Meta to release open-source commercial AI model to compete with OpenAI and Google
Meta, OpenAI·구글과 경쟁할 오픈소스 상용 AI 모델 출시
Developers could use the open-source LLM to build generative AI applications, like ChatGPT, for startups or established businesses.
개발자들은 오픈 소스 LLM을 사용하여 스타트업이나 기성 기업을 위한 ChatGPT와 같은 생성적 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
by Maria Diaz, Staff Writer
Source: https://www.zdnet.com/article/meta-to-release-open-source-commercial-ai-model-to-compete-with-openai-and-google/
Meta, formerly known as Facebook, is set to release a commercial version of LLaMA, its open-source large language model (LLM) that uses artificial intelligence (AI) to generate text, images, and code.
LLaMA, which stands for Large Language Model Meta AI, was publicly announced in February as a small foundational model, and made available to researchers and academics.
페이스북으로 알려진 Meta는 인공지능(AI)을 사용하여 텍스트, 이미지 및 코드를 생성하는 오픈 소스 LLM(대규모 언어 모델)의 상용 버전을 출시할 예정입니다.
Large Language Model Meta AI의 약자인 LLaMA는 작은 기본 모델(Foundation model)*로 2월에 공개적으로 발표되었고 연구자와 학계가 이용할 수 있게 되었습니다.
* 기본 모델(Foundation model)은 일반적으로 많은 데이터로 사전학습(Pre-trained)된 딥러닝 모델로, 다양한 목적으로 튜닝되어 사용될 수 있는 모델을 일컫음
Now, the Financial Times is reporting that Meta is prepared to release the commercial version of the model, which would enable developers and businesses to build applications using the foundational model.
Financial Times는 이제 Meta가 개발자와 기업이 기본 모델을 사용하여 애플리케이션을 구축할 수 있는 상용 버전의 모델을 출시할 준비가 되었다고 보도했습니다.
Since it's an open-source AI technology, commercial access to LLaMA gives businesses of all sizes the opportunity to adapt and improve the AI, accelerating technological innovation across various sectors and potentially leading to more robust models.
이는 오픈 소스 AI 기술이기 때문에, LLaMA에 대한 상업적 접근은 모든 규모의 기업이 AI를 적응하고 개선할 수 있는 기회를 제공하여 다양한 분야에 걸친 기술 혁신을 가속화하고 잠재적으로 더 강력한 모델로 이어질 수 있습니다.
Meta's LLaMA is available in 7, 13, 33, and 65 billion parameters, compared to ChatGPT's LLM, GPT-3.5, which has been confirmed to have 175 billion parameters. OpenAI hasn't said how many parameters GPT-4 has, but it's estimated to have over 1 trillion parameters -- the more parameters, the better the model can understand input and generate appropriate output.
Meta의 LLaMA는 7, 13, 33, 650억 개의 파라미터로 이용 가능하며, ChatGPT의 LLM, GPT-3.5는 1750억 개의 파라미터로 확인되었습니다. OpenAI는 GPT-4가 얼마나 많은 매개변수를 가지고 있는지 말하지 않았지만, 1조개 이상의 매개변수를 가지고 있는 것으로 추정됩니다. 더 많은 매개변수가 있을수록, 모델은 입력을 더 잘 이해하고 적절한 출력을 생성할 수 있습니다.
Currently, OpenAI leads the AI race, with ChatGPT as its sprinter, an AI chatbot that unleashed a generative AI revolution with its release in November. Microsoft has made hefty investments into OpenAI. The tech giant uses GPT-4 technology in the revamped, AI-powered Bing, and to power its Image Creator. Google has its own AI chatbot, Bard, and proprietary LLMs. None of these systems are open source.
현재 OpenAI는 11월 출시와 함께 생성적 AI 혁명을 촉발시킨 AI 챗봇인 ChatGPT를 스프린터로 하여 AI 경쟁을 주도하고 있습니다. 마이크로소프트는 OpenAI에 막대한 투자를 했습니다. 이 거대 기술 회사(마이크로소프트)는 GPT-4로 Bing이 AI로 작동하도록 만들었고, 이미지 생성기를 작동시키기도 합니다. 구글은 자체 AI 챗봇인 Bard와 독점적인 LLM을 보유하고 있습니다. 이러한 시스템(GPT, Bard)은 모두 오픈 소스가 아닙니다.
Though open-source AI models already exist, launching Meta's LLaMA commercially is still a significant step, due to it being larger than many of the available open-source LLMs on the market, and the fact that it is from one of the biggest tech companies in the world.
오픈 소스 AI 모델이 이미 존재하지만, Meta의 LLaMA를 상업적으로 출시하는 것은 여전히 중요한 단계입니다. 시중에 출시된 많은 오픈 소스 LLM보다 크고 세계에서 가장 큰 기술 회사 중 하나라는 사실 때문입니다.
The launch means Meta is directly competing with Microsoft-backed OpenAI and Google, and that competition could mean significant advancements in the AI field. Closed or proprietary software, like that used in OpenAI's ChatGPT, has drawn criticism over transparency and security.
이번 출시는 Meta가 마이크로소프트가 지원하는 OpenAI 및 구글과 직접 경쟁하고 있다는 것을 의미하며, 그 경쟁은 AI 분야에서 상당한 발전을 의미할 수 있습니다. OpenAI의 ChatGPT에 사용된 것과 같은 폐쇄형 또는 독점 소프트웨어는 투명성과 보안에 대한 비판을 받아 왔습니다.
'🟣 AI & ML' 카테고리의 다른 글
애플, 거대 멀티모달 모델(Large Multi-modal Model, LMM) 'Ferret' 공개 (0) | 2023.12.27 |
---|---|
Objective Function 이해하기 - 01. Probability와 Likelihood의 차이 (0) | 2023.12.19 |
검색증강생성(RAG): 벡터 DB 기초 (1) | 2023.11.01 |
신규성(Novelty)이 사라지면서 트래픽이 약 10% 감소한 ChatGPT (0) | 2023.07.09 |
추천시스템 순위 평가 지표 nDCG 쉽게 이해하기 (0) | 2023.05.21 |
댓글