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초경량화의 끝판왕? 브라우저에서 서버 없이 돌아가는 '1비트 LLM' 실시간 실행

브라우저 환경에서 서버 도움 없이 1비트 LLM을 구동하려는 프로젝트가 공개됨. 이 모델은 ONNX와 웹 어셈블리 등을 활용해 로컬 기기에서 바로 AI를 돌리는 것을 목표로 하는데, 일부 사용자는 실제 브라우저에서 실행해 본 결과를 공유하며 성능과 호환성 문제를 지적함.

가장 큰 관심사는 1.7B 같은 초소형 모델의 실용성임. '세차장까지 50m를 걸어갈지 차를 탈지'와 같은 논리 테스트에서 모델이 엉뚱한 답변을 내놓거나 같은 말을 반복하는 등 정교함이 부족하다는 의견이 많았음. 다만, 이런 작은 모델도 상황에 따라 라우팅이나 도구 호출 등 특정 역할은 수행할 수 있다는 반론도 나옴.

브라우저 성능 격차도 확인됨. 고사양 맥북에서는 40tps 이상의 속도를 보인다는 후기가 있는 반면, 같은 환경이라도 브라우저 종류나 기기 사양에 따라 아예 작동하지 않거나 매우 느리다는 반응도 공존함. 개발자는 성능 최적화와 함께 웹GPU 지원 문제 등을 해결 중이라고 밝힘.

1비트 양자화 기술 자체에 대한 기대와 질문도 이어짐. 학습 비용이나 모델 효율성을 위해 양자화가 필수적이라는 의견이 있는 한편, 단순히 파라미터 수를 줄이는 것만이 능사는 아니며 메모리 전송 비용 최적화가 중요하다는 분석도 제시됨.

#AI

번역 및 요약 과정에서 일부 내용에 오류가 있을 수 있음.

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해외반응 42수집된 해외 반응

  1. st****an

    그 목적을 위해 엔진을 직접 개발 중임. 피드백 주면 좋겠음.

  2. l***ad

    7900xtx에서도 2.5 tps밖에 안 나옴. 별로임.

  3. mg****ke

    27G 모델 테스트해 봤는데 오류 나옴. 아직 갈 길이 먼 듯.

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  1. a***7o

    Bonsai 스타일의 임베딩 모델도 가능한가?

  2. st****an

    27B 지원은 한 시간 전에 추가했음. 확인해보고 수정해 보겠음.

  3. st****an

    Bonsai 모델 같은 방식이라면 아주 좋을 것 같음.

  4. k3****Zu

    맥북 프로에서 9~10 tps 나옴. 모델이 너무 제한적이라 문제지만.

  5. ch****kv

    M1 Max에서 1.7B 모델 돌리니까 44.7 tps 나오네.

  6. w**tl

    맥북 프로 기본형 사파리에서 44 tps 나옴.

  7. d**13

    세차장 테스트에서 처참하게 실패함.

  8. Sw****oe

    더 큰 모델들도 얼마 전까지 이런 테스트 다 실패했었음. 매우 작은 모델이라는 걸 감안해야 함.

  9. ind*****use

    실제 활용도는 전혀 안 보임. 데모나 자기만족 외에 1비트 LLM을 쓸 이유가 있을까?

  10. woa******or01

    맥에서 Bonsai-27B 모델은 돌아가는데, 이건 웹GPU가 아니라 MLX로 실행한 거임. '세차장' 테스트 질문엔 잘 답변하네.

  11. g**n

    그게 왜 실패가 아니라는 거임?

  12. T**e0

    M4 맥북 크롬에서 60tps 나옴. 사파리는 로딩하다 멈추고 우분투 7700S 환경에선 아예 작동 안 함.

  13. Lw****olf

    로컬 llama.cpp로는 잘 되는데 웹에서는 이상한 문자를 반복함. 그래도 6GB 정도로 27B 모델을 돌릴 수 있다는 건 인상적임.

  14. De***co

    웹GPU 지원 안 하는 기기라고 오류 남.

  15. l***-3

    개인정보 보호용으로는 좋음. 웹사이트 세션 내에서 도구 호출하는 에이전트 기능도 추가하면 좋을 듯.

  16. k***99

    Qwen은 전반적으로 좀 느림.

  17. w**tl

    GP(GPT)도 세차장 테스트 실패했었음.

  18. ch****kv

    Qwen 27B랑 Gemma 4B는 모델 성격이 달라서 직접 비교가 어려움.

  19. st****an

    엔진 자체는 도구 호출 기능을 지원하지만, 이번 데모에는 의도적으로 넣지 않았음. 웹GPU 지원이 필요한데 다양한 기기에서 테스트할 기회가 없었거든.

  20. es****rb

    가장 작은 모델을 실행해 봤는데, 웹GPU 컴퓨트 파이프라인 생성 실패 오류가 뜸.

  21. es***ro

    흥미로움! ONNX와 TS 라이브러리 조합을 목표로 하는 거 같은데, 그냥 AI SDK 프로바이더를 만드는 건 고려 안 해봤음? 웹에서 에이전트가 사용할 하니스 처리는 어떻게 하는지도 궁금함.

  22. Pe****mit

    아이디어는 좋은데 1.7B 모델 다운로드 후 iOS에서 계속 튕김.

  23. le*****ran

    1비트 성능은 별로임. 살균 과정 설명해달라니까 'past, process, future' 같은 단어만 무한 반복함.

  24. l***on

    이쪽 링크가 더 잘 작동하는 것 같음.

  25. o*8

    웹GPU가 필수라니... 난 1년 전에 CPU 기반으로 2비트 양자화 모델을 돌리는 데모를 만들었었음.

  26. l***on

    웹GPU를 활성화해야 함.

  27. wo****su

    답변은 그럭저럭 나오던데. 1.7B 모델은 너무 작아서 1비트로 돌리면 이상한 답변이 나올 수밖에 없음. 템퍼러처나 topP 튜닝이 필요하고 오류를 감지하면 재시도하는 로직이 필요할 듯.

  28. Ou****ere

    안드로이드 폰에서 Bonsai-27B Q1_0 모델을 돌려봤는데 느리지만 좋았음. 이보다 더 작은 모델은 쓰고 싶지 않음.

  29. Ou****ere

    1.7B 모델로 '살균 과정 설명해줘'라고 물었더니 아주 자세한 답변을 받았음. 별도 튜닝도 안 했음.

  30. s**z

    내 환경에선 안 됨. 첫 질문에 느낌표만 무한 생성하고, 그 후론 아무 반응이 없음. 램도 32GB에 3060인데도 안 되네.

  31. Ou****ere

    1.7B 모델이 사소한 요청을 잘못 처리한다는 건 심각함. 고객 응대 상황에서 라우팅 오류는 실제 현업에서 큰 차이를 만듦.

  32. ni****zle

    양자화된 모델을 다루는 입장에서 보면, 4비트 미만 양자화는 훨씬 고급 수학이 필요하다고 생각함.

  33. cu***ox

    NeurIPS 논문 중에 부동 소수점 가중치 없이 1비트 모델을 직접 학습시키는 방법이 있었는데, 별로 주목받지 못한 듯.

  34. a**ci

    개인정보 보호나 개발 편의성 말고, 이걸 굳이 웹에서 돌려야 하는 실제 이유가 뭐임?

  35. Lo***DB

    11세대 i7 노트북에서 18.8 tps 나오네.

  36. st****an

    고마움! 처음부터 직접 구현해서 통제하고 싶었음. 향후에는 인기 있는 커넥터들도 추가할 예정임.

  37. tot******eky

    딸기(strawberry)에 r이 몇 개냐고 물었더니 바로 틀리던데. 이런 모델이 도대체 어디에 좋은 건지 모르겠음.

  38. ad****_b

    비트 수보다 중요한 건 LLM이 요구하는 전체 메모리임. 메모리 전송량이 훨씬 중요하니까.

  39. cu***ox

    학습 시 역전파 단계의 곱셈 연산이 너무 비싼데, 1비트 논문 방식은 곱셈이 필요 없다는 점이 흥미로움.

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