애플, 파운데이션 모델 벤치마크 공개..."경쟁사 추격 어려움 드러내"

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인공지능, 머신러닝

대상자

• *AI 개발자 및 연구자**

- 난이도: 중간 (모델 성능 평가와 기술적 세부 사항 이해 필요)

핵심 요약

• 애플은 자체 인간 선호도 평가 기반의 벤치마크를 공개했으며, MMLU, AIME 등 일반적인 표준 벤치마크는 사용하지 않았다
• 온디바이스 모델은 '큐원-2.5-3B'보다 우수하지만, '큐원-3-235B'나 'GPT-4o' 등 대형 모델에는 밀려난 것으로 드러났다
• 이미지 이해 벤치마크에서 '라마-4-스카우트'와 'GPT-4o'보다 성능이 떨어진 것으로 나타났다

섹션별 세부 요약

1. 파운데이션 모델 발표 및 특징

• 애플은 30억 매개변수의 온디바이스 모델과 프라이빗 클라우드 최적화된 MoE 클라우드 모델 2종을 발표했다.
• 15개 언어 지원, 실리콘 최적화, 도구 활용 및 추론 기능 개선 등의 특징을 강조했다.

2. 훈련 데이터 구성

• 라이선스 데이터, 오픈소스 데이터, 애플봇 크롤링 데이터를 사용했으며, 개인 정보 및 robots.txt 준수를 강조했다.

3. 벤치마크 평가 방식

• MMLU, AIME 등 일반 벤치마크 미사용 및 외부 기관 활용 미비.
• 내부 인간 평가자 기반의 선호도 조사를 통해 분석 추론, 코딩, 창의적 글쓰기 등 5개 항목 평가.

4. 모델 성능 비교

• 온디바이스 모델: '큐원-2.5-3B'보다 우수, '큐원-3-4B'와 '젬마-3-4B'와 경쟁력 있음.
• 클라우드 모델: '라마-4-스카우트'보다 우수하지만, '큐원-3-235B'나 'GPT-4o'보다 성능 저하.

5. 이미지 이해 벤치마크 결과

• 온디바이스 모델: '인턴VL' 및 '큐원'보다 우수.
• 클라우드 모델: '큐원-2.5-VL'보다 우수하지만, '라마-4-스카우트' 및 'GPT-4o'보다 성능 부족.

6. 평가 방식의 비판 및 시장 반응

• 언어별 구분과 병합 평가로 성능 비교 어려움.
• 테크크런치 및 월스트리트 저널은 애플의 AI 경쟁력 부족을 지적.

결론

• 애플은 표준 벤치마크 도입 및 성능 강점에 대한 구체적 설명이 필요.
• 경쟁사 대형 모델 대비 성능 격차가 명확히 드러나며, AI 분야에서의 경쟁력 확보에 어려움이 예상됨.