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미스트랄 AI 모델, 라지 2의 한계와 강점

일반 리포트 2024년 11월 08일
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목차

  1. 요약
  2. 미스트랄 라지 2 모델 개요
  3. 라지 2의 성능 평가
  4. 기능 및 한계
  5. AI 모델 경쟁 현황
  6. 결론

1. 요약

  • 프랑스 인공지능 스타트업 미스트랄이 최근 출시한 AI 모델 라지 2는 1230억 개의 매개변수를 장착하고 있으며, 코드 생성, 수학 및 추론 성능에서 메타의 라마 3.1과 동등한 성과를 보입니다. 그러나 멀티모달 기능이 없어 오픈AI의 챗GPT 같은 모델과 비교할 때 한계를 보이고 있습니다. 이 리포트는 라지 2의 기술적 성능, 지원 언어 및 AI 시장 경쟁 상황을 탐색하며, 라지 2가 다국어와 코딩 능력에서 보여주는 강점과 상업적 사용 라이선스에 대한 정보를 제공합니다.

2. 미스트랄 라지 2 모델 개요

  • 2-1. 라지 2의 매개변수 및 성능

  • 미스트랄의 라지 2 모델은 총 1230억 개(123B)의 매개변수를 갖추고 있습니다. 이 모델은 메타의 라마 3.1 모델과 성능 면에서 동등하다고 평가되고 있습니다. 비교적 작은 매개변수 수에도 불구하고, 라지 2는 12만8000 토큰의 컨텍스트 창을 지원하여 효과적인 데이터 처리가 가능합니다. 이는 약 300페이지 분량의 책에 해당합니다.

  • 2-2. 코드 생성 및 수학 성능

  • 라지 2는 코드 생성 및 수학 성능에서 메타의 라마 3.1 405B 모델을 능가하는 것으로 보입니다. 특히, 코드 생성 정확도를 평가하는 멀티플-E(MultiPL-E) 벤치마크와 수학 중심 벤치마크인 GSM8K 및 매스 인스트럭트(Math Instruct)에서도 높은 성과를 보였습니다. 라지 2는 GPT-4o에 이어 두 번째로 높은 성능을 보여주며, 합성 텍스트 생성 및 고급 함수 호출이 필요한 특수화된 작업에서도 효과적입니다.

  • 2-3. 다국어 지원 및 기능

  • 라지 2는 다양한 언어를 지원하며, 영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 포르투갈어, 아랍어, 힌디어, 러시아어, 중국어, 일본어 및 한국어 등 총 12개 언어를 이해하고 구사할 수 있습니다. 또한, 80개의 코딩 언어 또한 지원하여 폭넓은 코드 생성이 가능합니다. 그러나, 라지 2는 이미지를 이해하거나 처리할 수 있는 멀티모달 기능은 갖추고 있지 않습니다.

3. 라지 2의 성능 평가

  • 3-1. MMLU 벤치마크 성능

  • 미스트랄의 라지 2는 MMLU 벤치마크에서 성능이 라마 3.1-405B와 동등하다는 평가를 받았습니다. 이는 라지 2가 다국어 및 고급 기능을 갖추고 있어 높은 추론 능력을 자랑함을 시사합니다.

  • 3-2. 코드 생성 벤치마크 성능

  • 라지 2는 코드 생성 벤치마크에서도 두각을 나타났습니다. 휴먼 이밸(HumanEval) 및 휴먼 이밸 플러스 벤치마크에서 라지 2는 'GPT-4o'에 이어 2위를 차지하였으며, '클로드 3.5 소네트', '클로드 3 오퍼스', '라마 3.1-405B'의 성능을 초과하였습니다. 이는 라지 2의 코드 생성 정확도가 우수함을 입증합니다.

  • 3-3. 비교 분석: 라지 2 vs 라마 3.1

  • 미스트랄의 라지 2는 1230억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 이는 라마 3.1의 가장 큰 모델(405B)의 3분의 1에 해당합니다. 그러나 성능 면에서는 유사성을 보여주며, 큰 비용 이점을 제공하고 있습니다. 다만, 라지 2는 멀티모달 기능이 결여되어 있어 이미지를 이해하거나 입력할 수 없는 한계를 지니고 있습니다.

4. 기능 및 한계

  • 4-1. 멀티모달 기능의 부재

  • 미스트랄의 라지 2는 현재까지 출시된 모델 중에서 멀티모달 기능이 결여되어 있습니다. 이는 미스트랄이 선보인 AI 모델이 텍스트 정보 외에 이미지, 영상, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 처리하는 능력이 부족함을 의미합니다. 따라서 오픈AI의 챗GPT와 같은 멀티모달 기능을 제공하지 못하여 경쟁에서 뒤처지는 상황입니다. 메타의 라마 3.1 모델도 이와 유사하게 멀티모달 기능을 갖추지 못해 함께 한계에 봉착하고 있습니다.

  • 4-2. 환각 문제 최소화

  • 미스트랄은 라지 2 모델의 설계에서 AI의 가장 큰 단점으로 꼽히는 환각 현상을 최소화하기 위해 노력했습니다. 환각 현상은 AI가 잘못된 정보를 생성하거나 조작하는 문제를 일컫습니다. 미스트랄에 따르면, 라지 2는 이러한 문제를 최소화하는 방향으로 훈련되었으며, 이는 코드 생성 및 수학적 추론 등에서의 정확성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

  • 4-3. 상업적 사용 라이선스

  • 미스트랄 라지 2 모델은 연구 및 비상업적 용도로 사용할 수 있는 Mistral Research 라이선스를 제공합니다. 그러나 상업적 용도로 사용하기 위해서는 별도의 미스트랄 상업용 라이선스가 필요합니다. 따라서 기업이 이 모델을 활용하려면 미스트랄 측에 문의하여 허가를 받아야 합니다. 이 조건은 상업적 사용을 희망하는 사용자들에게는 추가적인 절차와 비용이 필요하도록 만듭니다.

5. AI 모델 경쟁 현황

  • 5-1. 미스트랄과 오픈AI의 경쟁

  • 프랑스 인공지능 스타트업 미스트랄이 최근 AI 모델 ‘라지 2’를 발표하였습니다. 라지 2는 1230억 개의 매개변수를 보유하고 있으며, 코드 생성, 수학, 추론 측면에서 오픈AI와 메타의 최신 모델들과 동등한 성능을 갖춘 것으로 알려져 있습니다. 그러나 미스트랄의 라지 2는 오픈AI의 챗GPT와 비교할 때 멀티모달 기능이 결여되어 있어 경쟁력에 한계가 있습니다. 이로 인해 AI 시장에서 챗GPT와 같은 선두주자에 도달하는 것에는 의문이 제기되고 있습니다.

  • 5-2. 메타의 라마 3.1과의 비교

  • 미스트랄의 라지 2는 메타의 라마 3.1과 비교될 때, 매개변수 수에서 라마 3.1의 4500억 개에 비해 3분의 1 수준인 1230억 개를 가지고 있습니다. 그러나 두 모델은 코드 생성 및 수학적 연산 능력에서 비슷한 성과를 나타내고 있습니다. 양측의 AI 모델 모두 최신 기술을 반영하고 있지만, 멀티모달 기능 부재로 인해 오픈AI와의 경쟁에서 뒤처질 수 있는 상황입니다.

  • 5-3. AI 시장의 미래 전망

  • AI 시장에서는 여전히 멀티모달 AI의 발전이 중요하게 여겨지고 있습니다. 구글의 제미나이와 오픈AI의 GPT-4o 모델은 멀티모달 AI 시스템의 대표적인 사례로, 다양한 형태의 데이터 분석 및 생성이 가능합니다. 현재 오픈AI는 이러한 멀티모달 기능에 있어 선두주자로 인식되고 있으며, 이는 미스트랄과 메타가 향후 AI 시장에서 경쟁력을 높이기 위해 해결해야 할 주요 과제로 부각되고 있습니다.

결론

  • 미스트랄의 라지 2는 메타의 라마 3.1과 견줄 만한 성능을 가진 AI 모델로서 AI 시장에서 중요한 위치를 차지할 잠재력을 지니고 있습니다. 그러나 멀티모달 기능이 없다는 점에서 오픈AI의 챗GPT보다 경쟁력이 떨어져, 이 부분의 발전이 필요합니다. 라지 2는 다양한 언어를 지원하고 코드 생성 정확도가 높아 특정 분야에서 우위를 점할 수 있으나, 상업적 사용 시 추가 라이선스가 필요함은 한계입니다. 향후 미스트랄이 AI 모델의 경쟁력을 강화하기 위해 멀티모달 기능을 확장하고, 상업적 사용 장벽을 낮추는 방안을 고려해야 할 것입니다. 이러한 과제가 해결된다면, 미스트랄은 더 넓은 AI 시장에서 유의미한 위치를 확보할 가능성이 있습니다.

용어집

  • 미스트랄 [회사]: 프랑스에 본사를 둔 인공지능 스타트업으로, 최근 '라지 2'라는 AI 모델을 출시하여 AI 분야에서의 경쟁력을 강화하고 있습니다. 이 회사는 코드 생성 및 수학 성능에서 높은 평가를 받고 있으며, 다국어 지원 기능을 포함하고 있습니다. 그러나 상업적 사용 시 라이선스가 필요하며, 멀티모달 기능이 부족한 점이 한계로 지적되고 있습니다.
  • 라지 2 [AI 모델]: 미스트랄이 최근에 출시한 AI 모델로, 1230억 개의 매개변수를 가지고 있습니다. 이 모델은 코드 생성, 수학 및 추론에서 메타의 라마 3.1과 동등한 성능을 자랑하지만, 멀티모달 기능이 없다는 한계를 지니고 있습니다.
  • 라마 3.1 [AI 모델]: 메타가 출시한 AI 모델로, 405B의 매개변수를 가지고 있습니다. 라지 2와 비교했을 때 더 많은 매개변수를 가지고 있지만, 멀티모달 기능이 부족한 점에서는 유사합니다.

출처 문서