Falcon 180B 및 40B: 사용 사례, 성능 및 차이점

Falcon LLM은 기술력뿐만 아니라 오픈 소스 특성으로 차별화되어 더 많은 고객이 고급 AI 기능을 이용할 수 있습니다. Falcon 180B, 40B, 7.5B 및 1.3B를 포함한 다양한 모델을 제공합니다. 각 모델은 서로 다른 계산 기능과 사용 사례에 맞게 조정됩니다.

예를 들어 180B 모델은 가장 크고 강력하여 복잡한 작업에 적합하며, 1.3B 모델은 덜 까다로운 애플리케이션에 더 쉽게 접근할 수 있는 옵션을 제공합니다.

특히 7B 및 40B 모델과 같은 Falcon LLM의 오픈 소스 특성은 AI 기술 접근의 장벽을 허물어 줍니다. 이러한 접근 방식은 개인과 조직이 각자의 환경에 이러한 모델을 배포할 수 있는 보다 포용적인 AI 생태계를 조성하여 AI 애플리케이션의 혁신과 다양성을 장려합니다.

Falcon 40B란 무엇인가요?

Falcon 40B는 높은 계산 효율성과 고급 AI 기능 간의 격차를 해소하기 위해 특별히 설계된 Falcon LLM(대규모 언어 모델) 제품군의 일부입니다. 400억 개의 매개 변수가 있는 생성형 AI 모델로, 성능과 리소스 요구 사항의 균형을 제공합니다.

Falcon LLM 40B는 무엇을 할 수 있나요?

Falcon 40B는 창의적인 콘텐츠 생성, 복잡한 문제 해결, 고객 서비스 운영, 가상 지원, 언어 번역, 감정 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 모델은 다양한 산업 분야에서 반복적인 작업을 자동화하고 효율성을 향상시킬 수 있다는 점에서 특히 주목할 만합니다. 오픈 소스인 Falcon 40B는 접근성과 혁신 측면에서 상당한 이점을 제공하며, 상업적 목적으로 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다.

Falcon 40B는 어떻게 개발되고 훈련되었나요?

1조 개에 달하는 방대한 리파이낸드웹 데이터 세트를 기반으로 훈련된 Falcon 40 B의 개발에는 GPU의 광범위한 사용과 정교한 데이터 처리가 포함되었습니다. Falcon 40B는 384개의 A100 40GB GPU를 사용하여 AWS 세이지메이커에서 훈련 과정을 거쳤으며, 텐서 병렬처리(TP=8), 파이프라인 병렬처리(PP=4), 데이터 병렬처리(DP=12)를 ZeRO와 함께 결합한 3D 병렬처리 방식을 사용했습니다. 이 교육 단계는 2022년 12월에 시작되어 두 달에 걸쳐 완료되었습니다.

이 훈련을 통해 모델은 언어와 문맥에 대한 탁월한 이해력을 갖추게 되어 자연어 처리 분야의 새로운 표준을 세웠습니다.

Falcon 40B의 아키텍처 설계는 GPT -3의 프레임워크를 기반으로 하지만, 성능을 향상시키기 위해 상당한 변경이 이루어졌습니다. 이 모델은 회전식 위치 임베딩을 활용하여 시퀀스 컨텍스트에 대한 이해도를 높입니다.

다중 쿼리 어텐션과 플래시 어텐션으로 어텐션 메커니즘이 강화되어 처리 능력이 향상되었습니다. 디코더 블록에서 Falcon 40B는 병렬 주의 및 다중 레이어 퍼셉트론(MLP) 구성을 통합하여 이중 레이어 정규화 접근 방식을 채택하여 계산 효율성과 효과 간의 균형을 유지합니다.

Falcon 180B는 무엇인가요?

Falcon 180B는 1,800억 개의 파라미터를 자랑하는 Falcon LLM 제품군의 정점에 해당하는 제품입니다. 이 인과관계 디코더 전용 모델은 3조 5천억 개의 방대한 RefinedWeb 토큰을 기반으로 학습되어 가장 진보된 오픈 소스 LLM 중 하나입니다. 제작자는 다음과 같습니다.
TII
.

추론, 코딩, 숙련도 및 지식 테스트에서 탁월한 기능을 제공하여 다양한 자연어 처리 작업에 탁월합니다.

연구 논문, 법률 텍스트, 뉴스, 문학, 소셜 미디어 대화 등 다양한 데이터 소스를 포함하는 광범위한 RefinedWeb 데이터 세트에 대한 교육을 통해 다양한 애플리케이션에 대한 숙련도를 보장합니다.

Falcon 180 B의 출시는 AI 개발의 중요한 이정표로, 멀티태스크 언어 이해 및 벤치마크 테스트에서 다른 주요 독점 모델에 필적하거나 심지어 능가하는 놀라운 성능을 선보였습니다.

Falcon 180B는 어떻게 작동하나요?

TII의 Falcon 40B 모델의 고급 버전인 Falcon 180B 모델은 최적화된 트랜스포머 아키텍처를 갖춘 자동 회귀 언어 모델로 작동합니다.

3조 5천억 개의 방대한 데이터 토큰으로 학습된 이 모델에는 RefinedWeb과 Amazon SageMaker에서 가져온 웹 데이터가 포함되어 있습니다.

Falcon 180B는 3D 병렬 처리와 ZeRO 최적화 및 맞춤형 Trion 커널을 사용하는 Gigatron이라는 맞춤형 분산 교육 프레임워크를 통합합니다. 이 기술을 개발하는 데는 총 700만 GPU 시간 동안 최대 4096개의 GPU를 사용하는 등 리소스 집약적인 작업이 필요했습니다. 이러한 광범위한 훈련으로 Falcon 180B는 라마 2와 같은 기종보다 약 2.5배 더 커졌습니다.

Falcon 180B는 표준 180B 모델과 180B-Chat의 두 가지 버전으로 제공됩니다. 전자는 사전 학습된 모델로, 기업이 특정 애플리케이션에 맞게 미세 조정할 수 있는 유연성을 제공합니다. 후자의 180B-Chat은 일반적인 명령어에 최적화되어 있으며, 교육 및 대화 데이터 세트에 대한 미세 조정을 거쳐 어시스턴트 스타일의 작업에 적합합니다.

Falcon 180B의 성능은 어떻습니까?

성능 측면에서 Falcon 180B는 최고 수준의 결과를 제공하고 기존의 많은 솔루션보다 뛰어난 성능을 제공함으로써 AI 산업에서 UAE의 입지를 확고히 했습니다.

허깅 페이스 리더보드에서 높은 점수를 받았으며 Google의 PaLM-2와 같은 독점 모델과 긴밀하게 경쟁하고 있습니다. GPT-4보다 약간 뒤처지지만, 방대한 텍스트 말뭉치에 대한 광범위한 훈련을 통해 다양한 언어 작업에 대한 탁월한 언어 이해와 숙련도를 갖춘 Falcon 180 B는 잠재적으로 Gen-AI 봇 훈련에 혁신을 가져올 수 있습니다.
Falcon 180B의 차별화 요소는 개방형 아키텍처로, 방대한 파라미터 세트가 포함된 모델에 액세스할 수 있어 언어 처리에 대한 연구와 탐색을 강화합니다. 이 기능은 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에 걸쳐 수많은 기회를 제공합니다.

Falcon 180B에 액세스하는 방법?

허깅페이스와 TII 웹사이트를 통해 팔콘 180B에 액세스할 수 있으며, 채팅 버전의 실험적 미리 보기도 이용할 수 있습니다. 또한 AWS는 Amazon SageMaker JumpStart 서비스를 통해 액세스를 제공하여 비즈니스 사용자를 위한 모델 배포를 간소화합니다.

Falcon 40B와 180B: 차이점은 무엇인가요?

Falcon-40B 사전 교육 및 인스트럭트 모델은 Apache 2.0 소프트웨어 라이선스에 따라 사용할 수 있으며, Falcon-180B 사전 교육 및 채팅 모델은 TII 라이선스에 따라 사용할 수 있습니다. 다음은 Falcon 40B와 180B의 다른 4가지 주요 차이점입니다:

1. 모델 크기 및 복잡성

Falcon 40B는 400억 개의 파라미터를 보유하고 있어 강력하면서도 계산 리소스 측면에서 관리하기 쉬운 모델입니다. 반면에 Falcon 180B는 1,800억 개의 매개 변수가 있는 훨씬 더 큰 모델로, 향상된 기능과 복잡성을 제공합니다.

2. 교육 및 데이터 활용

Falcon 40B는 1조 개의 토큰으로 학습되어 언어와 맥락에 대한 폭넓은 이해를 제공합니다. Falcon 180B는 3조 5천억 개의 토큰에 대한 학습을 통해 이를 뛰어넘어 더욱 미묘하고 정교한 언어 모델을 만들어 냅니다.

3. 애플리케이션 및 사용 사례

Falcon 40B는 콘텐츠 생성, 고객 서비스 및 언어 번역을 포함한 광범위한 범용 애플리케이션에 적합합니다. Falcon 180B는 더 깊은 추론과 이해가 필요한 복잡한 작업을 더 능숙하게 처리할 수 있어 고급 연구 개발 프로젝트에 이상적입니다.

4. 리소스 요구 사항

Falcon 40B는 실행에 필요한 컴퓨팅 성능이 적기 때문에 더 다양한 사용자와 시스템에서 사용할 수 있습니다. Falcon 180B는 크기와 복잡성으로 인해 하이엔드 애플리케이션 및 연구 환경을 대상으로 훨씬 더 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다.

자세히 읽기: 상업적 유용성, 오픈 소스 기술, 그리고 Falcon LLM의 미래

F-FAQ(Falcon의 자주 묻는 질문)

1. Falcon LLM이 다른 대형 언어 모델과 차별화되는 점은 무엇인가요?

특히 Falcon 180B 및 40B 모델과 같은 Falcon LLM은 오픈 소스 성격과 인상적인 규모로 인해 두드러집니다. 1,800억 개의 파라미터가 있는 Falcon 180B는 3조 5천억 개의 토큰으로 학습된 가장 큰 규모의 오픈 소스 모델 중 하나입니다. 이 광범위한 교육을 통해 탁월한 언어 이해력과 다양한 애플리케이션을 활용할 수 있습니다. 또한, Falcon LLM은 아키텍처에 다중 쿼리 주의 및 사용자 지정 Trion 커널과 같은 혁신적인 기술을 사용하여 효율성과 효과를 향상시킵니다.

2. Falcon 40B의 다중 쿼리 주의 메커니즘은 어떻게 작동하나요?

Falcon 40B는 기존의 다중 헤드 어텐션 방식과 달리 모든 어텐션 헤드에서 단일 키와 값 쌍이 사용되는 고유한 다중 쿼리 어텐션 메커니즘을 사용합니다. 이 접근 방식은 사전 학습 프로세스에 큰 영향을 주지 않으면서 추론하는 동안 모델의 확장성을 개선하여 모델의 전반적인 성능과 효율성을 향상시킵니다.

3. Falcon 40B 및 180B의 주요 응용 분야는 무엇입니까?

Falcon 40B는 콘텐츠 생성, 고객 서비스, 언어 번역 등 다양한 작업에 적합한 다목적 제품입니다. 고급형인 Falcon 180B는 고급 연구, 코딩, 숙련도 평가, 지식 테스트와 같이 심층적인 추론이 필요한 복잡한 작업에 탁월합니다. 또한 다양한 데이터 세트에 대한 광범위한 학습을 통해 Gen-AI 봇 학습을 위한 강력한 도구로 활용할 수 있습니다.

4. 특정 사용 사례에 맞게 Falcon LLM을 사용자 정의할 수 있습니까?

예, Falcon LLM의 주요 장점 중 하나는 오픈 소스 특성으로 사용자가 특정 애플리케이션에 맞게 모델을 사용자 지정하고 미세 조정할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 Falcon 180B 모델은 사전 학습된 표준 모델과 채팅 최적화 버전의 두 가지 버전으로 제공되며, 각 버전은 서로 다른 요구 사항을 충족합니다. 이러한 유연성 덕분에 조직은 고유한 요구 사항에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다.

5. Falcon LLM 모델을 실행하기 위한 계산 요구 사항은 무엇입니까?

Falcon LLM 모델, 특히 Falcon 180B와 같은 대형 변형을 실행하려면 상당한 계산 리소스가 필요합니다. 예를 들어, Falcon 180B는 추론에 약 640GB의 메모리가 필요하며, 크기가 커서 표준 컴퓨팅 시스템에서 실행하기 어렵습니다. 리소스에 대한 이러한 높은 수요는 특히 지속적인 운영을 위해 모델을 사용할 계획이라면 고려해야 합니다.

6. Falcon LLM은 AI 연구 개발에 어떻게 기여하나요?

Falcon LLM의 오픈 소스 프레임워크는 글로벌 협업과 혁신을 위한 플랫폼을 제공함으로써 AI 연구 개발에 크게 기여합니다. 연구자와 개발자는 이 모델에 기여하고 개선하여 AI의 빠른 발전을 이끌 수 있습니다. 이러한 협력적 접근 방식을 통해 Falcon LLM은 진화하는 요구와 과제에 적응하면서 AI 기술의 선두를 유지할 수 있습니다.

7. Falcon LLM과 LLaMA 중 누가 승리할까요?

이 비교에서 Falcon이 더 유리한 모델로 나타났습니다. Falcon은 크기가 작아 트레이닝 및 활용 시 계산 집약도가 낮으며, 이는 효율적인 AI 솔루션을 찾는 사람들에게 중요한 고려 사항입니다. 텍스트 생성, 언어 번역 및 다양한 창의적인 콘텐츠 제작과 같은 작업에 탁월하며 높은 수준의 다재다능함과 숙련도를 보여줍니다. 또한 코딩 작업을 지원하는 Falcon의 기능은 다양한 기술 애플리케이션에서 그 활용도를 더욱 확장합니다.


반면에 LLaMA는 그 자체로 강력한 모델이지만, 이 비교에서 몇 가지 한계에 직면해 있습니다. 크기가 크면 교육과 사용 모두에서 더 많은 컴퓨팅 비용이 발생하므로 리소스가 제한된 사용자에게는 중요한 요소가 될 수 있습니다. 성능 측면에서 LLaMA는 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 유형의 크리에이티브 콘텐츠 제작에 있어 팔콘의 효율성을 따라가지 못합니다. 또한 코딩 작업에는 기능이 확장되지 않으므로 프로그래밍 관련 지원이 필요한 시나리오에서 적용이 제한됩니다.

팔콘과 LLaMA 모두 각자의 영역에서 인상적이지만, 코딩을 포함한 광범위한 기능과 함께 더 작고 효율적인 설계를 갖춘 팔콘이 이 비교에서 우위를 점합니다.

Author

Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

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