AI 검색용 모델별 차이

AI 검색용 모델별 차이

AI 모델 성능 비교

AI 모델의 성능을 비교할 때 다양한 지표를 사용할 수 있습니다. 선택할 수 있는 지표는 모델이 사용되는 작업이나 응용 분야에 따라 다를 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 몇 가지 주요 지표는 다음과 같습니다:

1. 정확도 (Accuracy): 분류 작업에서 주로 사용되는 지표로, 모델이 정확하게 예측한 샘플의 비율을 나타냅니다. 예를 들어, 이진 분류에서는 정확하게 분류된 샘플의 비율을 계산합니다.
2. 정밀도 (Precision)와 재현율 (Recall): 이진 분류에서 사용되는 지표로, 정밀도는 양성으로 예측한 것 중 실제로 양성인 비율을 나타내며, 재현율은 실제 양성인 것 중 양성으로 예측한 비율을 나타냅니다. 정밀도와 재현율은 서로 트레이드오프 관계에 있으므로 작업에 따라 중요한 지표를 선택할 수 있습니다.
3. F1 점수 (F1 Score): 정밀도와 재현율의 조화 평균으로 계산되는 지표로, 이진 분류에서 사용됩니다. F1 점수는 정밀도와 재현율의 균형을 나타내는 지표로, 불균형한 데이터셋에서 유용합니다.
4. 평균 제곱 오차 (Mean Squared Error, MSE): 회귀 작업에서 사용되는 지표로, 예측 값과 실제 값 사이의 평균 제곱 오차를 계산합니다. 작은 MSE 값은 모델의 예측이 실제 값과 가까움을 나타냅니다.
5. 로그 손실 (Log Loss): 분류 작업에서 사용되는 지표로, 모델의 예측 확률과 실제 레이블 간의 차이를 계산합니다. 로그 손실은 작을수록 좋은 성능을 나타냅니다.

이 외에도 특정 작업이나 응용 분야에 맞는 다른 지표들이 사용될 수 있습니다. 모델의 성능을 평가할 때는 해당 작업의 특성과 목표에 맞는 지표를 선택하여 사용하는 것이 중요합니다.

아래에는 회사별 모델들을 간단하게 소개합니다. 

Anthropic

• Claude-3-Opus - 복잡한 분석, 여러 단계로 구성된 긴 작업, 고차원 수학 및 코딩 작업을 처리할 수 있는 Anthropic의 가장 지능적인 모델입니다.
• Claude-3-Sonnet - Anthropic의 Claude-3-Sonnet은 지능과 속도 사이의 균형을 유지합니다.
• Claude-3-Haiku - Anthropic의 Claude 3 Haiku는 전문적인 미세 조정 없이도 성능, 속도 및 비용 측면에서 지능 범주에서 모델을 능가합니다. 
  
  
• Claude-3-Opus-200k -  복잡한 분석, 여러 단계로 구성된 긴 작업, 고차원 수학 및 코딩 작업을 처리할 수 있는 Anthropic의 가장 지능적인 모델입니다. 200,000개의 컨텍스트 토큰을 지원합니다.
• Claude-3-Sonnet-200k -Anthropic의 Claude-3-Sonnet은 지능과 속도 사이의 균형을 유지합니다. 200,000개의 컨텍스트 토큰을 지원합니다.
• Claude-3-Haiku-200k -Anthropic의 Claude 3 Haiku는 전문적인 미세 조정이 필요 없이 성능, 속도 및 비용 측면에서 지능 범주에서 모델을 능가합니다.
  
  
• Claude-instant-100k - 100,000개 토큰(약 75,000단어)의 컨텍스트 창이 증가된 Anthropic의 가장 빠른 모델입니다. 매우 긴 문서, 코드 등을 분석할 수 있습니다.
  
  
• Claude-2.1-200k -Anthropic의 Claude 2.1은 Claude 2에 비해 성능이 향상되었으며 컨텍스트 크기가 200,000토큰으로 늘어났습니다.
• Claude-2-100k - Anthropic의 Claude 2 모델로, 100,000개 토큰(약 75,000단어)의 컨텍스트 창이 있습니다. 특히 창의적인 글쓰기에 능숙합니다.
• Claude-2 - Anthropic의 Claude 2 모델입니다. 속도와 비용을 최적화하기 위해 컨텍스트 창이 단축되었습니다. 더 긴 상황 메시지를 보려면 Claude-2-100k를 사용해 보세요.
  
  
• Claude-instant - 창의적인 작업에 강점을 지닌 Anthropic의 가장 빠른 모델입니다. 9,000개 토큰(약 7,000단어)의 컨텍스트 창을 제공합니다.

 

Open AI

• ChatGPT - gpt-3.5-turbo로 구동됩니다.
• ChatGPT-16k - gpt-3.5-turbo-16k로 구동됩니다
• GPT-4-128k - Vision이 탑재된 GPT-4 Turbo로 구동됩니다.
• GPT-4 - OpenAI의 가장 강력한 모델입니다. 정량적 질문(수학 및 물리학), 창의적 글쓰기 및 기타 여러 어려운 작업에서 ChatGPT보다 강력합니다. Vision이 탑재된 GPT-4 Turbo로 구동됩니다.
• GPT-3.5-Turbo-Instruct - gpt-3.5-turbo-Instruct로 구동됩니다.
• GPT-3.5-Turbo - 시스템 프롬프트 없이 gpt-3.5-turbo로 구동됩니다.

 

Google

• Google-PaLM - Google의 PaLM 2 chat-bison@002 모델을 기반으로 합니다. 8k 토큰의 컨텍스트 창을 지원합니다.
• Gemma-Instruct-7B-T - Google의 Gemma Instruct 7B입니다.
  Together.ai 주최: https://api.together.xyz/playground/chat/google/gemma-7b-it
• Gemma-7b-FW - Gemini 모델을 만드는 데 사용된 것과 동일한 연구 및 기술을 바탕으로 제작된 Google의 경량 개방형 모델입니다. Gemma는 ai.google.dev/gemma/terms에 있는 Gemma 이용약관에 따라 제공됩니다.

• Gemini-Pro - 모델 성능과 속도의 균형을 유지하는 Google Gemini 제품군의 다중 모드 모델입니다. 강력한 일반 능력을 보여주며 특히 교차 모드 추론에 탁월합니다. 모델은 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 받아들이고 텍스트 출력을 제공합니다. 최신 사용자 메시지의 이미지와 비디오만 고려하며 메시지당 비디오 하나로 제한됩니다.

Meta

• Llama-2-70b-Groq -Groq LPU™ 추론 엔진에서 실행되는 Llama 2, 70B를 즐겨보세요.
  API 액세스가 가능합니다. api@groq.com으로 이메일을 보내주세요 .

• CodeLlama-70B-T - Meta의 코드 Llama Instruct(70B)입니다.
  Together.ai 주최: https://api.together.xyz/playground/chat/codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf

• Llama-2-70b - Meta의 Llama-2-70b-채팅.
• Code-Llama-34b - Meta의 Code-Llama-34b-instruct. 코드 생성 및 논의에 탁월하며 16,000개 토큰의 컨텍스트 창을 지원합니다.
• Llama-2-13b - Meta의 Llama-2-13b-채팅.
• Llama-2-7b - Meta의 Llama-2-7b-채팅.
• Code-Llama-13b - Meta의 Code-Llama-13b-instruct입니다. 코드 생성 및 논의에 탁월하며 16,000개 토큰의 컨텍스트 창을 지원합니다.
• Code-Llama-7b - Meta의 Code-Llama-7b-instruct입니다. 코드 생성 및 논의에 탁월하며 16,000개 토큰의 컨텍스트 창을 지원합니다.

Alibaba

• Qwen-72b-Chat - 특히 중국어 쿼리에 탁월한 Alibaba의 범용 모델입니다.
• Qwen-72B-T - Alibaba의 Qwen 1.5 채팅(72B)입니다.
   Together.ai 주최: https://api.together.xyz/playground/chat/qwen/qwen1.5-72B-Chat

기타 모델

• Mistral-Large - Mistral AI의 가장 강력한 모델입니다. 32,000개 토큰(약 24,000단어)의 컨텍스트 창을 지원하며 전반적인 벤치마크에서 Mistral-Medium, Mixtral-8x7b 및 Mistral-7b보다 강력합니다.
• Mistral-Medium  - 미스트랄 AI의 중형 모델입니다. 32,000개 토큰(약 24,000단어)의 컨텍스트 창을 지원하며 전반적인 벤치마크에서 Mixtral-8x7b 및 Mistral-7b보다 강력합니다.
• Mixtral-8x7B-Chat - 지침을 따르도록 미세 조정된 Mistral AI의 Mixtral 8x7B Mixture-of-Experts 모델입니다. Fireworks.ai 호스팅: https://app.fireworks.ai/models/fireworks/mixtral-8x7b-instruct  

• Mixtral-8x7b-Groq -Groq LPU™ 추론 엔진에서 실행되는 Mixtral 8x7B를 즐겨보세요.
  API 액세스가 가능합니다. api@groq.com으로 이메일을 보내주세요 .

• RekaFlash - 빠른 워크로드와 놀라운 품질에 최적화된 Reka의 효율적이고 유능한 21B 다중 모드 모델입니다.
       텍스트, 이미지, 비디오 입력과 함께 작동합니다.
  
  
• DeepSeek-Coder-33B-T - Deepseek의 Deepseek Coder Instruct(33B)입니다.
  Together.ai 주최: https://api.together.xyz/playground/chat/deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct  
  
  
• Code-Llama-70B-FW - Fireworks에서 호스팅하는 Llama 70b 코드 지시 봇입니다. 이 모델은 일반적인 코드 합성 및 이해를 위해 설계되었습니다. 모델 카드: https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf    
  
  
• fw-mistral-tb - Fireworks.ai에서 호스팅하는 Mistral-7b-instruct 모델로 구동되는 봇 https://app.fireworks.ai/models/fireworks/mistral-7b-instruct-4k     
  
  
• MythoMax-L2-13B - 이 모델은 LLama-2-13B를 기반으로 Gryphe에서 제작했으며 롤플레잉과 스토리 작성에 모두 능숙합니다.  
  
  
• Solar-Mini - Solar Mini는 이전 모델인 Solar-0-70b보다 작지만 빠르고 강력한 모델입니다.
  
  
• Playground-v2.5 - 사용자의 가장 최근 메시지를 기반으로 고품질 이미지를 생성합니다. 사용자가 프롬프트 끝에 "--no" 매개변수를 사용하여 이미지에서 피해야 할 요소를 지정할 수 있습니다(예: "키 큰 나무, 일광 --비가 내리지 않음"). 선택적으로 `--aspect` 매개변수를 사용하여 가로 세로 비율을 지정합니다(예: "키 큰 나무, 일광 --aspect 1:2"). Playground.com의 Playground_v2.5에 의해 구동됩니다.
  
  
• DALL-E-3 - OpenAI의 가장 강력한 이미지 생성 모델입니다. 사용자의 가장 최근 메시지를 기반으로 복잡한 세부 묘사가 포함된 고품질 이미지를 생성합니다.
  
  
• StableDiffusionXL - 사용자의 가장 최근 프롬프트를 기반으로 고품질 이미지를 생성합니다.
  사용자가 프롬프트 끝에 "--no" 매개변수를 사용하여 이미지에서 피해야 할 요소를 지정할 수 있습니다(예: "키 큰 나무, 일광 --비가 내리지 않음"). Stable Diffusion XL로 구동됩니다.
• 어시스턴트 - 프로그래밍 관련 작업 및 비영어권 언어에 강점을 지닌 범용 어시스턴트 봇입니다. gpt-3.5-터보로 구동됩니다.