최근 기술 뉴스에서는 OpenAI의 GPT-4와 Google의 PalM 2와 같은 고급 언어 모델의 등장이 눈에 띄게 두드러졌습니다. 이 모델들은 이전 모델보다 우월한 것으로 선전되고 있으며, 일부는 현재 경쟁사를 능가하기도 합니다.
기존 언어 모델의 확산이 새로운 언어 모델의 개발을 막지는 못했습니다. 최근 페이스북의 모기업인 메타는 매우 강력한 새로운 언어 모델인 라마 2를 공개했습니다. 하지만 라마 2가 GPT-4, PaLM 2, 클로드 2와 같은 다른 언어 모델과 차별화되는 점은 무엇이며, 이 분야에 새로 추가된 이 모델을 주목해야 하는 이유는 무엇일까요?
라마 2란 무엇인가요?
Meta와 Microsoft의 협업으로 최첨단 AI 연구에 종사하는 두 선도적인 기술 기업 간의 탁월한 시너지를 구현하는 고급 언어 모델인 Llama 2가 탄생했습니다. 올해 초 출시된 메타의 선구적인 라마 1 모델의 후속 모델인 라마 2는 자연어 처리 영역에서 중요한 이정표가 될 것입니다.
Google의 PALM 2, OpenAI의 GPT-4, Anthropic의 클로드 2 등에 대한 Meta의 해답으로 불리는 이 새로운 언어 모델은 공개적으로 액세스 가능한 광범위한 온라인 데이터 모음을 사용하여 학습을 거쳤습니다. 이 데이터 세트는 라마 1 개발에 활용된 데이터에 비해 더 최근의 날짜 범위를 자랑할 뿐만 아니라 더 넓은 범위의 정보를 포괄합니다. 또한, 이 최신 버전은 이전 버전보다 약 40% 더 많은 데이터로 학습되었으며 컨텍스트 길이가 거의 두 배(1k에서 4k)로 늘어난 것이 특징입니다.
이전에 라마 1을 사용해 본 경험이 있다면 성능에 부담을 느꼈을 수 있지만, 라마 2는 향상된 기능을 입증했으며 잠재적으로 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 전반적인 우월성을 판단하려면 대체 옵션과의 비교가 필요합니다.
경쟁 제품 대비 Llama 2의 성능은 어떻습니까?
오픈 소스 프로젝트인 Llama 2의 성능은 경쟁사에 따라 달라집니다. 기능 측면에서 라마 2는 여러 벤치마크에서 Falcon 및 MBT와 같은 다른 저명한 오픈 소스 언어 모델에 비해 우월함을 입증했습니다. 따라서 현재 사용 가능한 가장 강력한 오픈 소스 대규모 언어 모델 중 하나로 간주될 수 있습니다.
라마 2는 특히 창의적인 사고가 필요한 작업의 경우 성능과 효율성 측면에서 OpenAI의 GPT 및 Google의 Pal-M 라인업과 같은 더 강력한 AI 모델과 경쟁하기 어려울 수 있습니다.또한, 다양한 변형의 라마 2를 테스트하여 얻은 결과는 Anthropic 및 OpenAI와 같은 다른 고급 AI 모델과 비교하여 크게 다를 수 있습니다.
라마 2는 세밀하게 조정된 모델이 아닌 기본 모델의 예입니다. 향후 조정 가능성을 염두에 두고 구축된 이러한 모델은 특정 영역에 특화되지 않고 다양한 작업을 처리하도록 설계되었지만 기능에 특정 제한이 있을 수 있습니다.
미세 조정 모델은 특정 영역 내에서 성능을 향상시키기 위해 조정된 기존 모델입니다. 이 프로세스에는 GPT와 같은 기본 모델을 활용하고 특정 사용 사례에 맞게 개선하여 광범위한 적용에 적합한 ChatGPT와 같은 전문화된 도구로 변환하는 과정이 포함됩니다.
지금 바로 라마 2를 사용하는 방법
개인용으로 라마 2를 다운로드하여 로컬에서 실행하거나 허깅 페이스에서 호스팅하는 클라우드 기반 버전을 활용하여 사본을 얻을 수 있습니다.
Hugging Face를 통해 라마 AI 챗봇과 대화하려면 아래 제공된 하이퍼링크를 클릭한 후 챗봇에 제공되는 프롬프트를 사용하여 대화를 시작하세요.
위의 라마 모델은 대화 애플리케이션에 맞게 미세 조정되었습니다, 따라서 Llama-2 모델에서 얻을 수 있는 ChatGPT에 가장 가깝습니다. 어떤 버전을 사용해야 할지 잘 모르시겠어요? 세 번째 옵션인 70B 파라미터 라마-2 채팅 를 추천합니다. 세 가지 모델을 모두 사용해보고 어떤 모델이 여러분의 고유한 요구 사항에 가장 적합한지 확인할 수 있습니다.
Meta의 Llama-2 챗봇을 활용한 실험에서 주목할 만한 결과를 얻었습니다. 혁신적인 능력과 재치를 평가하기 위해 창의성과 풍자 평가를 실시했습니다. 이 평가의 일환으로 인공 지능 모델에 우주 탐험의 장점에 대해 토론하는 두 사람 간의 모의 대화를 요청했으며, 그 결과 매우 만족스러운 결과를 얻었습니다.
결론적으로, 본 연구 결과는 ABC 프로세스 개선에 있어 XYZ 기술의 잠재력을 입증하고 새로운 기술을 구현할 때 인간적인 측면을 고려하는 것이 중요하다는 점을 강조한다고 할 수 있습니다.
주어진 지침을 실행하는 데 약간의 오류가 있었지만, 유머러스한 내용이 주목할 만했습니다.
반면, 컴퓨터에서 로컬로 Llama 모델을 실행할 수 있는 기술적 깊이가 있는 경우 Meta의 Llama 액세스 요청 양식 을 사용하여 모델에 대한 액세스를 요청할 수 있습니다. 이름, 이메일, 위치, 조직 이름을 입력하면 Meta에서 신청서를 검토한 후 몇 시간에서 이틀 이내에 액세스가 거부되거나 액세스가 허용됩니다. 저는 몇 분 만에 액세스 권한이 부여되었으니 여러분도 운이 좋으시길 바랍니다.
라마 2: 중요한 첫걸음
라마 2가 현재 사용 가능한 가장 진보된 언어 모델은 아니지만, 오픈 소스 플랫폼으로서의 지위는 투명하고 혁신적인 인공 지능 개발을 촉진하는 데 중요한 진전을 의미합니다.
현재 OpenAI GPT와 같은 모델의 우월성에도 불구하고, OpenAI가 채택한 폐쇄적인 개발 접근 방식은 이러한 모델의 빠른 발전과 확장을 제한하고 있습니다. 반면, 라마와 같은 오픈소스 플랫폼은 광범위한 오픈소스 커뮤니티가 폐쇄적인 환경에서 실현 가능한 것 이상으로 협업하여 혁신하고 새로운 제품을 만들 수 있도록 지원합니다.