로컬에서 실행 가능한 최고의 무검열 LLM 10선

\n\n## 소개

오늘날 급변하는 AI 환경에서, 로컬에서 실행할 수 있는 무검열 LLM(대규모 언어 모델)에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 산업 전반의 사용자들은 사전에 설정된 콘텐츠 제한 없이 프라이버시 강화, 맞춤화, 그리고 성능 향상을 위해 온프레미스에서 배포할 수 있는 강력한 AI 도구를 필요로 합니다. 무검열 LLM은 표준화된 검열의 제약 없이 실험할 수 있는 자유를 제공하므로, 맞춤형 솔루션을 찾는 연구자, 개발자, 그리고 기업들에게 인기를 얻고 있습니다.

분석을 위해, 우리는 성능, 로컬 머신 배포의 용이성, 콘텐츠 자유도, 지원 기능, 커뮤니티 지원, 가격 등의 기준에 따라 다양한 인기 모델들을 신중하게 검토했습니다. 아래는 로컬에서 실행 가능한 최고의 무검열 LLM 10선에 대한 상세 비교 가이드입니다.

최고의 무검열 LLM 10선 목록

1. GPT-4All

개요/설명:
GPT-4All은 오프라인 및 무검열 사용을 위해 특별히 설계된 다재다능한 오픈 소스 LLM입니다. 수십 년간의 트랜스포머 연구를 바탕으로, 사용자가 클라우드 의존 없이 대화형 AI를 실행할 수 있게 하여, 실험 환경 및 온프레미스 배포에 이상적인 솔루션을 제공합니다.

주요 기능:

• 제한 없는 모델 응답 생성
• 로컬 하드웨어에 최적화된 경량 디자인
• 활발한 커뮤니티 주도 개발 및 정기 업데이트
• Windows, macOS, Linux 전용 크로스 플랫폼 지원

장점:

• 구독료 없이 완전 무료
• 오픈 소스 커뮤니티의 정기 업데이트 및 개선
• 특정 사용 사례에 맞춰 높은 커스터마이징 가능
• 상세한 문서 덕분에 설치 번거로움 최소화

단점:

• 저사양 하드웨어에서는 성능 저하 가능성
• 긴 상호 작용 시 문맥 유지에 가끔 문제가 발생
• 커뮤니티 포럼 외의 정식 지원은 제한적

가격:
무료, 완전한 오픈 소스 접근성과 숨겨진 비용 없음.

대안:
더 강력한 대화 유지 기능이 필요하다면 Vicuna나 OpenAssistant를 고려해보세요.

솔직한 평가/사용 사례:
GPT-4All은 비용 효율적이고 유연한 환경에서 무검열 언어 모델을 실험 및 신속하게 배포하고자 하는 개발자와 연구자에게 적합합니다. 사용이 간편하여 개념 증명 프로젝트와 빠른 프로토타이핑에 탁월합니다.

2. Llama 2 Uncensored

개요/설명:
Llama 2 Uncensored는 메타의 주력 LLaMA 모델의 오픈 버전으로, 상업용 버전에서 흔히 보이는 여러 검열 계층 없이 제공됩니다. 최첨단 자연어 처리 기능을 로컬 배포에 제공하며, 사용자 맞춤화 및 투명성을 크게 향상시킵니다.

주요 기능:

• 고품질 언어 이해 및 생성
• 다양한 데이터셋에 대한 광범위한 사전 학습
• 로컬 설치를 위한 API 및 모델 직접 다운로드 옵션
• 커뮤니티 및 연구 주도의 개선

장점:

• 뛰어난 성능과 문맥 이해
• 학술 및 연구 목적으로 무료 사용
• 플러그인, 래퍼, 추가 리소스를 제공하는 방대한 커뮤니티 지원
• 연구 실험과 배포에 대한 강력한 지원

단점:

• 최적의 성능을 위해 비교적 강력한 하드웨어 요구
• 초보자에게는 설치 및 미세 조정이 어려울 수 있음
• 더 큰 모델 변종의 경우 하드웨어 비용이 증가할 수 있음

가격:
연구 및 학술 사용은 무료; 상업용 라이선스 세부 사항은 별도.

대안:
GPT-J나 Falcon LLM과 같이 튜닝 및 하드웨어 요구 사항이 다른 모델도 고려해볼 수 있습니다.

솔직한 평가/사용 사례:
Llama 2 Uncensored는 학술 연구 및 상당한 컴퓨팅 자원을 보유한 기업의 고급 사용자에게 이상적입니다. 언어 작업에서의 강력한 성능 덕분에 고품질 출력을 필요로 하면서도 약간의 기술적 설치 도전 과제를 감수할 준비가 된 조직에 적합합니다.

3. GPT-J 6B

개요/설명:
GPT-J 6B는 추론 속도와 언어 생성 품질의 균형으로 알려진 오픈 소스 트랜스포머 모델입니다. 다양한 자연어 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 무검열 LLM을 로컬 배포하려는 조직 사이에서 인기가 높습니다.

주요 기능:

• 속도와 품질의 균형을 제공하는 견고한 60억 파라미터 모델
• 풍부한 미세 조정 가이드와 커뮤니티 지원
• 다양한 텍스트 생성 작업에 최적화됨
• 무검열 출력으로 다양한 특화된 애플리케이션에 적용 가능

장점:

• 비교적 낮은 하드웨어 요구에도 우수한 성능
• 연구와 개발 모두에 신뢰성과 효율성 제공
• 다양한 사전 학습 변형으로 널리 채택됨
• 강력한 개발자 커뮤니티의 지원 및 플러그인 통합

단점:

• 매우 복잡한 작업에서는 더 큰 모델에 미치지 못할 수 있음
• 도메인 특화 애플리케이션의 경우 다소 미세 조정 필요
• 매우 긴 문맥 창 처리에 가끔 한계가 있음

가격:
활발한 커뮤니티 기여가 있는 오픈 소스 모델로 무료 사용 가능.

대안:
속도 및 커스터마이징에 관한 개인 취향에 따라 Falcon LLM 또는 MPT-7B Chat도 유용한 대안입니다.

솔직한 평가/사용 사례:
GPT-J 6B는 성능과 자원 효율성의 균형을 중시하는 스타트업 및 연구팀에게 강력한 선택지입니다. 로컬 배포가 필수적이고, 특정 사용 사례에 맞춰 미세 조정을 원할 때 특히 효과적입니다.

4. Falcon LLM

개요/설명:
Falcon LLM은 Technology Innovation Institute에서 개발한 무검열 언어 모델 분야의 신흥 리더로, 미묘한 텍스트 이해를 처리하는 인상적인 능력과 로컬 배포에 최적화된 성능을 자랑합니다.

주요 기능:

• 혁신적인 아키텍처를 갖춘 최첨단 성능
• 속도와 포괄적인 텍스트 생성에 모두 최적화됨
• 복잡한 프롬프트와 다양한 문맥에 대한 광범위한 지원
• 전담 R&D 팀의 정기적인 업데이트 및 개선

장점:

• 대형 클라우드 기반 모델과 맞먹는 고품질 출력
• 명확한 문서와 사용 예제로 손쉬운 통합 지원
• 광범위한 커스터마이징이 가능한 모듈형 디자인
• 비교적 낮은 사양의 GPU에서도 빠른 처리 속도

단점:

• 여전히 발전 중인 생태계로 지속적인 개선이 필요
• 최적의 커스터마이징을 위해 중급 수준의 기술 필요
• 주요 상용 독점 모델에 비해 상업 지원 옵션이 제한적

가격:
연구 및 상업 실험을 위한 오픈 소스 라이선스로 무료 사용 가능.

대안:
다양한 성능 균형이나 배포 방안을 원한다면 GPT-J 6B 또는 MPT-7B Chat을 고려해보세요.

솔직한 평가/사용 사례:
Falcon LLM은 무검열 환경에서 최신 성능을 추구하는 전문가와 연구 열성가에게 적극 추천됩니다. 언어에 대한 미묘한 이해와 로컬 하드웨어에서의 고속 추론이 필요한 작업에 이상적입니다.

5. MPT-7B Chat

개요/설명:
MosaicML에서 개발한 MPT-7B Chat 모델은 로컬 배포 시 특히 빛을 발하는 유연한 무검열 LLM입니다. 이 모델은 강력하고 대화형 기능을 제공하도록 설계되어, 검열 없이 고급 채팅 기능이 필요한 사용자에게 매력적인 선택입니다.

주요 기능:

• 대화형 상호작용에 맞게 조정된 70억 파라미터 모델
• 빠른 설정과 응답을 위해 로컬 배포를 염두에 두고 설계됨
• 문맥 유지 기법을 통해 대화 이력을 포함
• 오픈 문서와 지원 커뮤니티 채널 제공

장점:

• 채팅 기반 애플리케이션 및 실시간 상호 작용에 탁월
• 최소 지연과 효율적인 로컬 처리
• 완전한 오픈 소스 라이선스로 비용 없이 사용 가능
• 맞춤형 채팅 솔루션이나 고객 서비스 봇에 손쉽게 통합

단점:

• 더 크고 전문화된 모델에 비해 복잡한 의미론적 작업에서 다소 어려움
• 매우 긴 대화에서 가끔 문맥 이탈 발생
• 사양이 낮은 시스템에서는 피크 부하 시 신중한 모니터링 필요

가격:
무료이며 완전히 오픈 소스, 간단한 설치 가이드 제공.

대안:
추가 미세 조정 옵션이나 대체 채팅 메커니즘이 필요하다면 Vicuna와 GPT-4All을 고려해보세요.

솔직한 평가/사용 사례:
MPT-7B Chat은 고객 지원 인터페이스, 인터랙티브 챗봇, 또는 내부 대화형 AI 도구를 구축하는 개발자에게 적합합니다. 로컬 배포의 용이성과 무검열 출력 덕분에 빠르고, 프라이빗하며 효과적인 대화형 솔루션이 필요한 기업에 최적의 선택입니다.

6. BLOOM

개요/설명:
BLOOM은 BigScience 이니셔티브에서 개발한 혁신적인 다국어 LLM으로, 다수의 언어에서 무검열 언어 생성을 제공하는 것을 목표로 합니다. 강력한 시스템에서 로컬 실행되도록 설계되어, 연구자와 개발자에게 언어 장벽을 넘어서는 독특한 도구를 제공합니다.

주요 기능:

• 50개 이상의 언어 지원으로 가장 다양한 LLM 중 하나
• 커뮤니티 주도의 업데이트를 가진 오픈 소스 디자인
• 최첨단 딥러닝 아키텍처
• 방대한 다국어 데이터에 대한 광범위한 사전 학습

장점:

• 전 세계 언어 애플리케이션에 매우 다재다능함
• 풍부한 사전 학습 데이터가 제공하는 풍부하고 무검열 출력
• 연구 및 학술 목적으로 무료
• 커뮤니티 감시를 통한 윤리적 AI 실천과의 강한 정렬

단점:

• 특히 높은 파라미터 수일 경우, 로컬 배포를 위해 강력한 하드웨어 필요
• 비영어권 언어에 대한 미세 조정에서 복잡성이 발생할 수 있음
• 대형 모델 크기로 인해 소규모 시스템에는 부담이 될 수 있음

가격:
비상업적 및 연구 목적으로는 무료이며 완전히 오픈 소스; 상업적 사용은 별도 협상 필요.

대안:
다국어 지원이 우선순위가 아니라면 Llama 2 Uncensored나 Falcon LLM을 대안으로 고려할 수 있습니다.

솔직한 평가/사용 사례:
BLOOM은 무검열 생성 기능을 갖춘 다국어 AI 솔루션이 필요한 연구 기관과 기업에 이상적입니다. 언어적 다양성이나 출력에서 중요한 문화적 맥락화가 필요한 프로젝트에 특히 유리합니다.

7. Vicuna

개요/설명:
Vicuna는 대화 생성에 뛰어난 무검열 LLM으로 빠르게 주목받고 있습니다. 기존 오픈 소스 모델의 커뮤니티 노력과 미세 조정을 통해 개발된 Vicuna는 불필요한 콘텐츠 필터링 없이 최고의 대화형 AI를 활용하여 견고한 로컬 배포를 목표로 합니다.

주요 기능:

• 대화 및 토론 작업에 최적화됨
• 자연스러운 상호작용을 위한 대규모 대화 데이터셋으로 미세 조정됨
• 효과적인 로컬 호스팅을 위한 경량 디자인
• 활발한 오픈 소스 커뮤니티를 통한 지속적인 개선과 업데이트

장점:

• 매우 자연스럽고 몰입도 높은 대화 출력 제공
• 챗봇 개발 및 인터랙티브 스토리텔링에 특히 유용
• 숨겨진 프리미엄 옵션 없이 무료 제공
• 일반 하드웨어에서 커뮤니티 스크립트를 통해 쉽게 배포 가능

단점:

• 도메인 특화 어휘에 대해 가끔 미세 조정 필요
• 비대화형 작업에서는 제한된 성능
• 상업 플랫폼에 비해 커뮤니티 지원 응답 속도가 다소 다를 수 있음

가격:
무료 및 오픈 소스로 금전적 장벽 전무.

대안:
대화형 기능 면에서 유사한 GPT-4All이나 MPT-7B Chat도 상황에 따라 고려해볼 수 있습니다.

솔직한 평가/사용 사례:
Vicuna는 챗봇, 인터랙티브 내러티브 시스템 또는 고객 서비스 솔루션을 위한 대화형 LLM이 필요한 개발자와 창의적인 팀에게 적합합니다. 자연스러운 대화 흐름과 무검열 특성이 대화형 AI 시장에서 강력한 경쟁력을 부여합니다.

8. Guanaco

개요/설명:
Guanaco는 사전 설정된 제한 없이 강력한 생성 AI를 원하는 개발자와 열성 사용자들의 요구를 충족시키기 위해 맞춤 제작된 발전 중인 무검열 LLM입니다. 주목적은 로컬 시스템에서 신뢰할 수 있게 실행 가능한 인간에 가까운 텍스트 생성 성능을 제공하는 데 있습니다.

주요 기능:

• 고품질 텍스트 생성을 위한 미세 조정된 아키텍처
• 컴퓨팅 부하를 줄인 로컬 실행에 최적화됨
• 커뮤니티 개선을 통해 활발히 유지 관리됨
• 다양한 언어 처리 작업에 적응할 수 있는 유연성

장점:

• 콘텐츠 생성에 적합한 우수한 생성 성능
• 오픈 소스 제공으로 투명성과 적응성 보장
• 낮은 사양에서 고사양까지 효율적인 확장성
• 무검열 형식으로 출력 품질 유지에 집중

단점:

• 가끔 발생하는 출력 불일치를 피하기 위해 사용자 개입이 필요할 수 있음
• 일부 대규모 생태계만큼 문서화가 광범위하지 않음
• 특정 도메인에 대한 미세 조정은 상당한 노력이 필요할 수 있음

가격:
무료 및 오픈 소스이며, 지속적인 개선을 위해 커뮤니티 기여에 의존함.

대안:
GPT-J 6B나 Falcon LLM과 같이 성능 및 무검열 텍스트 생성 능력 면에서 유사한 모델도 고려할 수 있습니다.

솔직한 평가/사용 사례:
Guanaco는 창의적이고 무검열 텍스트 생성을 요구하는 콘텐츠 제작자, 연구자, 및 개발자에게 적합합니다. 출력 품질과 컴퓨팅 효율성의 균형을 잘 맞추어 다양한 AI 프로젝트에서 고려할 만한 가치가 있습니다.

9. RWKV

개요/설명:
RWKV는 무검열 LLM 중 독특한 모델로, RNN의 효율성과 트랜스포머 아키텍처의 강점을 결합하여 효율적이면서도 강력한 언어 생성 능력을 제공합니다. 로컬 실행이 가능하여 혁신적인 무검열 AI 출력을 원하는 사용자에게 매력적인 선택입니다.

주요 기능:

• RNN의 효율성과 트랜스포머의 강력을 결합한 하이브리드 아키텍처
• 자원이 제한된 하드웨어에서 로컬 배포에 최적화된 미니멀리스트 디자인
• 긴 문맥 처리에 대한 새로운 접근 방식
• 활발한 커뮤니티 협업으로 완전한 오픈 소스

장점:

• 전통적인 트랜스포머 기반 모델보다 자원 사용이 적음
• 긴 시퀀스 처리 및 문맥 유지에 효과적임
• 유연하며 실험 연구 환경에 쉽게 통합됨
• 독특한 아키텍처가 언어 처리에 새로운 통찰 제공

단점:

• 아직 성숙 단계에 있어 미세 조정 시 약간의 문제 존재
• 최적의 성능을 위해 추가 설정이 필요할 수 있음
• 커뮤니티 지원은 성장 중이지만 기존 모델만큼 크지 않음

가격:
완전 무료이며 오픈 소스, 라이선스 비용 없음.

대안:
전통적인 트랜스포머 디자인을 선호한다면 GPT-J 6B나 Falcon LLM이 유효한 대안이 될 수 있습니다.

솔직한 평가/사용 사례:
RWKV는 무검열 언어 생성의 한계를 확장하는 새로운 모델 아키텍처를 실험해보고자 하는 연구자와 개발자에게 이상적입니다. 효율성이 뛰어나 제한된 컴퓨팅 자원 환경에서도 강력한 성능을 발휘합니다.

10. OpenAssistant

개요/설명:
OpenAssistant는 커뮤니티 주도의 프로젝트로, 무검열 환경에서 현대 대화형 AI의 상호작용 특성을 모방하고 강화하도록 개발되었습니다. 로컬 배포가 가능하며, 내장된 콘텐츠 필터 없이 상업용 솔루션에 대한 강력한 대안을 제공합니다.

주요 기능:

• 대화 및 과제 지향 대화에 중점
• 커뮤니티 주도의 윤리와 개발의 투명성
• 지속적인 개선 및 맞춤화를 가능케 하는 모듈식 구조
• 포괄적인 지원 스크립트와 함께 로컬 설치에 최적화됨

장점:

• 정기적인 업데이트와 함께 커뮤니티 중심 방식을 장려
• 다양한 대화형 및 어시스턴트 역할에 매우 유연함
• 자연스러운 상호작용에 중점을 둔 견고한 대화 능력
• 완전 무검열 출력으로 혁신적인 AI 프로젝트에 이상적임

단점:

• 설치 및 유지 관리를 위해 다소 높은 기술적 지식 필요
• 프로젝트의 발전 과정에서 불일치가 발생할 수 있음
• 문서가 빠른 개발 변화에 뒤처질 수 있음

가격:
로컬 및 맞춤 배포를 지원하는 오픈 소스 라이선스로 무료 사용 가능.

대안:
추가 안정성이나 설치 용이성을 원한다면 Vicuna와 GPT-4All이 유사한 대화 능력을 제공하는 대안입니다.

솔직한 평가/사용 사례:
OpenAssistant는 투명성, 유연성, 그리고 검열 제약 없이 실험할 자유를 중시하는 커뮤니티 지향 개발자와 조직에게 적합합니다. 활발한 개발과 모듈식 디자인 덕분에 맞춤형 대화형 AI 경험을 위한 흥미로운 선택입니다.

결론

로컬 배포를 위한 무검열 LLM의 환경은 역동적일 뿐만 아니라 다양합니다. GPT-4All과 Llama 2 Uncensored처럼 최첨단 언어 이해 기능을 제공하는 모델부터, Vicuna와 OpenAssistant와 같이 특화된 대화형 엔진에 이르기까지, 각 옵션은 나름의 강점과 과제를 가지고 있습니다. 우리의 톱 10 목록은 성능, 배포 용이성, 그리고 기존 콘텐츠 제한을 우회할 수 있는 유연성 사이의 균형을 맞추어 선택지를 안내합니다.

프라이버시와 맞춤화에 중점을 두는 개발자 및 연구자에게 이들 모델은 로컬 AI 배포에서 중요한 발전을 나타냅니다. 정교한 대화형 에이전트를 구축하든, 창의적인 콘텐츠 생성을 실험하든, 도메인 특화 애플리케이션을 개발하든, 무검열 LLM의 특성은 자유와 혁신을 제공합니다. 성능도 중요하지만, 사용 중인 하드웨어와 프로젝트 요구에 맞는 적절한 모델을 선택하는 것이 필수적입니다. 본격적인 배포에 착수하기 전에 소규모 테스트를 통해 몇 가지 모델을 시험해 보시길 권장합니다.

요약하면, 로컬에서 실행되는 무검열 LLM의 미래는 밝으며, 각 모델은 다양한 응용 분야에 대해 독특한 장점을 제공합니다. 비용, 성능 또는 유연성 등 구체적인 요구에 따라 선택하시고, 불필요한 검열의 속박 없이 아이디어를 펼칠 수 있는 여정에 나서시기 바랍니다.