더 큰 모델 대 더 작은 모델: 더 큰 상업용 LLM과 더 작은 오픈 소스 LLM은 점점 더 많은 사용 사례에 대해 실행 가능한 대안이 되고 있으며, 이를 통해 기업에 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 오픈 소스 모델이 더 큰 상업용 모델을 따라잡으면서, 3의 NVHelp 봇 실증 평가에서 입증된 바와 같이 점점 더 유사한 정확도를 제공하고 있으며, 일반적으로 더 큰 모델에 비해 더 나은 지연 성능을 가지고 있습니다. 또한, GPU 최적화를 통해 추론 모델의 처리 시간을 더욱 단축할 수 있습니다. 예를 들어, NVIDIA의 Tensor RT-LLM 추론 라이브러리로 최적화된 오픈 소스 모델은 비최적화 모델보다 더 빠른 성능을 보여주었습니다. 이러한 전략은 비용 효율성을 유지하면서 높은 성능과 보안 표준을 유지하는 데 도움을 줍니다.
