앞으로 오픈소스 모델이 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것임을 시사합니다. 합성 데이터의 적용은 데이터 프라이버시 및 모델 편향과 같은 문제를 해결하는 데 새로운 아이디어를 제공하며, 이는 업계에서 심층 연구하고 참고할 가치가 있습니다. 앞으로도 더욱 우수한 오픈소스 모델이 등장해 인공지능 기술의 지속적인 발전을 도모할 수 있기를 기대합니다.