LLaMA 2: GPT-4의 대항마?

Meta가 상업적 제품에 통합할 수 있는 AI 언어 모델인 Llama 2를 발표했습니다.

이 글은 LLaMA 2가 무엇인지, 그 오픈소스화의 중요성, 그리고 GPT-4와의 비교에 대해 탐구합니다.

GPT-4와 비교하여 어떤 성능을 보이는지, 오픈 소스로 제공되는 것인지, 그리고 이 모델이 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보겠습니다.


목차

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LLaMA 2란?

LLaMA 2 란?

LLaMA 2는 메타가 개발한 대형 언어 모델로, 그 특징은 그 크기와 엄청난 학습 데이터 양입니다. 이 모델은 LLaMA 1에 비해 40% 더 많은 데이터에 대해 훈련되었으며, 이는 다양한 공개적으로 사용 가능한 온라인 데이터 소스로부터 정보를 포함합니다. 그 결과, 이 모델은 추론, 코딩, 능숙성, 지식 테스트 등에서 Falcon과 MPT와 같은 다른 대형 언어 모델들을 우월하다고 주장하고 있습니다.

Meta가 개발한 상업적 라이선스를 보유한 AI 언어 모델입니다. 이 모델은 2조 토큰으로 훈련되었으며, 4096 토큰의 문맥 창을 가지고 있습니다. 이는 모델이 동시에 처리할 수 있는 내용의 길이를 결정하는 중요한 요소입니다. 또한, 100만 개 이상의 인간 주석을 통해 개발된 채팅 애플리케이션을 위한 미세 조정 모델로 훈련되었습니다.

상업적 라이선스를 보유한 AI 언어 모델로서, 오픈 소스에 가까운 형태로 제공되며 GPT-4에 비교적 가까운 성능을 보입니다. 이는 Meta의 AI에 대한 개방적인 접근 방식을 잘 반영하며, 이는 인공지능 기술의 상용화를 촉진하는 데 있어 중요한 한 걸음을 의미합니다.

하나의 모델이 모든 문제를 해결할 수는 없습니다. 그러나 는 상당히 고성능의 AI 언어 모델로서, 많은 비즈니스와 개발자들에게 새로운 기회를 제공할 것입니다. 그렇기에, 기존에 사용하던 모델이나 시스템을 업그레이드하려는 기업들에게 매력적인 선택지로 여겨질 수 있습니다.

Meta의 이러한 노력은 AI의 발전과 그 적용 영역을 확대하는 데 있어 긍정적인 반응을 이끌어낼 것입니다. 그러나 사용자들은 여전히 해당 기술을 적절하게 사용하고, 잠재적인 위험과 문제를 이해하는 데 있어 신중해야 할 것입니다. AI는 강력한 도구일 수 있지만, 그 효과는 사용 방법에 따라 달라질 수 있으며, 그 결과는 항상 예측 가능한 것은 아닙니다.

결국, AI 언어 모델의 세계에서 새로운 경쟁자로 등장했습니다. 그것이 어떤 영향을 미칠지는 아직 미지수이지만, 그 가능성은 확실히 흥미롭습니다. 이제 Meta와 다른 기업들이 이러한 기술을 어떻게 활용할지 주목하게 될 것입니다.


LLaMA 2 오픈소스화?

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메타는 LLaMA 2를 상업적 및 연구용으로 무료로 사용할 수 있도록 오픈소스화하여, AI 도구에 대한 접근성을 향상시키고자 합니다. 이를 통해, 개발자와 연구자들은 더 많은 AI 도구에 접근하고, 커뮤니티로서 실험을 허용할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 안전성과 투명성의 향상에 기여할 것으로 기대됩니다. 메타는 이 모델이 “적대적인 프롬프트를 생성하여 모델 미세 조정을 촉진”하는 내부 및 외부에서 “레드 팀”으로 테스트되었다고 발표하였습니다.

사전 훈련된 가중치를 공개적으로 제공하는 모델로서, 일부는 “오픈 소스”라고 할 수 있습니다. 그러나 이 모델의 라이선스는 정확하게는 오픈 소스 정의와 완전히 일치하지 않습니다. 이는 일정한 사용 제한을 포함하고 있으며, 특정 조건 아래에서는 Meta의 특별 허가가 필요합니다. 그렇기에, 더 정확하게는 “소스 제공”, “오픈 라이선스”, “가중치 제공” 모델로 설명하는 것이 적합합니다.

즉 완전한 오픈소스는 아니라는 말입니다.


GPT-4와 LLaMA 2의 비교

GPT-4와 LLaMA 2의 비교

메타의 LLaMA 2와 OpenAI의 GPT-4는 두 대형 언어 모델간의 직접적인 경쟁을 보여줍니다. 둘 다 상업적 및 연구 용도로 무료로 사용할 수 있으며, AI 도구를 구동하는데 사용됩니다. 그러나, 메타는 LLaMA 2가 LLaMA 1에 비해 40% 더 많은 데이터로 훈련되었다고 주장하며, 이는 다른 대형 언어 모델들에 비해 우위를 가지고 있다고 주장합니다.

성능 면에서 GPT-4와 비교할 수 있는 모델은 아닙니다. NVIDIA의 시니어 AI 과학자 인 Jim Fan에 따르면, GPT-3.5에 근접한 성능을 보이지만, GPT-4와는 여전히 격차가 있습니다. 그러나 이는 상업적인 사용을 허용하면서, 소스를 제공하는 모델로서는 꽤 양호한 성과를 내고 있다는 것을 의미합니다.

즉, 현재 OpenAI 는 AI 의 우위를 점하고 있으면 GPT 4의 성능은 엄청납니다. 현재 기준 Llama 와 비교하자면 GTP 4가 더 우수하다고  할 수 있습니다.


LLaMA 2의 용도 및 활용 분야

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다양한 용도로 사용될 수 있습니다. 그것은 Qualcomm과 같은 회사들이 2024년부터 AI 기반 앱이 클라우드 서비스에 의존하지 않고 작동할 수 있도록 노트북, 휴대폰, 헤드셋에 도입하고자 하는 계획을 가지고 있습니다. 또한, 오픈소스화를 통해 더 많은 개발자와 연구자들이 이 모델을 기반으로 새로운 AI 기반 도구를 만들 수 있게 되었습니다.

또한 는 상업적 사용을 허용하므로 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 그러나, 대규모 사용자를 보유한 대기업은 Meta의 특별 허가를 필요로 합니다. Llama 2는 주로 챗봇, 추천 시스템, 검색 엔진, 기타 AI 애플리케이션 등에서 활용될 것으로 예상됩니다.


LLaMA 2 체험 사이트 소개

LLaMA 2 체험 사이트 소개

LLaMA 2를 직접 체험해 볼 수 있는 웹사이트인 www.llama2.ai 가 있습니다. 이 사이트에서는 LLaMA 2의 기능을 직접 테스트하고 그 성능을 확인할 수 있습니다.

현재 누구나 Meta 웹사이트에서 Llama 2를 다운로드하도록 요청할 수 있습니다. 이를 통해 Llama 2의 성능을 체험하고, 상업적 제품에 어떻게 통합될 수 있는지 직접 확인해 볼 수 있습니다.

신청은 메타 홈페이지에서 할 수 있습니다.


결론

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메타의 LLaMA 2 오픈소스화는 AI 기술의 발전과 그에 따른 접근성 향상을 보여줍니다. 이로 인해, 더 많은 사람들이 AI 도구를 활용하고 실험할 수 있게 되어, AI 기술의 발전과 그 사용법에 대한 이해를 향상시킬 수 있을 것입니다. GPT-4와의 경쟁이 LLaMA 2의 성능을 더욱 향상시키는 데 기여할지 기대되며, 그 결과가 어떠한 영향을 미칠지 주목할 만합니다.

그러나 현재까지 GPT 4의 성능이 훨씬 우세 하며 앞으로 어떻게 될지 기대가 됩니다.


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