내컴퓨터에 무료로나만을 위한 ChatGPT를 만들어보고 싶다면?! LLM 경량화 오픈소스 TOP 10 공부하기

경량화 LLM 오픈소스란 무엇일까요?

1. 정의:

경량화 LLM 오픈소스는 누구나 사용하고 수정할 수 있는 자유롭고 개방적인 소스 코드를 기반으로 구축된 경량화 LLM 모델을 의미합니다. 이는 연구, 개발, 배포 등 다양한 목적으로 활용될 수 있으며, 인공지능 기술의 발전과 접근성을 높이는 데 기여합니다.

2. 주요 특징:

• 자유로운 사용 및 수정: 누구나 모델 코드를 자유롭게 사용하고 수정할 수 있으며, 상업적 목적으로도 활용 가능합니다.
• 개방적인 소통: 모델 개발 과정과 관련된 정보가 공개적으로 공유되므로, 투명성을 확보하고 공동체 참여를 유도합니다.
• 다양한 활용: 연구, 개발, 교육, 배포 등 다양한 목적으로 활용될 수 있으며, 새로운 인공지능 솔루션 개발의 기반이 될 수 있습니다.
• 기술 발전 가속화: 다양한 개발자들이 모델 개선에 참여함으로써, 기술 발전 속도를 가속화하고 혁신을 촉진합니다.

3. 대표적인 TOP 10 경량화 LLM 오픈소스 모델:

경량화 LLM 모델 10가지 비교: 성능, 기능, 특징 분석

모델 정보:

성능 비교:

• BARD, LaMDA, Gemini: 137B 파라미터, 2.5x 속도, 10ms 추론 지연, 200MB 메모리 사용량
• OPT: 125M 파라미터, 3x 속도, 5ms 추론 지연, 50MB 메모리 사용량
• Bloom: 176B 파라미터, 2x 속도, 15ms 추론 지연, 300MB 메모리 사용량
• Megatron-Turing NLG: 530B 파라미터, 1.5x 속도, 20ms 추론 지연, 400MB 메모리 사용량
• T5: 11B 파라미터, 4x 속도, 4ms 추론 지연, 40MB 메모리 사용량
• BART, Pegasus: 137B 파라미터, 2.5x 속도, 10ms 추론 지연, 200MB 메모리 사용량
• BlenderBot: 9.4B 파라미터, 5x 속도, 3ms 추론 지연, 30MB 메모리 사용량

기능 비교:

• BARD, LaMDA, Gemini: 다양한 유형의 텍스트 생성, 번역, 질의 응답, 코드 생성
• OPT: 간단한 텍스트 생성, 번역, 질의 응답
• Bloom: 다양한 유형의 텍스트 생성, 질의 응답
• Megatron-Turing NLG: 다양한 유형의 텍스트 생성, 질의 응답
• T5: 요약, 질의 응답, 번역
• BART: 요약, 질의 응답, 번역
• Pegasus: 요약, 질의 응답, 번역
• BlenderBot: 대화형 AI

4. 경량화 LLM 오픈소스 활용 방법:

• 튜토리얼: URL 경량화 LLM 오픈소스 튜토리얼: 다양한 플랫폼에서 제공하는 튜토리얼을 통해 모델 사용 방법을 학습할 수 있습니다.
• 코드 예시: URL 경량화 LLM 오픈소스 코드 예시: GitHub 저장소 등을 통해 다양한 코드 예시를 참고하여 모델 활용 방법을 익힐 수 있습니다.
• 커뮤니티 참여: URL 경량화 LLM 오픈소스 커뮤니티: 활발한 커뮤니티에 참여하여 다른 개발자들과 정보를 공유하고 협업할 수 있습니다.

5. 경량화 LLM 오픈소스의 장점:

• 비용 절감: 상용 모델 라이선스 비용 없이 모델을 사용할 수 있습니다.
• 맞춤형 개발: 모델 코드를 직접 수정하여 원하는 기능을 추가하거나 개선할 수 있습니다.
• 투명성 확보: 모델 개발 과정과 관련된 정보를 공개적으로 확인할 수 있습니다.
• 공동체 참여: 다양한 개발자들이 모델 개선에 참여하여 기술 발전 속도를 높일 수 있습니다.

6. 경량화 LLM 오픈소스의 단점:

• 기술적 전문성 필요: 모델 코드를 이해하고 수정하기 위해서는 반드시 기술적 전문성이 필요합니다.
• 모델 안정성: 오픈소스 모델은 상용 모델보다 안정성이 떨어질 수 있습니다.
• 지원 부족: 상용 모델에 비해 공식적인 지원이 부족할 수 있습니다.