신규: OctoAI의 강력한 기능: 다양한 오픈 소스 언어 모델의 원활한 통합

지난 달 업계에 센세이션을 일으켰던 오픈 소스 언어 모델인 Mixtral 8-7B를 기억하실 것입니다.

이제 오픈 소스 특성을 유지하면서 GPT-3.5-Turbo 및 GPT-4와 같은 인기 있는 비공개 소스 모델보다 더 빠르고 비용 효율적인 성능을 OctoAI에서 제공할 수 있는 Code Llama 70B가 출시됩니다.

현재 OpenAI와 같은 비공개 소스 언어 모델에 의존하고 있는 사용자에게는 오픈 소스 대안으로 전환하는 것이 다소 까다로워 보일 수 있습니다.

다행히도 OctoAI는 몇 줄의 간단한 코드만으로 Mixtral 및 Code Llama를 비롯한 다양한 언어 모델을 원활하게 통합하는 사용자 친화적인 솔루션을 제공합니다.

이 통합 기능을 사용하면 다양한 LLM을 쉽게 테스트하고 비교하여 어떤 것이 더 적합한지 확인할 수 있습니다.

이러한 접근 방식을 통해 워크플로에 추가할 AI 도구를 현명하게 선택할 수 있습니다.

특정 씬에서 Mixtral-8-7B 또는 새로운 코드 라마 70B를 사용해보고 싶으신가요?

OctoAI에서는 여러 모델을 동시에 사용해보고 몇 분 만에 품질과 적합성을 평가할 수 있습니다. 복잡한 머신 러닝 백그라운드 작업을 모두 처리해 주므로 사용자는 빌드에 더 집중할 수 있습니다.

머신 러닝 최적화에 대한 전문 지식 덕분에 어떤 모델을 선택하든 직접 수행하는 것보다 더 빠르고 효율적으로, 더 낮은 비용으로 실행할 수 있습니다. 예시:

5~10배 빠른 응답 시간

효율성 향상을 통한 최대 3배의 비용 절감 효과

하루 1건에서 10만 건 이상의 쿼리를 손쉽게 처리하세요.

OctoAI는 더 많은 선택권을 제공합니다. 단일 공급업체에 종속되지 않고 데이터 프로세서, 모델, 미세 조정 기술과 같은 구성 요소를 자유롭게 혼합하고 조합하여 자신에게 꼭 맞는 솔루션을 만들 수 있습니다.

오픈 소스 언어 모델의 빠른 진화는 이제 변화만이 유일한 상수라는 것을 의미합니다.

폐쇄적이고 경직된 솔루션으로 제한하면 정기적으로 개발되는 새로운 기능을 놓칠 수 있습니다.

OctoAI의 유연한 머신 러닝 아키텍처는 애플리케이션을 처음부터 미래 지향적으로 설계할 수 있도록 지원합니다. 더 나은 오픈 소스 모델이 등장하면 쉽게 전환하여 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

복잡한 모델 통합, 최적화 및 인프라 작업을 모두 처리하므로 사용자는 API의 단순성에만 집중할 수 있으므로 훌륭한 제품을 구축하는 데 집중할 수 있습니다.

예를 들어, 팀에서 코드 검색 및 코드 스니펫 생성을 위해 Code Llama 70B를 사용한다고 가정해 봅시다. 6개월 후 메타나 다른 심층 모델러가 더 효율적인 모델을 출시하면 몇 줄의 코드 변경만으로 이를 대체할 수 있습니다.

재설계에 몇 달을 들이지 않고도 즉시 업그레이드하여 품질 개선의 이점을 누릴 수 있습니다.