라마 3와 GPT-4: 어느 것이 더 낫나요?

빠른 링크

GPT-4란 무엇인가요?

라마 3란?

멀티모달

컨텍스트 길이

성능

비용

접근성

GPT-4 대 라마 3: 어느 것이 더 낫나요?

Llama 3와 GPT-4는 일반적인 활용이 가능한 LLM(대규모 언어 모델) 영역의 최첨단 발전을 나타냅니다. 멀티 모달 기능, 최대 입력 범위, 효율성 및 경제성 등의 측면에 중점을 두고 각각의 장점을 결정하기 위해 종합적인 평가가 수행됩니다.

GPT-4란 무엇인가요?

GPT-4는 OpenAI에서 만든 고급 언어 모델로, 이전 GPT-3를 더욱 정교하게 반복한 것입니다. GPT-4의 향상된 점은 다양한 학습 방법론과 최적화 전략을 활용하고 더 광범위한 데이터 세트에 액세스할 수 있다는 점입니다. 그 결과, GPT-4의 총 파라미터 수가 크게 증가했으며, 구성 하위 모델에서 파생된 개별 파라미터가 무려 1조 7천억 개에 달하는 것으로 추산됩니다. 이러한 발전에는 추론 능력, 문제 해결 능력, 맥락적 요소에 대한 이해도 향상, 복잡하거나 미묘한 명령에 직면했을 때 뛰어난 실행 능력 등이 포함됩니다.

현재 이 특정 모델에는 세 가지의 뚜렷한 반복이 존재합니다.

GPT-4는 처리 속도, 정밀도, 정보 검색의 포괄성 등 여러 측면에서 성능이 크게 향상된 것이 특징이며 이전 버전인 GPT-3보다 크게 발전한 제품입니다.

GPT-4 Turbo는 탁월한 속도와 낮은 운영 비용으로 잘 알려진 GPT-4의 효율적이고 간소화된 변형입니다.

GPT-4o는 텍스트, 시각 데이터, 오디오 등 여러 입력 및 출력 양식을 통합하는 고급 버전의 GPT-4입니다. 이 확장된 기능 덕분에 애플리케이션의 활용도가 더욱 높아졌습니다.

OpenAI의 API 구독 서비스를 활용하면 GPT-4 모델의 세 가지 반복에 모두 액세스할 수 있습니다. 또한 사용자는 ChatGPT와 대화에 참여하거나 Descript, Perplexity AI 및 Microsoft에서 개발한 다양한 코파일럿 도구와 같은 타사 플랫폼에서 제공하는 제품을 활용하는 등의 다른 방법을 선택할 수 있습니다.

라마 3란 무엇인가요?

Llama 3는 Facebook, Instagram, WhatsApp을 모기업으로 하는 Meta AI에서 만든 오픈 소스 대규모 언어 모델입니다. 이 최첨단 LLM은 감독 미세 조정, 거부 샘플링 및 정책 최적화를 포함하는 세심한 프로세스를 통해 설계되었습니다. 여러 영역에 걸쳐 사람이 직접 선별한 방대한 데이터를 활용하여 광범위한 훈련을 거쳤기 때문에 다양한 작업을 처리하는 데 탁월한 역량을 갖추고 있습니다. 이 놀라운 AI 시스템을 개발하는 동안 가장 중점을 둔 부분은 고품질 프롬프트와 우선 순위를 기반으로 일관되고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있도록 하는 것이었습니다. 따라서 라마 3는 적응력이 뛰어나고 유능한

라마 3 8B 및 라마 3 70B를 선보입니다. “B”라는 명칭은 각 모델의 매개변수 크기를 나타냅니다.또한 메타는 현재 라마 3 400B 모델을 개발 중이며 연말에 출시할 계획인 것으로 알려졌습니다.

Meta AI 을 통해 생성형 AI 챗봇인 Llama 3에 액세스할 수 있습니다. 또는 Llama 3 모델을 다운로드하여 컴퓨터에서 로컬로 실행하고 Ollama, Open WebUI 또는 LM Studio를 통해 로드할 수 있습니다.

멀티모달

최근 GPT-4o의 출시로 약속한 멀티모달 기능이 실현되어 사용자는 GPT-4o 모델을 활용하여 ChatGPT와의 상호작용을 통해 이러한 기능에 액세스할 수 있습니다. 2024년 6월 현재 GPT-4o에는 비디오나 오디오를 제작하는 내장된 방법은 없지만, 멀티미디어 소스의 입력을 기반으로 서면 콘텐츠와 비주얼을 제작할 수 있는 기능은 갖추고 있습니다.

라마 3는 현재 곧 출시될 라마 3 400B를 위한 멀티모달 모델을 개발 중이며, 이 모델에는 제로 샷 학습 방법을 통해 시각 콘텐츠를 제작하는 CLIP(대조 언어-이미지 사전 훈련)과 유사한 기술이 통합될 것으로 예상됩니다. 하지만 Llama 400B는 아직 학습 중이기 때문에 8B 및 70B 모델에서 이미지를 생성할 수 있는 유일한 방법은 LLaVa, Visual-LLaMA, LLaMA-VID와 같은 추가 도구를 사용하는 것입니다. 현재 Llama 3는 텍스트, 그래픽, 청각 입력을 처리하여 텍스트 출력을 생성할 수 있는 언어 기반 시스템으로만 작동합니다.

컨텍스트 길이

“컨텍스트 길이”의 개념은 언어 모델이 한 인스턴스에서 검사할 수 있는 텍스트의 범위와 관련이 있습니다. 이 매개변수는 특히 개인과 소통하는 동안 일관성과 일관성을 유지하고 반복적인 실수를 최소화하는 능력과 관련하여 LLM의 기능을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 일반적으로 컨텍스트 길이를 늘리면 더 많은 정보를 처리할 수 있어 LLM의 성능이 향상되어 더욱 풍부한 상호작용 환경을 조성할 수 있습니다.

The Llama 3 language model boasts an impressive contextual range of approximately 6,400 words or 8,000 tokens, which allows for comprehensive understanding of the user’s input throughout their conversation. 반대로 이 임계값을 초과하는 정보는 이후 교환에서 고려되지 않습니다.

이에 비해 GPT-4는 ChatGPT 사용자의 경우 최대 토큰 수가 32,000개, API 엔드포인트를 사용하는 사용자의 경우 128,000개로 컨텍스트 정보 용량이 크게 확장되었습니다. 이 향상된 기능을 통해 GPT-4 모델은 확장된 대화를 효과적으로 관리하고 긴 문서나 문학 작품 전체를 분석할 수 있습니다.

성능

Meta AI의 Llama 3 2024년 4월 18일 벤치마크 보고서 과 GPT-4 2024년 5월 14일 OpenAI 의 GitHub 보고서를 통해 성능을 비교해 봅시다 .결과는 다음과 같습니다:

Here is a description of how each evaluation criteria assesses:

MMLU(대규모 다중 작업 언어 이해)는 다양한 학문 분야에 걸친 문의를 이해하고 해결할 수 있는 모델의 능력을 평가합니다.

GPTQA는 개방형 맥락에서 일반적인 지식 질의에 응답하는 AI 모델의 숙련도를 평가하는 방법으로, 다양한 사실 문의에 대해 정확하고 관련성 있는 정보를 제공할 수 있는 능력을 평가합니다.

수학적 문제를 해결하는 모델의 숙련도를 평가하는 것은 전반적인 역량과 문제 해결 능력을 평가하는 데 중요한 요소입니다.

이 지표는 머신러닝 모델이 해결해야 할 특정 코딩 작업이나 문제를 제공하는 인간 평가자의 입력에 따라 정확하고 기능적인 코드를 생성하는 AI 시스템의 능력을 평가합니다.

DROP(문단에 대한 개별 추론)은 주어진 텍스트 구절 내에서 특정 정보를 이해해야 하는 질문에 답하는 것과 같은 개별 추론 작업을 수행하는 언어 모델의 능력을 평가하는 방법입니다.

가장 최근의 평가를 통해 GPT-4와 Llama 3 아키텍처 간의 효율성 격차가 밝혀졌습니다. 라마 3 8B 버전은 상당히 열등한 것으로 보이지만, 70B 및 400B 반복은 학업 및 보편적 지능, 정독 및 이해, 사고 및 추론, 프로그래밍과 관련하여 GPT-4 시리즈와 비교할 때 비슷한 결과를 보이지만 감소한 것으로 나타났습니다. 그럼에도 불구하고 라마 3의 어떤 화신도 GPT-4의 업적에 상응하는 수준의 수학적 순수성을 달성하지 못했다는 점에 유의해야 합니다.

비용

사용 비용은 수많은 개인에게 필수적인 고려 사항입니다. OpenAI의 GPT-4o 모델은 3시간 동안 16개의 메시지 제한이 있지만 모든 ChatGPT 사용자가 무료로 이용할 수 있습니다. 그러나 이 한도를 초과하여 추가 대화가 필요한 경우 매월 미화 20달러의 요금이 부과되는 ChatGPT Plus의 프리미엄 플랜에 가입해야 합니다. 이 구독을 통해 GPT-4o의 메시지 용량은 최대 80개까지 확장되며, 그 외에도 나머지 GPT-4 모델에 대한 액세스도 제공됩니다.

반대로 Llama 3 8B 및 70B 모델 모두 성능 저하가 없는 저렴한 대안을 찾는 개발자와 연구자에게 완전히 오픈 소스로 제공되어 자유롭게 사용할 수 있다는 이점이 있습니다.

접근성

GPT-4의 보급은 OpenAI의 ChatGPT 생성 AI 챗봇 및 API와 같은 다양한 플랫폼을 통한 접근성 때문일 수 있습니다. 또한 사용자는 Microsoft Copilot과 함께 사용하면 GPT-4를 무료로 활용할 수 있습니다.이 기술의 광범위한 적용 범위 덕분에 개인은 수많은 애플리케이션에서 그 잠재력을 활용할 수 있습니다. 반면, 오픈 소스 프로젝트인 라마 3는 적응성을 촉진하고 인공 지능 분야의 개발자 간의 창의성과 협력을 촉진합니다. 오픈 액세스 전략을 채택함으로써 라마 3는 AI 혁신을 보다 공평하게 배포하여 더 많은 사람들이 이러한 발전의 혜택을 누릴 수 있도록 합니다.

GPT-4와 Llama 3 모두 쉽게 액세스할 수 있지만, GPT-4는 일상적인 생산성 도구 및 애플리케이션에 더 광범위하게 통합되어 있는 반면, Llama 3는 주로 Amazon Bedrock, Ollama, DataBricks와 같은 전문 플랫폼에 맞춰져 있어 비전문가들로 구성된 더 넓은 사용자층에 적합하지 않습니다.

GPT-4 대 Llama 3: 어느 쪽이 더 낫나요?

어떤 대형 언어 모델(LLM)이 더 우수할까요? 제 생각에는 GPT-4가 더 나은 선택이라고 생각합니다. GPT-4는 텍스트, 이미지, 오디오 입력을 효율적으로 처리하여 멀티모달리티에서 탁월한 능력을 보여줍니다. 라마 3도 비슷한 기능을 가지고 있지만, 이러한 기능에 대한 개발은 계속 진행 중입니다. 또한 GPT-4는 확장된 컨텍스트 범위를 자랑하며 전반적인 성능이 향상되었습니다. 또한 일반적으로 사용되는 플랫폼과 애플리케이션을 통해 GPT-4에 대한 접근성이 광범위하게 제공되므로 사용자의 편의성이 매우 높습니다.

그럼에도 불구하고 Llama 3는 프리웨어 및 오픈 소스 플랫폼으로서 놀라운 효율성을 입증했으며, 이는 재정적 부담이나 사용상의 제약 없이 뛰어난 결과를 제공할 수 있다는 점에서 다른 유사한 프로젝트와 차별화된다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 그 결과, Llama 3는 경제성, 다용도성, 강력한 데이터 보호 조치의 탁월한 조합으로 학계와 기업 사이에서 인기를 얻고 있습니다. Llama 3는 일반 사용자에게는 적합하지 않을 수 있지만, 완벽한 자율성과 기밀성이 보장되는 고급 언어 처리 기능을 원하는 수많은 연구자 및 조직에게 최적의 선택이 되고 있습니다.

요약하면, GPT-4는 뛰어난 멀티모달 기능, 확장된 컨텍스트 범위, 널리 사용되는 애플리케이션과의 통합 호환성을 자랑하며 다른 모델과 차별화됩니다. 반대로 라마 3는 오픈 소스이기 때문에 보다 개인화된 구성과 재정적 부담을 덜 수 있는 매력적인 옵션입니다. 따라서 GPT-4는 시스템 내에서 사용자 친화적인 작동과 광범위한 기능을 우선시하는 사용자에게 적합한 반면, Llama 3는 다목적성과 유연성을 추구하는 개발자와 조사자에게 더 적합합니다.