워크로드에 적합한 오픈 AI 모델 선택 가이드

섹션별 상세

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오픈 모델은 가중치와 아키텍처가 공개되어 있어 의사결정 과정을 분석하고 편향성을 식별하기 용이한 투명성을 제공한다.

02

SFT, DPO, RL 등 다양한 사후 학습 기법을 적용할 수 있어 기업의 특정 도메인이나 요구사항에 맞게 모델을 고도로 맞춤화할 수 있다.

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특정 벤더의 인프라에 종속되지 않고 어디서나 실행 가능하므로 모델 아티팩트에 대한 완전한 소유권과 감사 가능성을 유지할 수 있다.

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모델 선택 전 Apache-2.0이나 MIT와 같은 상업적 이용 가능 라이선스 여부와 국가별 규제 준수 여부를 법무 팀과 확인해야 한다.

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폐쇄형 모델의 성능 계층에 대응하여 300B 이상(High), 70B-250B(Medium), 10B 이하(Low)의 파라미터 크기를 기준으로 오픈 모델 후보군을 압축할 수 있다.

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단순한 벤치마크 점수뿐만 아니라 실제 서비스 운영 시 발생하는 토큰당 비용과 응답 지연 시간(Latency)을 품질과 비교하여 최적의 균형점을 찾아야 한다.

오픈 모델(Open Model): — 모델의 가중치, 아키텍처 등이 공개되어 누구나 수정하거나 자체 인프라에서 실행할 수 있는 AI 모델이다. 투명성과 제어권이 높아 기업의 특정 요구사항에 맞춘 최적화가 용이하다.
파라미터 크기(Parameter Size): — 모델이 학습 과정에서 습득한 정보를 저장하는 매개변수의 총 개수이다. 일반적으로 파라미터 수가 많을수록 복잡한 추론이 가능하지만 더 많은 계산 자원과 비용이 소요된다.
트레이드오프(Trade-off): — 두 개의 목표 중 하나를 달성하기 위해 다른 하나를 희생해야 하는 상충 관계이다. AI에서는 주로 모델의 성능(품질)과 추론 속도 또는 비용 사이의 관계를 설명할 때 사용된다.