Martian

Martian은 변환기를 프로그램으로 전환하여 AI 툴링을 가능하게 하는 것을 목표로 하는 회사로, 이를 통해 AI 작동 방식에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 최초 툴인 모델 라우터는 실시간으로 최적의 언어 모델에 쿼리를 라우팅하여 개별 제공자보다 더 높은 성능과 더 낮은 비용을 달성합니다. 이 툴은 중요한 속성을 유지하면서 모델을 새로운 형식으로 변환하는 모델 매핑 방식을 기반으로 합니다. 모델을 더 큰 모델로 매핑하거나 벡터 공간에 임베딩하면 그 성능을 실행하지 않고도 통찰력을 얻고 예측할 수 있습니다.

주요 특징:

1. 모델 라우터: 모델 라우터는 쿼리를 실시간으로 가장 적합한 언어 모델에 라우팅합니다.

2. 더 높은 성능: 애플리케이션에서 여러 모델을 팀으로 사용하여 단일 언어 모델만 사용하는 것보다 더 높은 성능을 달성할 수 있습니다.

3. 더 낮은 비용: 모델 라우터는 성능을 희생하지 않고 더 저렴한 모델을 선택하여 비용을 절감할 수 있습니다.

4. GPT-4보다 우수: OpenAI의 평가 모음(openai/evals)에서 모델 라우터는 GPT-4보다 91.8%의 작업에서 성능이 더 우수하며 성능 최적화 시 평균 20%의 비용을 절감합니다.

5. 모델 매핑: Martian의 방식은 중요한 속성을 유지하면서 모델을 새로운 형식으로 매핑하는 것을 포함합니다.

6. 모델 이해: 모델 매핑을 사용하면 뉴런 내의 서로 다른 기능을 분리하고 더 희소하고 이해하기 쉬운 모델을 생성하여 AI 모델이 작동하는 방식을 더욱 깊이 이해할 수 있습니다.

7. 모델 임베딩: 모델을 벡터 공간에 임베딩하면 실행하지 않고도 특정 프롬프트에 대한 성능을 예측할 수 있습니다.

8. 변환기를 프로그램으로 전환: 변환기를 프로그램으로 매핑하면 개발자가 코드 이해에 사용하는 툴을 적용하여 AI 모델을 더 잘 이해할 수 있습니다.

사례:

1. 모델 간 효율적 라우팅: 모델 라우터는 여러 언어 모델을 사용할 수 있는 애플리케이션에서 사용하여 쿼리 요구 사항에 따라 최적의 라우팅을 달성하고 전반적인 시스템 성능을 저렴한 비용으로 향상할 수 있습니다.

2. 성능 요구 사항에 따른 비용 최적화: AI 모델을 배포하고자 하는 기업은 모델 라우터를 사용하여 성능 요구 사항을 충족하는 가장 비용 효율적인 모델을 선택하여 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

3. 향상된 모델 이해: 모델 매핑 기술을 적용하여 AI 모델에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있으며, 연구자와 개발자는 모델의 동작을 더욱 효과적으로 분석하고 해석할 수 있습니다.

Martian의 모델 라우터는 모델 매핑 기술을 활용하여 AI 애플리케이션에서 더 높은 성능과 더 낮은 비용을 달성하는 획기적인 툴입니다. 모델 매핑을 통해 언어 모델이 작동하는 방식을 이해함으로써 Martian은 정말 훌륭한 AI 툴을 만들고자 합니다. 이는 인공 지능에 대한 이해를 높이고 새로운 유형의 AI 인프라를 구축할 강력한 툴을 만드는 여정의 시작일 뿐입니다. 각각의 혁신을 통해 Martian은 AI를 완전히 이해하고 강력한 지능 이론을 개발하는 데 더욱 가까워지고자 노력합니다.