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의사결정 모델 4종 벤치마크: RTX 4090 환경에서의 추론 속도 및 정확도 비교
최근 등장한 의사결정 모델들의 실무 성능 데이터로, 로컬 환경 모델 선택 시 참고할 수 있음.
요약
최근 공개된 오픈 소스 결정 모델 4종(Laya, Liquid의 D1, Cloudflare의 CLEF-Flash, Interfaze의 LEV)의 성능을 RTX 4090 환경에서 비교한 벤치마크 결과가 공개됐다. 실험은 약 9,534단어 분량의 위키백과 지네 관련 글을 읽고, 매 단어마다 지네 명칭 여부를 판별하는 방식으로 진행됐다. 성능 측정은 각 단어별 추론 속도(p50)와 32초 동안 처리한 단어 수, 그리고 지네 명칭 적중률 및 오답률을 기준으로 이뤄졌다. 모델 크기가 성능에 큰 영향을 미치지만, 동일 GPU 환경에서 모델별 처리 효율성의 차이를 확인하는 것이 이번 테스트의 핵심이다. 실무자들은 이러한 결정 모델들의 로컬 실행 속도와 정확도 데이터를 통해 실제 서비스 적용 가능성을 타진해 볼 수 있다.
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원문 제목 Running decision model locally on an RTX 4090 to find out which one is the fastest
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