OpenAi가 내부 혼란을 겪고있는 중요한 순간에 Microsoft는 각각 7 억 명과 13 억 개의 매개 변수를 가진 두 개의 작은 언어 모델 ORCA 2를 출시했습니다. 이 두 모델은 성능 분야의 LLAMA-2-Chat-70B와 비교하여 인공 지능 분야에서 Microsoft의 기술적 강점을 보여줍니다. ORCA 2는 훈련을 위해 합성 데이터 세트를 사용하여 특히 제로 표본 테스트에서 잘 수행되며, 모델은 다양한 작업에 대한 최적의 솔루션 전략을 효과적으로 마스터 할 수 있습니다. 이 혁신은 언어 모델 개발을위한 새로운 방향을 열었습니다.
ORCA 2의 개발 중에 Microsoft Research 팀은 모델의 실제 응용 가치에 특별한주의를 기울였습니다. 15 개의 다양한 벤치 마크 중 Orca 2는 인상적으로 수행했으며 성능은 다른 대형 모델의 매개 변수 크기를 5 ~ 10 배 능가했습니다. 이러한 돌파구는 소규모 언어 모델의 잠재력을 증명할뿐만 아니라 자원이 제한된 기업에게 비용 효율적인 옵션을 제공하므로 더 많은 조직이 Advanced AI 기술로 가져 오는 편의를 누릴 수 있습니다.
이번에 Microsoft가 발표 한 ORCA 2 모델의 성공은 혁신적인 교육 방법의 채택입니다. 연구자들은 합성 데이터 세트를 사용하여 교육 프로세스를 정확하게 제어하여 모델이 가장 효과적인 솔루션 전략을 학습 할 수 있도록합니다. 이 방법은 모델의 성능을 향상시킬뿐만 아니라 교육 비용을 크게 줄여 AI 기술의 대중화를위한 길을 열어줍니다.
ORCA 2의 출시는 AI 업계에서 중요한 순간이며, 뛰어난 성능은 의심 할 여지없이 업계에서 샷을 주입합니다. 이 모델은 AI 분야의 Microsoft의 혁신 기능을 보여줄뿐만 아니라 자원이 제한된 회사에 새로운 가능성을 제공합니다. AI 기술의 지속적인 개발로 인해 ORCA 2와 같은 효율적인 모델이 더 많은 분야에 적용될 것으로 예상되어 AI 기술의 개발을 더 넓고 깊은 수준으로 촉진합니다.
앞으로 ORCA 2의 성공적인 경험은 AI 모델 개발에 대한 중요한 참조를 제공 할 것입니다. 독특한 교육 방법과 우수한 성능은 소규모 언어 모델이 AI 분야에서 점점 더 중요한 역할을 할 것임을 나타냅니다. 기술의 지속적인 발전으로, 우리는 Orca 2와 같은보다 효율적이고 경제적 인 AI 모델이 나타나서 모든 삶의 혁신적인 변화를 가져 오기를 기대합니다.