모델 혼합 챗봇 성능

https://arxiv.org/pdf/2401.02994.pdf

• 연구는 대규모 언어 모델(LM)의 대안으로 소규모 모델의 조합을 탐구함. 이는 비용 효율적이며 유사하거나 더 나은 성능을 제공할 수 있음을 제시함.
• 소규모 모델을 혼합하는 방법론 'Blending'은 단일 대형 모델에 비해 우수한 대화 응답 생성 능력을 보임. 예를 들어, 6B/13B 파라미터를 가진 세 모델의 조합이 175B+ 파라미터를 가진 ChatGPT와 경쟁하거나 이를 초과하는 성능을 보임.
• 이 연구는 대규모 인프라에 대한 의존도를 줄이면서 챗봇의 효율성과 참여도를 향상시킬 수 있는 새로운 방향을 제시함.