10가지 GPT-4 오픈 소스 대안 살펴보기

플라톤에 의해 재발행

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개요

OpenAI의 GPT-4는 강력한 대규모 언어 모델로 파장을 일으켰지만 폐쇄 소스 특성과 사용 제한으로 인해 많은 개발자가 오픈 소스 대안을 모색하게 되었습니다. 다행히 자연어 처리(NLP)에서는 특정 영역에서 GPT-4의 기능과 일치하거나 이를 능가하는 강력한 오픈 소스 모델이 급증했습니다. 이 기사에서는 탐구할 가치가 있는 10가지 유망한 GPT-4 오픈 소스 대안을 제공합니다.

차례

GPT-4와 그 영향 이해

OpenAI의 Generative Pre-trained Transformer의 최신 버전인 GPT-4는 자연어 처리에 혁명을 일으켰습니다. 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 기능은 콘텐츠 제작부터 고객 서비스에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 관심을 불러일으켰습니다.

GPT-4에 대한 오픈 소스 대안의 중요성

GPT-4는 강력한 도구이지만 독점적인 특성으로 인해 많은 개발자와 조직의 진입 장벽이 될 수 있습니다. 오픈 소스 대안은 독점 소프트웨어의 제약 없이 언어 모델의 강력한 기능을 활용하려는 사람들에게 보다 접근하기 쉽고 사용자 정의 가능한 옵션을 제공합니다.

이 기사에서는 자연어 처리를 프로젝트에 통합하려는 개발자와 조직에 유사한 기능과 유연성을 제공하는 GPT-12에 대한 4가지 오픈 소스 대안을 살펴보겠습니다.

GPT4ALL

GPT4ALL은 독점 모델의 제한 없이 GPT-4와 비교할 수 있는 강력한 언어 모델을 개발하려는 야심찬 오픈 소스 이니셔티브입니다. 연구원 및 개발자 팀이 이끄는 GPT4ALL은 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트와 크라우드소싱 컴퓨팅 성능을 활용하여 대규모 변환기 모델을 교육합니다. 이 프로젝트의 목표에는 다양한 자연어 작업 전반에 걸쳐 GPT-4의 성능을 일치시키는 동시에 모든 사람을 위한 투명성, 윤리적 관행 및 접근성을 보장하는 것이 포함됩니다. GPT4ALL의 협업 접근 방식을 통해 기여자는 모델 교육, 평가 및 배포에 참여할 수 있습니다. GPT4ALL은 고급 언어 AI 기능에 대한 액세스를 민주화함으로써 혁신을 촉진하고, 새로운 애플리케이션을 활성화하고, AI 커뮤니티 내 책임 있는 개발을 촉진하기를 희망합니다.

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OPT(개방형 사전 훈련된 변환기)

OPT는 Meta AI가 개발한 125M에서 175B 매개변수 범위의 오픈 소스 대규모 인과 언어 모델 제품군입니다. OPT-175B 모델은 개발 중에 탄소 배출량이 3/1만 필요하면서 GPT-7과 비슷한 성능을 보여줍니다. OPT는 비공개 소스 API와 달리 모델 가중치에 대한 전체 액세스 권한을 부여하여 책임감 있게 사전 훈련된 고품질 변환기 모델을 연구원과 공유하는 것을 목표로 합니다. 이러한 디코더 전용 모델은 방대한 데이터 세트에서 사전 훈련되어 다양한 자연어 작업 전반에 걸쳐 놀라운 제로샷 및 프리샷 학습 기능을 보여줍니다. 오픈 소스 OPT를 통해 Meta AI는 최첨단 언어 모델에 대한 액세스를 민주화하고 연구와 혁신을 촉진합니다. 이 릴리스에는 개발 중에 직면한 인프라 문제를 기록한 로그북이 포함되어 있습니다.

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오픈NMT

OpenNMT는 신경 기계 번역(NMT)을 위한 오픈 소스 툴킷입니다. 하버드 대학교 연구진과 기타 연구진이 개발한 이 서비스는 유연하고 확장 가능한 플랫폼을 제공하여 기계 번역을 민주화하는 것을 목표로 합니다. OpenNMT는 RNN, Transformers, 하이브리드 모델을 포함한 다양한 모델 아키텍처를 지원합니다.

PyTorch 및 Tensorflow와 같은 프레임워크 전반에 걸쳐 맞춤형 NMT 시스템을 쉽게 프로토타이핑, 교육 및 배포할 수 있습니다. 다중 GPU 지원과 효율적인 데이터 병렬화를 통해 OpenNMT는 NMT 모델 확장을 용이하게 합니다. 모듈식 설계를 통해 새로운 모델과 기술을 쉽게 통합할 수 있습니다. OpenNMT는 다국어 NMT, 비지도 NMT 및 음성 번역과 같은 작업을 위해 연구 및 산업 분야에서 널리 채택되었습니다.

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코알라

Koala는 Meta AI의 강력한 LLaMa 언어 모델을 활용하여 개발된 오픈 소스 챗봇입니다. Koala의 연구원들은 미세 조정 기술을 통해 LLaMa의 일반 지식을 적용하여 전문적인 대화형 AI 도우미를 만들었습니다. 코알라는 강력한 언어 이해 및 생성 능력을 보여 자연스럽고 상황에 맞는 대화 상호 작용을 가능하게 합니다. LLaMa의 탄탄한 기반을 바탕으로 Koala는 인상적인 몇 번의 학습 능력을 계승하는 동시에 채팅 기반 애플리케이션에 대한 응답을 맞춤화합니다. 오픈 소스 특성을 갖춘 Koala는 개발자와 연구원이 코드베이스를 연구, 수정 및 기여할 수 있도록 하여 오픈 소스 대화형 AI의 혁신을 촉진합니다. 최첨단 언어 모델 기술을 기반으로 한 접근 가능한 챗봇인 Koala는 고급 대화 시스템의 민주화를 향한 중요한 단계를 나타냅니다.

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어시스턴트 열기

Open Assistant는 최상위 채팅 기반 대규모 언어 모델에 대한 액세스를 민주화하는 것을 목표로 하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 그 임무는 고급 언어 AI 시스템과의 개방형 상호 작용을 가능하게 하여 언어 혁신에 혁명을 일으키는 것입니다. Open Assistant는 개인이 동적으로 정보를 검색하고, 새로운 언어 기반 애플리케이션을 구축하고, 최첨단 대화 모델을 사용할 수 있도록 지원합니다. 놀랍게도 이 강력한 챗봇은 단일 고급 소비자 GPU에서 실행될 수 있으므로 광범위한 사용자가 액세스할 수 있습니다. 오픈 소스 라이선스에 따라 공개된 코드, 모델 및 데이터를 통해 Open Assistant는 투명성과 협업 개발을 촉진합니다. 모든 사람에게 최첨단 언어 기술을 활용할 수 있는 능력을 제공함으로써 이 프로젝트는 창의성과 언어 지능의 새로운 시대를 열 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

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알파카-LoRA

Alpaca-LoRA는 Stanford Alpaca 지시 따르기 모델과 LoRA(저위 적응) 기술을 결합한 컴팩트 언어 모델입니다. LoRA를 사용하면 Alpaca와 같은 고품질 모델을 저메모리 폼 팩터로 정제할 수 있습니다. 이를 통해 Raspberry Pi 3.5와 같이 RAM이 4GB에 불과한 장치에서 GPT-4와 동등한 명령 모델을 실행할 수 있습니다. Alpaca-LoRA 프로젝트는 쉽게 미세 조정하고 배포할 수 있도록 코드, 데이터 세트 및 사전 훈련된 가중치를 제공합니다. 주요 이점은 단일 RTX 4090 GPU에서 몇 시간 만에 모델을 미세 조정할 수 있다는 것입니다. Alpaca-LoRA는 선도적인 언어 AI가 어떻게 접근성이 높고 계산 효율성이 높은지 보여줍니다.

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또한 읽기 : 귀하의 기기에서 Alpaca-LoRA를 실행하는 과정

비쿠나 1.3

Vicuna 1.3은 Anthropic과 University of California, Berkeley에서 출시한 강력한 33억 매개변수 언어 모델입니다. 이는 ShareGPT.com의 125,000개 대화를 사용하여 LLaMA 모델에서 미세 조정되었으며 지시 따르기 능력에 중점을 두었습니다. Vicuna 1.3은 Open LLM Leaderboard와 같은 벤치마크에서 최고의 성능을 보여줍니다. 특히 HuggingFace 모델 허브와 LM Systems가 주최하는 공식 데모를 통해 무료로 액세스하고 사용할 수 있습니다. 대규모의 표적화된 미세 조정 프로세스를 통해 Vicuna 1.3은 특히 개방형 대화 및 다중 작업 교육에서 오픈 소스 언어 AI 기능의 경계를 넓히는 것을 목표로 합니다.

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또한 읽기 : 비쿠나 vs 알파카: 어느 것이 더 나은 LLM인가요?

인형

Dolly는 선도적인 데이터 및 AI 회사인 Databricks가 개발한 강력한 오픈 소스 언어 모델입니다. Dolly는 고급 기계 학습 기술과 대규모 데이터 세트에 대한 교육을 받았으며 놀라운 자연어 이해 및 생성 기능을 보여줍니다. 비공개 소스로 유지되는 많은 대규모 언어 모델과 달리 Dolly의 개방형 특성을 통해 연구원, 개발자 및 조직은 해당 아키텍처에 액세스하고 이를 기반으로 구축할 수 있습니다. Dolly는 텍스트 요약, 질문 답변, 코드 생성을 포함한 다양한 NLP 작업에 탁월합니다. Dolly를 통해 Databricks의 목표는 최첨단 언어 AI에 대한 액세스를 민주화하여 업계 전반에 걸쳐 혁신을 지원하는 동시에 투명성과 책임감 있는 AI 개발을 촉진하는 것입니다. 강력한 성능과 개방형 철학을 갖춘 Dolly는 고급 언어 모델의 민주화를 향한 중요한 단계를 나타냅니다.

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베이즈

Baize는 신중하게 설계된 가드레일을 통해 잠재적인 위험을 완화하는 동시에 인상적인 대화 능력을 보여주는 오픈 소스 다중 회전 대화 모델입니다. 강력한 성능은 ChatGPT를 사용하여 자기 대화를 촉진하여 개발된 고품질 다단계 채팅 코퍼스에 대한 교육에서 비롯됩니다. 이 혁신적인 접근 방식을 통해 Baize는 유해한 결과에 대한 보호 장치를 통합하면서 자연스럽고 상황에 맞는 대화를 배울 수 있었습니다. 중요한 것은 Baize의 코드 소스, 모델 및 데이터 세트가 연구 목적으로 비상업적 라이선스로 공개되어 투명성을 높이고 오픈 소스 대화형 AI에 대한 추가 탐색을 가능하게 한다는 것입니다. Baize 제작자는 이 고급 대화 시스템을 공개적으로 공유함으로써 유연하고 확장된 상호 작용이 가능한 안전하고 강력한 다중 턴 챗봇 개발의 진전을 촉진하는 것을 목표로 합니다.

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MPT-30B-채팅

MPT-30B-Chat은 모자이크ML이 파운데이션 시리즈의 일부로 강력한 오픈 소스 언어 모델을 출시합니다. 이는 기본 MPT-30B 모델을 기반으로 제작된 미세 조정 변형으로, 다중 회전 대화 능력을 위해 특별히 설계되었습니다. 30억 개의 매개변수를 갖춘 MPT-30B-Chat은 원래 GPT-3 모델보다 성능이 뛰어납니다. 주요 장점은 훈련 중에 큰 8k 토큰 컨텍스트 창을 제공하여 더 긴 대화 컨텍스트를 보다 효과적으로 처리할 수 있다는 것입니다. 또한 FlashAttention과 같은 기술을 기반으로 하는 효율적인 추론 및 교육의 이점도 있습니다. 특히 MPT-30B-Chat은 노출된 사전 훈련 데이터 덕분에 강력한 코딩 기술을 보여줍니다. mosaicML은 단일 GPU에 배포할 수 있는 뛰어난 성능을 제공합니다.

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결론

결론적으로, 자연어 처리 분야는 자연어 처리에 대한 다양한 오픈 소스 대안이 등장하면서 빠르게 발전하고 있습니다. GPT-4 개발자와 조직이 사용할 수 있습니다. 이러한 대안을 탐색함으로써 개발자는 특정 요구 사항을 충족하고 언어 처리의 한계를 더욱 확장하는 데 적합한 도구와 모델을 찾을 수 있습니다. 기계 번역, 텍스트 생성, 감정 분석 등 개발자가 프로젝트에 언어 모델의 강력한 기능을 활용하는 데 도움이 되는 풍부한 리소스가 제공됩니다.