프랑스 미스트랄 AI 어떤 AI 인가? GPT-4 모델과 다른 점은?

 

 

 

미스트랄 AI(Mistral AI)는 프랑스 인공지능 기업으로 주로 언어 모델과 관련된 고급 AI 기술을 개발하고 제공하는 회사인데요. 미스트랄 AI는 유럽을 대표하게 될 믹스트랄(Mixtral) 8x7B를 선보였습니다.

 

미스트랄 AI는 이번에 공개한 믹스트랄 8x7B 모델을 GPT-4와 유사한 아키텍처를 가진 소규모 AI 모델로 작지만 강력한 성능을 갖춘 소형 GPT-4라고 소개하고 있습니다.

 

 

 

 

미스트랄 AI인 믹스트랄(Mixtral) 8x7B에 대해 좀 더 알아보도록 하겠습니다.

 

 

미스트랄 AI의 모델 어떤 AI인가? GPT-4 모델과 다른 점은?

 

미스트랄 AI의 Mixtral 8x7B 어떤 AI인가?

 

미스트랄 AI의 Mixtral 8x7B 모델은 GPT-4와 유사한 전문가 믹스(MoE) 접근 방식을 적용하여 전문 모델들이 각각 다른 분야를 담당하며 전체 모델이 이러한 전문 모델들을 유기적으로 결합하여 작동하는 방식으로 표현됩니다.

 

 

 

 

미스트랄 AI의 믹스트랄 8x7B 모델은 70억 매개변수를 가지고 있으며 강력한 성능을 제공하면서 효율적인 실행 비용 및 시간을 관리합니다.

 

미스트랄 AI의 모델은 영어뿐만 아니라 프랑스어, 이탈리아어, 독일어, 스페인어 등 다양한 언어를 지원합니다. 미스트랄 AI의 모델은 다양한 벤치마크에서 높은 성능을 보여주며 특히 효율성 측면에서 강점을 가지고 있습니다.

 

 

 

 

예를 들어 본 AI 모델이 처리하는 문장의 콘텍스트를 효과적으로 다루고 코드 생성 및 명령 따르기와 같은 작업에서 강력한 성능을 발휘한다고 해요.

 

미스트랄 AI의 믹스트랄 8x7B 모델은 여러 벤치마크에서 라마 2(Llama 2)보다 6배 빠른 추론 속도를 보였고 GPT-3.5보다는 대부분의 기준에서 뛰어넘는 결과를 보였다고 합니다.

 

또한 라마 2에 비해 진실성이 높고 편견이 적었으며 긍정적인 감정을 더 많이 나타내기도 했다고 하네요.

 

 

 

 

미스트랄 AI의 믹스트랄 8x7B 모델 vs. GPT-4 차이점

 

미스트랄 AI의 믹스트랄 8x7B 모델은 소형 언어 모델(SLM)이며 8개의 전문 모델로 구성되어 각 토큰 당 2개의 전문 모델을 할당하고 있습니다. 즉 모델당 매개변수는 GPT-4에 비해 24배 축소된 것이죠.

 

 

 

 

반면에 GPT-4는 대형 언어 모델(LLM)이며 16개의 전문 모델로 구성되어 있고 각 모델은 1110억 매개변수를 가지고 있습니다.

 

미스트랄 AI의 모델과 GPT-4의 차이가 규모 면에서 상당한 차이가 난다는 것을 느끼실 겁니다. 다만 전문 영역에서 효율성 측면을 고려한다면 AI의 규모가 크다고 좋은 것만은 아니니까요.

 

 

 

 

전문가 믹스(MoE) 방식이란?

 

참고로 위에서 언급한 전문가 믹스(MoE) 방식이란 머신러닝, 인공 신경망 분야에서 사용되는 모델 아키텍서 중 하나입니다. 이 방식은 생물, 물리, 수학, 언어 등 수많은 여러 전문 지식을 보유한 하위 모델의 조합으로 구성되어 있는데요.

 

 

 

 

각 전문가는 특정한 작업이나 상황에 대해 특화된 지식을 가지고 있죠. MoE의 핵심 아이디어는 입력 데이터에 대한 예측이나 출력을 담당하는 여러 전문가를 결합하여 전체 모델의 성능을 향상하는 것입니다.

 

각 전문가는 입력 데이터의 특정 부분이나 상황에 대해 뛰어난 예측을 수행할 수 있죠. 전체 모델은 이러한 전문가의 예측을 조합해 더 강력하고 효과적으로 전체적인 예측을 수행해 내죠.

 

 

 

 

결론적으로 정리하면,

 

프랑스 AI 기업인 미스트랄 AI는 믹스트랄(Mixtral) 8x7B 모델은 공개했는데요. 미스트랄 AI의 이번 모델은 전문가 믹스(MoE) 방식의 소규모 언어 모델입니다.

 

미스트랄 AI의 모델은 소규모 언어 모델입니다. 반면에 GPT-4 모델은 대규모 언어 모델입니다. 이 둘의 공통점은 언어 모델이라는 점과 전문가 믹스 방식(MoE)을 채택해 적용했다는 것이죠.

 

다만 규모 면에서 미스트랄 AI의 모델이 작다는 것인데요. 하지만 관련 전문 분야 내에 본 AI 모델을 적용하여 성능, 비용, 처리 속도 등 효율성 측면을 고려한다면 미스트랄 AI의 모델이 해당 전문 분야에 적합할 수도 있다는 것입니다.

 

 

 

 

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