이번 주 동안 폐쇄 소스와 오픈 소스 거물 간의 전투는 모두 다음과 같은 이유로 더욱 심화되었습니다. “함께 만들어요” 그리고 "모델을 더 쉽게 접근 가능하게 만들다”. OpenAI는 7월 18일에 GPT-4o mini를 출시했고, Meta는 7월 23일에 Llama 3.1 405B를 출시했고, Mistrial은 7월 24일에 large2 모델을 출시했습니다.

분명히, 모두가 개발자의 관심을 끌기 위해 뭉치고, 앱이 자신의 모델을 사용하도록 총을 쏘고 있습니다. 동기는 제쳐두고, 이러한 모델 간의 주요 차이점은 무엇입니까?

이 기사에서는 세 가지 모델에 대한 분석과 가장 널리 사용되는 사례에 대한 제안을 제공하며, 동양에 대한 간략한 소개와 중국 LLM 업계의 미래에 대한 예측도 제공합니다.

GPT4o mini – 현재까지 OpenAI의 가장 효율적인 AI 모델

1. 낮은 대기 시간과 높은 처리량을 위해 설계되어 고객 지원 챗봇 및 자동화된 문서화와 같은 실시간 애플리케이션을 지원합니다.
2. 모델 크기: 정확한 매개변수 수는 지정되지 않았지만 GPT-4와 같은 더 큰 버전에 비해 "작은 모델"로 설명되어 있습니다.
3. 모달리티: 현재는 텍스트와 시각 입력을 지원하며, 나중에 오디오와 비디오도 지원할 계획입니다.
4. 안전 기능: 탈옥을 막고, 즉각적인 주입을 차단하고, 시스템에서 즉각적인 추출을 방지하기 위한 통합 안전 조치가 포함되어 있습니다.
5. 가격: 100만 입력 토큰당 $0.15, 100만 출력 토큰당 $0.60

LLama 3.1 405B – 현재까지 Meta의 가장 큰 AI 모델 

1. 16,000개의 Nvidia H100 GPU를 사용하여 15조 개가 넘는 토큰을 통해 학습되었습니다.
2. 이 모델은 영어, 독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 힌디어, 스페인어, 태국어 등 8개 언어를 지원합니다.
3. 추론 및 문제 해결 능력 향상
4. 장문 텍스트 요약 및 고급 대화 능력
5. Meta는 "개발자는 대략적으로 자체 인프라에서 Llama 3.1 405B에 대한 추론을 실행할 수 있습니다. 50% GPT-4o와 같은 폐쇄형 모델을 사용하는 비용어제 발표된 내용에 따르면 "사용자 대면 작업과 오프라인 추론 작업 모두에 사용 가능"이라고 합니다. 

Mistral Large 2 123B – Mistral(프랑스 스타트업)의 최신 AI 모델 

1. 장기 컨텍스트 애플리케이션을 염두에 두고 단일 노드 추론을 위해 설계되어 효율성이 높고 처리량이 높습니다.
2. 강력한 코드 생성 및 수학적 추론 성능과 80개 이상의 코딩 언어 지원으로 유명합니다. 
3. 고급 추론 및 지식
4. 충분한 정보가 부족할 때 이를 인식하도록 훈련되어 환각이 감소합니다.
5. 연구 및 비상업적 사용에는 무료입니다.

특징/모델	GPT-4o 미니	라마 3.1 405B	미스트랄 라지 2
매개변수	지정되지 않음	4050억	1230억
컨텍스트 창	128,000 토큰	128,000 토큰	128,000 토큰
지원 언어	50+	여덟	수십개
지원되는 코딩 언어	지정되지 않음	지정되지 않음	80+
언어 이해 및 추론 점수(MMLU)	82%	88.6%	84%
성능 하이라이트	비용 효율적이며 사용자 정의 가능	추론, 코딩, 도구 사용	코드 생성, 수학
상업적 이용	가격과 함께 제공됨	대기업의 경우 라이센스가 필요합니다.	유료 라이센스가 필요합니다
전개	효율적이고 사용자 정의 가능	여러 개의 GPU가 필요합니다	단일 노드 추론

GPT-4o Mini 대 Llama 3.1 405B 대 Mistral Large 2 비교표  

그럼 뭐가 대단한 일인가요? 세 가지 모델의 가장 실용적인 사용 사례입니다.

GPT-4o 미니: 좁은 작업별 애플리케이션을 위한 비용 효율적이고 사용자 정의 가능한 AI 솔루션을 찾는 기업에 가장 적합합니다. 가장 중요한 사용 사례는 엣지 사이드 챗봇과 고객 지원입니다.

GPT-4o Mini의 낮은 지연 시간과 비용 효율성은 특히 스마트폰과 같은 엣지 쪽에서 실시간 고객 지원 챗봇을 개발하는 데 이상적입니다. 강력한 언어 이해 및 생성 기능은 여러 언어로 고객 문의에 빠르고 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.

라마 3.1 405B: Meta의 제품에 통합된 Llama 3.1 405B는 고급 추론, 코딩 및 다국어 작업에 적합합니다. 큰 매개변수 수와 컨텍스트 창으로 인해 강력하지만 리소스 집약적입니다. 가장 중요한 사용 사례는 합성 데이터 생성입니다.

Llama 3.1 405B는 고품질 합성 데이터를 생성하는 데 뛰어나며, 이는 다른 AI 모델을 훈련하고 미세 조정하는 데 특히 유용합니다. 이 기능은 개인 정보 보호 및 규정 준수 요구 사항으로 인해 실제 데이터에 대한 액세스가 제한될 수 있는 의료, 금융 및 소매와 같은 산업에서 특히 유용합니다. 이 모델의 대규모와 광범위한 훈련 덕분에 개인 정보를 보호하면서 복잡한 패턴을 인식하고 다양하고 현실적인 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.

미스트랄 라지2: 강력한 코드 생성 및 수학적 추론 기능이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 수십 개의 언어와 단일 노드 추론 설계를 지원하여 연구 및 비상업적 용도에 적합하며, 유료 라이선스를 통해 상업적 애플리케이션에 대한 잠재력이 있습니다. 가장 중요한 사용 사례는 고급 코드 생성 및 디버깅입니다.

코드 스켈레톤 생성, 코드 마이그레이션 및 리팩토링과 같은 신속한 프로토타입 제작과 같은 애플리케이션 개발을 가속화합니다. 예를 들어, 다른 프로그래밍 언어 간의 코드 변환을 돕습니다. 디버깅 지원: 대화형 디버깅 지원을 제공하여 개발자가 문제를 보다 효율적으로 이해하고 해결할 수 있도록 돕습니다.

결론 

각 모델에는 장점이 있습니다.

• 미스트랄 라지 2: 효율성과 높은 처리량에 초점을 맞춘 코드 생성과 수학적 추론에 능숙합니다.
• 라마 3.1 405B: 복잡한 작업에 적합한 광범위한 언어 지원과 함께 강력한 추론 및 코딩 기능을 제공합니다.
• GPT-4o 미니: 특정 요구 사항이 있는 기업에 적합한 비용 효율적인 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

동쪽을 엿보다 

타이탄의 LLM 전투가 격화되는 동안 동쪽의 LLM 드래곤과 호랑이는 확실히 잠들지 않을 것입니다. Bytedance와 같은 지푸 AI, 바이춘, 그리고 문샷 모두 자사 모델 출시를 위해 밤낮으로 노력하고 있습니다. Baichuan은 방금 폐쇄를 발표했습니다. 시리즈 A 인상 $700M의 모델 개발을 가속화하기 위해. 매우 신비롭고 은밀한 중국 모델 회사, 딥시크, 출시했다 DeepSeek-V2 모드l, 5월에 매우 유용한 236B MoE 오픈 소스 모델이 제공됩니다. 경쟁력 있는 성과 수학과 코드 생성에 있어서는 GTP-4o 터보를 사용합니다.   

그래서 저는 중국 LLM 회사가 다음 3개월 안에 출시한 Llama 3.1 405B와 비교한 동등한 성능 모델이 나올 것이라고 예측합니다. 그리고 경쟁의 이름이 개발자의 관심과 이러한 모델에서 실행되는 애플리케이션을 위한 것이라면, 중국이 세계에서 가장 많은 소프트웨어 개발자를 보유하고 있다는 점을 고려할 때 - 거의 700만 명 - 글로벌 AI 생태계 분열 속에서 이 경쟁이 어떻게 진화할지는 아직 알 수 없습니다. 

업데이트된 3자 대결: GPT4o Vision 대 Llama 3.2 Vision 대 Mistral Large 2(2024년 10월)

이 비교 시리즈의 연속으로, 우리는 2024년 4분기에 이 세 가지 강력한 모델의 최신 버전을 다시 살펴보겠습니다. 각각 AI 애플리케이션의 경계를 넓히고 있습니다. OpenAI의 GPT4o 비전, 메타의 라마 3.2 비전, 그리고 미스트랄 라지 2. 이러한 모델은 산업이 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 심지어 코드 생성을 처리하는 방식에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있으며, 각각은 자체 틈새 시장에서 탁월한 성과를 거두고 있습니다.

AI 분야가 점점 더 경쟁이 치열해짐에 따라 멀티모달 올라운더와 전문 도구 간의 논쟁이 그 어느 때보다 두드러지고 있습니다. 기업은 광범위한 입력을 처리할 수 있는 GPT-4o와 같은 다재다능한 모델에 집중해야 할까요? 아니면 특정 작업의 정밀성을 위해 설계된 Llama 3.2와 같은 전문 모델에 집중해야 할까요? 그리고 강력한 코드 생성 기능을 갖춘 모델인 Mistral Large 2는 이 방정식에 어떻게 들어맞을까요? 이 글에서는 각 모델의 뚜렷한 장점, 사용 사례, 실용적인 적용 사례를 살펴보고 어떤 모델이 자신의 필요에 가장 적합한지 결정하는 데 도움을 드리겠습니다.

GPT4o 비전

GPT4o 비전 OpenAI의 최신 멀티모달 모델로, 복잡하고 여러 단계로 이루어진 추론을 필요로 하는 작업에 탁월하도록 설계되었습니다. 이 모델은 텍스트와 이미지뿐만 아니라 오디오와 비디오 입력도 처리할 수 있어 오늘날 사용 가능한 가장 다재다능한 AI 모델입니다. 128,000개 토큰의 큰 컨텍스트 창과 최대 16,384개 토큰의 출력 용량을 갖춘 GPT4o Vision은 긴 대화, 자세한 데이터 분석 및 심층적 추론 작업을 처리할 수 있습니다.

다양한 작업에서 다양한 유형의 입력을 관리할 수 있는 올인원 솔루션이 필요한 기업의 경우 GPT4o Vision이 확실한 선택입니다. 그러나 이러한 다재다능함은 대규모 구현에 빠르게 추가될 수 있는 가격 구조와 함께 프리미엄으로 제공됩니다. 그럼에도 불구하고 GPT4o Vision은 의료, 자율 주행차 내비게이션 및 콘텐츠 생성과 같은 분야에서 강점을 가지고 있어 AI 기술의 한계를 넓히는 기업에 가치 있는 투자입니다.

사용 사례:

1. 의료 영상 및 진단: GPT-4o Vision은 텍스트, 이미지, 오디오를 통합하여 복잡한 의료 데이터를 분석합니다. 예를 들어, 병원에서는 환자 기록과 함께 의료 영상을 처리하여 진단을 돕고 MRI 또는 CT 스캔에서 이상을 식별하는 속도를 높일 수 있습니다. 다중 모드 기능을 통해 전체적인 환자 기록 해석이 가능하여 진단 정확도가 향상됩니다.

2. 자율 주행 차량 내비게이션: 자율 주행 차량에서 GPT-4o Vision은 비디오 피드, 센서 데이터, 심지어 오디오 입력까지 처리하여 내비게이션 및 안전에 대한 실시간 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 온보드 카메라의 비디오를 센서 데이터와 통합하여 차량이 도로에서 장애물, 도로 상태 및 기타 변수를 감지할 수 있도록 합니다.

3. 콘텐츠 생성: GPT-4o Vision은 미디어 산업과 같은 산업에도 강력한 도구로, 영상 자막을 생성하고, 시각적 데이터를 기반으로 대본을 작성하고, 이미지, 텍스트, 심지어 오디오를 병합한 대화형 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이는 뉴스 보도 및 디지털 마케팅과 같은 애플리케이션에 적합합니다.

라마 3.2 비전

라마 3.2 비전, Meta의 최신 모델은 텍스트와 이미지 입력을 처리하기 위한 매우 효율적이고 특화된 도구가 되도록 설계되었습니다. GPT4o Vision의 강점은 멀티모달 다재다능함에 있는 반면, Llama 3.2 Vision은 더 집중되어 있으며, 시각 데이터 처리에서 정밀성과 효율성이 필요한 작업에 탁월합니다. 900억 개의 매개변수와 128,000개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 창을 갖춘 이 모델은 문서 분석과 이미지 처리가 중요한 금융, 물류, 법률 기술과 같은 산업에 맞게 조정되었습니다.

특히, 라마 3.2 비전 재무 보고서, 법률 문서, 물류 차트와 같은 대량의 시각적 및 텍스트 데이터를 처리하는 기업에 이상적입니다. GPT4o보다 낮은 비용으로 정적 이미지와 구조화된 문서를 해석할 수 있는 기능은 OpenAI 대응 제품의 멀티모달 기능이 필요하지 않은 기업에 더 예산에 민감한 옵션입니다.

사용 사례:

1. 재무 보고서 분석: Llama 3.2 Vision은 방대한 양의 정적 데이터, 차트, 그래프를 처리해야 하는 금융과 같은 산업에 완벽하게 적합합니다. 재무 분석가는 Llama 3.2를 사용하여 분기별 재무 보고서를 자동으로 해석하고, 대차대조표를 읽고, 매출 성장 및 비용 할당과 같은 주요 추세를 시각화할 수 있습니다. 차트 분석의 정밀성 덕분에 수동 검토보다 더 빠르고 정확하게 통찰력을 얻을 수 있습니다.

2. 법률 문서 해석: 법률 회사의 경우, Llama 3.2 Vision은 계약서와 법률 문서를 분석하여 중요한 조항, 규정 준수 위험 또는 추가 주의가 필요한 영역을 표시할 수 있습니다. 법률 문서의 구조를 이해하고 보고서의 차트나 표와 같은 수반되는 시각적 데이터를 분석하는 기능은 대량의 계약서와 사건 파일을 처리하는 법률 회사의 생산성을 향상시킵니다.

3. 물류 및 공급망 관리: 효율성이 핵심인 물류와 같은 산업에서 Llama 3.2 Vision은 창고 보고서, 재고 차트, 선적 기록을 처리하여 실시간 통찰력을 제공할 수 있습니다. 시각적 데이터 해석을 통해 물류 관리자는 경로를 최적화하고 비용을 최소화하며 데이터에서 병목 현상을 감지하여 공급망이 원활하게 운영되도록 할 수 있습니다.

미스트랄 라지 2

미스트랄 라지 2 GPT4o나 Llama 3.2만큼 널리 알려지지는 않았지만 AI 커뮤니티, 특히 개발자와 연구자들에게 빠르게 이름을 알렸습니다. 이 모델은 다음을 전문으로 합니다. 코드 생성 및 수학적 추론, 프로그래밍과 복잡한 계산 작업에 의존하는 산업에 특히 유용합니다. 80개 이상의 코딩 언어를 지원하고 단일 노드에서 효율적으로 작동할 수 있는 Mistral Large 2는 코드 생성, 디버깅 및 기타 긴 컨텍스트 애플리케이션에서 뛰어난 AI 모델이 필요한 개발자에게 비용 효율적인 솔루션입니다.

연구 및 비상업적 사용을 위한 무료 제공으로 인해 학술 및 소규모 프로젝트에도 매력적인 옵션입니다. 그러나 상업적으로 배포하려는 기업의 경우 유료 라이선스가 필요합니다.

사용 사례:

1. 신속한 프로토타입 제작 및 코드 스켈레톤 생성: Mistral Large 2는 처음부터 코드를 생성하는 데 매우 효율적이어서 신속한 프로토타입을 만드는 개발자에게 완벽한 도구입니다. 스타트업이 새로운 앱을 개발하든 기술 회사가 다양한 소프트웨어 접근 방식을 테스트하든 Mistral은 기능적 애플리케이션으로 구체화할 수 있는 코드 골격을 빠르게 생성할 수 있습니다.

2. 코드 리팩토링 및 마이그레이션: 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 전환하는 기업의 경우 Mistral Large 2는 코드를 자동으로 리팩토링하거나 언어 간에 번역하여 귀중한 지원을 제공합니다. 예를 들어, 회사가 C++로 작성된 레거시 시스템을 Python과 같은 보다 현대적인 언어로 마이그레이션하는 경우 Mistral은 오류 없이 마이그레이션이 원활하게 진행되도록 지원할 수 있습니다.

3. 디버깅 지원: 개발자는 Mistral Large 2를 사용하여 복잡한 코드베이스를 디버깅할 수도 있습니다. 이 모델은 코드를 분석하고 잠재적인 버그나 문제를 식별하고 심지어 수정 사항을 제안할 수도 있습니다. 이를 통해 개발자는 문제 해결 프로세스의 일부를 자동화하여 시간을 절약하고 개발 주기를 더 빠르게 진행할 수 있습니다.

비교표: GPT4o Vision 대 Llama 3.2 Vision 대 Mistral Large 2의 주요 기능

실제 사용 사례: 어떤 모델이 귀하의 필요에 맞을까요?

• GPT4o 비전: 다양한 데이터 형식(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)을 동시에 처리해야 하는 기업에 이상적입니다. 의료 영상, 자율 주행 또는 실시간 비디오 처리와 같은 위험도가 높고 복잡한 작업의 경우 GPT-4o Vision은 비교할 수 없는 다재다능함과 성능을 제공합니다.
• 라마 3.2 비전: 정적 이미지와 텍스트 분석에 집중하는 기업을 위한 예산 의식적인 옵션입니다. 회사에서 문서 해석, 재무 보고서 또는 차트 분석을 다루는 경우 Llama 3.2 Vision의 정밀성과 비용 효율성이 완벽하게 맞습니다.
• 미스트랄 라지 2: 강력한 코드 생성 및 수학적 추론 기능을 찾는 개발자와 연구자에게 가장 적합합니다. 80개 이상의 코딩 언어 지원과 무료 연구 라이선스로 인해 소프트웨어 프로젝트를 진행하는 학술 기관, 스타트업 및 개발자에게 훌륭한 도구입니다.

결론: 귀하의 비즈니스에 적합한 모델 선택

전투에서 GPT4o 비전, 라마 3.2 비전, 그리고 미스트랄 라지 2, 명확한 승자는 없습니다. 특정 사용 사례에 가장 적합한 모델만 있습니다. 다재다능하고 포괄적인 솔루션이 필요한 경우, GPT4o 비전 AI의 스위스 군용 칼로, 광범위한 작업을 처리할 수 있습니다. 저렴한 비용으로 문서 및 이미지 분석에 집중하는 기업의 경우, 라마 3.2 비전 강력한 경쟁자입니다. 마지막으로, 미스트랄 라지 2 코드 생성과 수학적 추론에서 두각을 나타내어 개발자와 연구자가 선호하는 모델이 되었습니다.

앞으로 이러한 모델과 중국 AI 분야의 신규 진입자 간의 경쟁은 더욱 치열해질 것입니다. Bytedance와 Zhipu AI와 같은 회사가 한계를 뛰어넘으면서 더욱 특화된 모델이 등장할 것으로 예상할 수 있습니다. 문제는 이 빠르게 진화하는 공간에서 궁극적으로 시장의 관심을 사로잡을 사람이 누구인가입니다.

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