무료 상업적 사용을 위한 동급 최고의 오픈 소스 제너레이티브 AI 모델

Databricks 수천 명의 고객과 협력하여 제너레이티브 AI 애플리케이션을 구축하고 있습니다. Databricks 을 사용하여 상업용 및 연구용을 포함한 모든 생성 AI 모델로 작업할 수 있지만, 아래 표에는 인기 있는 사용 사례에 대한 현재 권장 모델*이 나와 있습니다. 이 표에는 상업적으로 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 모델만 나열되어 있습니다.

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마지막 업데이트: Feb 9, 2024

사용 사례	품질 최적화	균형 잡힌	속도 최적화	노트
지침에 따른 텍스트 생성	Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 MPT-30B-인스트럭트 † Llama-2-70b-chat-hf	Mistral-7B-Instruct-v0.2 MPT-7B-인스트럭트 † MPT-7b-8k-instruct Llama-2-7b-chat-hf Llama-2-13b-chat-hf	phi-2	데이터브릭스-dolly-15k 데이터세트를 사용한 감독 미세 조정
텍스트 임베딩(영어만 해당)	E5-미스트랄-7B-인스트럭트(7B)	Bge-large-en-v1.5 (0.3B) E5-LARGE-V2(0.3B)	BGE-BASE-EN-V1.5 (0.4B) bge-small-en-v1.5 (0.1B) e5-base-v2 (0.1B)
전사(음성을 텍스트로 변환)		위스퍼-대형-V3 (1.6B)	distil-large-v2 (0.7B)
이미지 생성		안정-확산-XL
코드 생성	CodeLlama-70b-hf CodeLlama-70b-Instruct-hf CodeLlama-70b-Python-hf (Python 최적화됨) CodeLlama-34b-hf CodeLlama-34b-Instruct-hf CodeLlama-34b-Python-hf (Python 최적화됨)	CodeLlama-13b-hf CodeLlama-13b-Instruct-hf CodeLlama-13b-Python-hf (Python 최적화됨) CodeLlama-7b-hf CodeLlama-7b-Instruct-hf CodeLlama-7b-Python-hf (Python 최적화됨)		코드 LLM은 일반적으로 지침을 따르고 애플리케이션별 코드에서 작업하기 위해 미세 조정이 필요합니다.

참고: 모든 모델에는 해당 라이선스 및 기타 모든
제한 사항이 적용됩니다. 이 목록은 정보 제공만을 목적으로 합니다.

* LLM을 평가하는 것은 어렵고 여전히 활발한 연구 분야입니다. 이 목록에 없는 LLM도 많으며, 이 목록에 있는 LLM도 모든 사용 사례에 완벽하지 않을 수 있습니다. 이러한 모델은 나열된 시나리오에서 잘 작동하는 것으로 확인된 모델입니다. 또한 동급 최강의 성능을 자랑하지만 상업적으로 라이선스가 부여되지 않은 모델인 vicuna-13b 및 LLaMA도 있습니다.

일반적으로 이 공간은 빠르게 진화하고 있습니다. 빠르게 Experiment 특정 모델을 쉽게 교체할 수 있는 방식으로 아키텍처를 설계하는 것이 좋습니다.

자세히 살펴보세요: 대규모 언어 모델 사용 Databricks

다양한 LLM 모델에 대한 더 많은 예제 살펴보기: Databricks ML 예제 저장소