BigScience와 BLOOM 모델
BigScience는 1,000명 이상의 연구자가 참여하여 1년 동안 진행된 공개 연구 협력으로 최초의 진정한 다국어 공개 출시 대규모 언어 모델 중 하나인 BLOOM을 제작했습니다.
개요
It matters as a landmark in transparent, community-driven AI built outside Big Tech.
심층 분석
BigScience는 2021년부터 2022년까지 진행되는 1년 연구 워크숍으로, Hugging Face가 주최하고 60개 이상의 국가, 250개 기관에서 1,000명 이상의 자원 봉사 연구원이 모였습니다. 2022년 7월에 발표된 헤드라인 출력은 1,760억 매개변수 자동 회귀 언어 모델인 BLOOM이었습니다. BLOOM은 의도적으로 다국어를 사용했으며, 46개의 자연어와 13개의 프로그래밍 언어를 포괄하는 ROOTS 코퍼스에 대해 교육을 받았으며 여러 아프리카 및 남아시아 언어와 같이 잘 표현되지 않은 언어를 강력하게 표현했습니다. 훈련은 약 384개의 GPU를 사용하여 프랑스의 공공 자금 지원을 받는 Jean Zay 슈퍼컴퓨터에서 몇 달 동안 실행되었습니다. BLOOM은 데이터, 교육 및 사용 목적에 대한 전체 문서가 포함된 책임 있는 AI 라이선스에 따라 출시되었으며, 이는 유사한 모델의 폐쇄적 개발과 뚜렷한 대조를 이룹니다.
기술적 통찰력
BLOOM은 학습된 위치 벡터 대신 ALiBi 위치 임베딩을 사용하는 GPT-3와 유사한 규모의 디코더 전용 변환기로, 이는 훈련에서 볼 수 있는 것보다 더 긴 시퀀스로 추정하는 데 도움이 됩니다. 또한 대규모 훈련 안정성을 향상시키는 임베딩 레이어 정규화를 적용합니다. 다국어 ROOTS 코퍼스는 신중하게 수집되고 문서화되어 언어 혼합 및 데이터 소스가 투명하고 감사 가능하며 불투명하게 스크랩된 데이터 세트에서 의도적으로 벗어났습니다.
전략적 영향
벤더 전략
공급업체 로드맵은 팀이 다음에 구축할 수 있는 기능에 영향을 미칩니다.
비용 및 예산
상업적 조건과 배포 옵션은 장기적인 비용과 위험에 영향을 미칩니다.
위험과 안전
회사 인센티브는 제품 기본값, 안전 태세 및 개방성을 형성합니다.
BigScience의 미래와 BLOOM 모델
BigScience는 대규모의 공개적으로 관리되는 AI가 가능하다는 점을 입증했으며, 그 모델은 이후 공개 릴리스와 투명성에 대한 광범위한 추진에 영향을 미쳤습니다. 미래의 다국어 작업은 데이터 문서화 및 포괄적인 언어 적용 범위에 대한 교훈을 바탕으로 구축될 가능성이 높으며, 더 새롭고 효율적인 모델은 기본 기능에서 BLOOM을 능가합니다. 지속적인 유산은 모델 카드, 데이터 설명, 책임 있는 라이선스를 게시하는 표준과 더불어 공용 컴퓨팅이 최전방 규모의 모델을 교육할 수 있다는 증거입니다.
실제 구현
상업용 모델에서 제대로 지원되지 않는 언어를 포함하여 수십 개의 언어로 텍스트 생성 및 완성
편견, 다국어 전달 및 확장 행동을 연구하기 위한 공개 연구 기준선 역할을 합니다.
영어가 아닌 커뮤니티를 위한 BLOOMZ와 같은 작업별 또는 지침에 따른 변형으로 미세 조정
훈련 데이터 출처와 책임 있는 AI 라이선스를 연구하는 학자들을 위해 완벽하게 문서화된 모델 제공
위험 및 가드레일
출시 발표는 실제 생산 워크플로의 안정성보다 앞설 수 있습니다.
API 가격 책정이나 정책 변경으로 인해 하룻밤 사이에 가정이 깨질 수 있습니다.
단일 공급업체 종속성은 종속 및 마이그레이션 비용을 증가시킵니다.
구현 로드맵
자체 작업과 데이터 세트를 사용하여 공급자를 평가합니다.
통합하기 전에 개인정보 보호, 보안, 법적 약관을 검토하세요.
모델이나 공급업체 전반에 걸쳐 대체 계획을 유지합니다.
로드맵 변경으로 인해 팀이 놀라지 않도록 릴리스 노트를 모니터링하세요.
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자주 묻는 질문
What is BigScience and the BLOOM Model?
BigScience는 1,000명 이상의 연구자가 참여하여 1년 동안 진행된 공개 연구 협력으로 최초의 진정한 다국어 공개 출시 대규모 언어 모델 중 하나인 BLOOM을 제작했습니다. 이는 Big Tech 외부에서 구축된 투명한 커뮤니티 중심 AI의 랜드마크로서 중요합니다.
당시 비슷한 크기의 모델과 비교하여 BLOOM 모델의 주요 구별 목표는 무엇이었습니까?
BLOOM은 진정한 다국어 지원을 위해 설계되었으며 유사한 규모의 폐쇄형 모델과 달리 전체 문서를 포함하여 공개적으로 출시되었습니다.
BLOOM에는 대략 몇 개의 매개변수가 있습니까?
BLOOM은 1,760억 개의 매개변수 모델로 GPT-3와 비슷한 규모에 배치됩니다.
BLOOM은 얼마나 많은 자연어를 처리하도록 훈련받았나요?
BLOOM의 ROOTS 훈련 코퍼스는 46개의 자연어와 13개의 프로그래밍 언어를 다루었습니다.
BigScience 협업을 조정한 조직은 어디인가요?
Hugging Face는 1,000명 이상의 자원 봉사 연구원으로 구성된 워크숍인 BigScience를 조직했습니다.
BLOOM은 어디에서 교육을 받았나요?
BLOOM은 프랑스의 Jean Zay 슈퍼컴퓨터에서 교육을 받았으며, 공개 컴퓨팅이 프론티어 규모 모델을 교육할 수 있음을 보여주었습니다.