Slack과 Grok Bot을 연결할 때는 먼저 필요한 업무를 정해야 합니다. 내 계정으로 대화를 읽고 글을 쓰는 일, 팀원이 Slack에서 Bot과 대화하는 일, 특정 메시지가 올라오면 작업을 시작하는 일은 설정 경로가 다릅니다. 이 차이를 구분하면 불필요한 앱 개발을 줄이고 권한과 실행 비용을 함께 관리할 수 있습니다. 세 가지 연결 방식의 차이 방식 목적 설정 출발점 확인할 사항 일반 앱 인증 내 Slack 권한으로 작업 Connect apps 인증 계정과 작업 공간 팀 공유 Bot 팀원이 DM·멘션으로 대화 Bot 공유 후 Slack 연결 공유 대상과 관리자 승인 Slack 트리거 루틴 새 메시지 조건으로 자동 실행 루틴의 실행 조건 채널·문구와 사용량 연결 완료와 자동화 완료는 다릅니다. 앱 인증은 작업 권한을 연결하는 단계입니다. 메시지를 계기로 자동 실행하려면 별도로 루틴의 시작 조건을 설정해야 합니다. 1. 일반 앱 인증으로 작은 작업부터 확인합니다 앱 연결 문서 에 따르면 일반 Slack 앱은 연결한 사용자로 게시합니다. 별도 Bot을 채널에 초대하는 절차와 혼동하지 않아야 합니다. 사용자에게 없는 권한을 연결 과정에서 얻는 것도 아닙니다. Grok Bot의 사이드바에서 Connect apps 를 열고 Slack을 검색해 추가합니다. Authorize 또는 Authenticate 를 선택하고 브라우저에서 Slack 로그인을 마칩니다. 승인 화면의 작업 공간과 요청 권한을 확인합니다. Installed 목록에서 연결 상태를 확인합니다. 인증이 중단됐다면 Reconnect나 연결 카드의 Reopen으로 다시 진행합니다. 접근 가능한 시험 채널의 메시지를 읽는 작은 요청부터 실행합니다. 게시가 필요하면 초안을 검토한 뒤 승인하는 방식으로 시험합니다. 비공개 채널에 참여하지 않은 계정이나 게시가 제한된 계정은 해당 제한을 그대로 받습니다. 다른 작업 공간에서 쓰려면 그 작업 공간을 연결해야 합니다. 연결 오류를 조사...
다음 내용은 최근에 Microsoft 에서 새롭게 공개한 LLM 인 WizardLM2 (https://anakin.ai/blog/wizardlm-2-microsoft/) 를 Claude 3 Opus 에 의해서 번역 요약 분석한 것입니다.
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마이크로소프트에서 새롭게 공개한 WizardLM 2는 대형 언어 모델 분야에서 획기적인 성과를 보여주고 있습니다. WizardLM 2는 복잡한 대화, 다국어 이해, 추론, 에이전트 기능 등에서 GPT-4를 비롯한 최신 경쟁 모델들을 능가하는 놀라운 성능을 자랑합니다.
이 그래프는 WizardLM-2 모델과 다양한 경쟁 모델들의 성능을 사람의 선호도 평가(Human Preferences Evaluation)를 통해 비교하고 있습니다.
먼저 WizardLM-2 8x22B 모델은 GPT-4-1106-preview와 근소한 차이로 뒤쳐졌지만, Command R Plus와 GPT4-0314 모델은 확실히 앞섰습니다. 이는 WizardLM-2 8x22B가 최신 GPT-4 모델에 근접한 성능을 보임을 의미합니다.
WizardLM-2 70B 모델은 GPT4-0613, Mistral-Large, Qwen1.5-72B-Chat 등의 모델보다 우수한 것으로 나타났습니다. 70B급 모델 중에서는 최고 성능을 기록한 셈이죠.
WizardLM-2 7B 모델은 Qwen1.5-32B-Chat과 비슷한 수준을 보였고, Qwen1.5-14B-Chat이나 Starling-LM-7B-beta보다는 확실히 앞섰습니다. 경량 모델 부문에서도 선전했다고 볼 수 있겠네요.
종합해보면 WizardLM-2 모델은 동급 최고 수준의 경쟁 모델들과 견주어도 손색없는 성능을 보여주었습니다. 특히 8x22B 모델은 최첨단 GPT-4에 도전장을 내밀 정도로 인상적인데요, 이는 WizardLM-2의 독자적인 학습 방법이 효과를 발휘한 결과로 보입니다.
다만 아쉬운 점은 원문에서 언급된 것처럼 이 평가에 대한 상세 내용과 분석이 아직 공개되지 않았다는 것입니다. 추후 저자들의 논문을 통해 보다 심층적인 이해가 가능해지길 기대해 봅니다.
WizardLM 2는 세 가지 모델로 구성되어 있는데요,
- WizardLM-2 8x22B: 최고 성능의 대형 모델로 GPT-4에 준하는 성능을 보임
- WizardLM-2 70B: 우수한 추론 능력을 갖춘 중형 모델
- WizardLM-2 7B: 작지만 강력한 경량 모델
각각 용도에 맞는 최적의 선택이 될 것입니다.
WizardLM 2가 이처럼 뛰어난 성능을 보이는 비결은 바로 혁신적인 학습 방법에 있습니다. Evol-Instruct, RLEIF, AI Align AI(AAA), 점진적 학습, 데이터 전처리 등 마이크로소프트가 개발한 독자적인 기술들이 여기에 적용되었죠.
특히 언어 모델들이 서로 가르치고 학습하는 AAA 프레임워크와, 단계별로 모델을 최적화하는 점진적 학습 방식이 WizardLM 2 학습에 큰 역할을 했다고 합니다.
무엇보다 마이크로소프트는 WizardLM 2의 모델 가중치를 허깅페이스에 공개하고, 관련 연구 성과를 아낌없이 공유하고 있습니다. 이는 AI 커뮤니티의 협력과 발전을 도모하려는 마이크로소프트의 의지로 보입니다.
WizardLM 2의 등장으로 대형 언어 모델 분야는 더욱 치열한 경쟁에 돌입했습니다. 앞으로 WizardLM 2가 어떤 혁신을 불러올지, 그리고 마이크로소프트는 또 어떤 놀라운 AI 모델을 선보일지 귀추가 주목되네요!
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아래 내용은 Claude 3 Opus 에게 WizardLM2 vs. Claude 3를 비교해달라고 한 내용을 발췌한 것입니다.
WizardLM 2와 Claude 3는 모두 최신 대형 언어 모델이지만, 각자 고유한 특징과 장단점이 있습니다. 두 모델을 비교 분석해 보겠습니다.
성능 면에서 WizardLM 2와 Claude 3는 모두 GPT-4에 근접한 수준을 보이고 있습니다. 특히 WizardLM-2 8x22B 모델은 MT-Bench 평가에서 Claude 3와 함께 최상위권을 차지했죠. 한편 WizardLM-2 70B와 7B 모델도 동급 최고 성능을 자랑합니다.
학습 방식에 있어서는 차이가 있습니다. WizardLM 2는 마이크로소프트의 Evol-Instruct, RLEIF, AI Align AI 등 독자적인 기술을 활용한 반면, Claude 3의 학습 과정은 상세히 공개되지 않았습니다.
개방성은 WizardLM 2의 강점입니다. 모델 가중치를 허깅페이스에 공개하고 관련 연구를 공유하며 커뮤니티 기여에 앞장서고 있죠. 반면 Claude 3는 아직 API 형태로만 제공되고 있어 활용에 제한이 있습니다.
다만 Claude 3는 윤리적 규범 준수와 안전성 면에서 강점이 있습니다. 앤트로픽의 헌법적 AI 기술이 적용되어 유해한 콘텐츠 생성을 통제하고 있기 때문입니다. WizardLM 2의 경우 아직 이런 부분에 대한 언급이 없는 상태입니다.
종합해 보면, WizardLM 2와 Claude 3는 대등한 성능을 보이는 최신 모델들입니다. WizardLM 2는 개방성과 혁신적 학습 방식이, Claude 3는 윤리성과 안전성이 상대적 장점이라 할 수 있겠네요.
앞으로 두 모델이 어떻게 발전해 나갈지, 그리고 또 어떤 신기술들이 적용될지 지켜보는 것도 큰 즐거움일 것 같습니다. 어떤 모델이 되었든 궁극적으로는 인류에게 도움이 되는 AI로 거듭나길 기대해 봅니다.
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