라마 3에 액세스하는 방법?

Meta AI는 2024년 4월 18일에 자체 개발한 대규모 언어 모델의 가장 진보된 버전인 Llama 3를 출시했습니다. Llama 3는 경쟁사 대비 높은 성능을 자랑하는 대규모 언어 모델로, 특수 필터링 방법으로 선별된 데이터 세트로 학습됩니다. 라마 3 모델은 두 가지 크기로 제공됩니다: 8B와 70B. 두 Llama 3 모델 모두 다양한 사용 사례에 적합합니다. Llama 3 모델에 대해 궁금하고 어떻게 액세스할 수 있는지 궁금하다면, 저희가 도와드리겠습니다!

이 글에서는 라마 3 모델이 무엇이며 어떻게 액세스할 수 있는지 살펴봅니다.

준비되셨나요? 시작하죠!

TL; DR

• 라마 3는 메타 AI에서 개발하여 2024년 4월 18일에 발표한 대규모 언어 모델입니다.
• Llama는 세 가지 사용 사례에 맞게 두 가지 크기로 제공됩니다: 8B와 70B.
• Llama 3는 자연어 처리(NLP), 머신 러닝, 딥 러닝 등의 기술을 사용하여 결과물을 생성합니다.
• Llama 3 모델은 오픈 소스이므로 무료로 사용할 수 있습니다.
• 라마 3 모델은 GPT-3.5 및 클로드 3 소네트와 같은 경쟁 모델보다 대부분의 벤치마크에서 더 높은 성능을 제공합니다.
• 라마 3 모델은 30개 이상의 언어에서 수집한 고품질 데이터를 사용하여 학습되었습니다.
• Llama 3 모델에 액세스하려면 해당 모델을 사용할 수 있는 국가에서 Meta AI 계정에 로그인해야 합니다.

라마 3란 무엇인가요?

Llama 3는 Meta AI에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)로, 이전 버전보다 성능이 향상되었습니다. Meta AI는 라마 3를 발표할 때 미세 조정된 파라미터로 학습했다고 밝혔습니다. 라마 3 모델은 이전 모델에 비해 추론, 언어 이해, 빠른 읽기, 코딩 능력이 향상되었습니다. Meta AI는 라마 3 모델을 통해 인공 지능의 차세대 혁신의 물결을 일으키고자 합니다.

라마 3에 액세스하는 방법?

라마 3 모델은 소규모 작업을 완료하는 데 효과적인 솔루션입니다. 주요 장점은 클로드 소네트 및 GPT-3.5 모델보다 성능이 뛰어나며 오픈 소스라는 점입니다. Llama 3에 액세스하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

제노챗에서 라마 3에 액세스

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ZenoChat을 사용하면 텍스트 생성, 의역, 번역, 요약, 문장 확장, 목소리 톤 변경, 문법 및 철자 수정과 같은 텍스트 기반 작업을 완료하거나 웹 검색 기능을 사용하여 전체 인터넷을 데이터 소스로 사용할 수 있습니다. 또한 ZenoChat은 사용자에게 DALL-E 3 기반 AI 이미지 생성 기능도 제공합니다. ZenoChat은 웹 애플리케이션 및 브라우저 extension 에서 사용할 수 있습니다. ZenoChat 브라우저( extension )는 30,000개 이상의 웹사이트 및 앱과 통합되어 있습니다. 따라서 언제 어디서나 사용자와 함께할 수 있습니다.

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메타 AI에서 라마 3 체험하기 

Meta AI를 통해 라마 3 모델에 액세스할 수 있습니다. Meta AI의 공식 웹사이트로 이동하여 계정을 만들고 액세스 권한을 요청하기만 하면 됩니다. 단, 미국 외 호주, 캐나다, 가나, 자메이카, 말라위, 뉴질랜드, 나이지리아, 파키스탄, 싱가포르, 남아프리카공화국, 우간다, 잠비아, 짐바브웨에서만 Llama 3 모델을 사용할 수 있습니다. 언급된 국가에 속하지 않는 경우에는 "해당 국가에서는 아직 Meta AI를 사용할 수 없습니다"라는 메시지가 표시됩니다.

라마 3 모델 크기

라마 3 모델은 다양한 사용 사례에 맞게 맞춤화된 두 가지 크기로 제공됩니다. 8B 모델은 간단한 작업을 빠르고 정확하게 완료하는 데 이상적이며, 70B 모델은 더 크고 복잡한 작업을 고품질의 결과로 처리하도록 설계되었습니다. 두 모델 모두 15T 이상의 토큰으로 훈련되었으며, 이는 Llama 2 모델을 훈련하는 데 사용된 토큰보다 7배 더 많은 양입니다. 또한, Llama 3 모델은 고품질의 비영어권 데이터로 학습되었기 때문에 다국어 기능을 갖추고 있습니다.

라마 3는 어떻게 작동하나요?

라마 3 모델은 자연어 처리(NLP), 딥 러닝 및 머신 러닝과 같은 AI 기술을 사용하여 출력을 생성합니다. 라마 3 모델은 학습된 데이터와 매개변수로 사용자가 입력한 입력을 분석하고 사용자의 의도를 이해하여 필요한 출력을 생성합니다.

라마 3 모델은 안전하고 적절한 출력을 보장하기 위해 특수 필터링 시스템을 통과한 데이터를 사용하여 학습되었습니다. 여기에는 NFSW 필터, 휴리스틱 필터, 시맨틱 중복 제거 방식, 텍스트 분류기 등의 사용이 포함됩니다. 또한, 라마 3 모델에 앞서 출시된 라마 2 모델은 고품질 데이터를 성공적으로 식별한 바 있어 라마 3 모델 학습에 사용되는 데이터를 선정하는 데 활용되었습니다.

라마 3는 무료로 사용할 수 있나요?

Meta AI는 항상 자사의 라마 모델 시리즈를 오픈소스이며 무료로 사용할 수 있다고 홍보해 왔으며, 라마 3도 예외는 아닙니다. 현재 출시된 Llama 3 8B와 70B 모델은 오픈소스이기 때문에 누구나 이 모델을 경험할 수 있습니다. 그러나 아직 개발 중이며 Llama 3 시리즈 중 가장 고급 모델인 Llama 3 400B의 무료 사용 여부는 아직 명확하지 않습니다.

라마 3 특징

라마 3는 경쟁사보다 더 높은 성능을 가진 두 가지 모델로 출시되었습니다. 이 두 모델이 경쟁사보다 성능이 높은 이유는 특수 필터링을 통해 식별된 데이터로 학습되었기 때문입니다. 라마 3 모델은 시중의 다른 LLM과 비교했을 때 독특한 특징을 가지고 있습니다. Llama 3의 기능을 자세히 살펴보겠습니다.

성능 및 벤치마크

Llama 3 8B와 Llama 3 70B 모델 모두 경쟁사 대비 HumanEval, MMLU, DROP 등의 벤치마크에서 더 높은 점수를 받았습니다. 예를 들어, Llama 3 70B 모델은 동급 모델인 Gemini Pro 1.5 및 Claude 3 Sonnet에 비해 MMLU 벤치마크에서 약간 더 높은 성능을 보입니다. 라마 3 8B 모델은 경쟁 제품인 젬마 7B 및 미스트랄 7B 모델보다 전반적인 성능이 더 높습니다.

라마 3 모델을 개발하면서 실험실 환경 테스트가 아닌 실제 사용 사례에서 높은 성능을 입증하는 것을 목표로 했습니다. 이를 위해 Meta AI 팀은 새로운 고품질의 인간 평가 세트를 개발했습니다. 이 평가 세트는 12가지 주요 사용 사례에 해당하는 1800개의 프롬프트로 구성되어 있습니다. 프롬프트에는 조언 구하기, 코딩, 브레인스토밍, 창의적 글쓰기, Q&A, 추론, 재작성, 요약 등의 작업이 포함됩니다. Meta AI의 LLama 3 모델은 이 테스트에서 경쟁 모델인 Claude Sonnet, GPT-3.5 및 Mistral Medium에 비해 더 높은 성능을 보였습니다.

신속한 이해

라마 3 모델은 감독 미세 조정(SFT)과 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)을 사용하여 훈련되었기 때문에 이전 모델보다 신속한 팔로잉에 더 성공적인 모델입니다. 라마 3 모델을 훈련하는 동안 유용하고 안전한 결과물을 생성하는 데 우선순위를 두었습니다.

Llama 3 모델의 학습 데이터 중 5%는 30개 이상의 언어로 된 고품질 문법, 문장 구조 및 창의적인 글쓰기를 다룹니다. 이러한 이유로 Llama 3 모델은 사용자가 다른 언어로 입력한 프롬프트를 분석하고 다른 언어로 입력한 사용자의 프롬프트를 이해할 수 있습니다.

모델 아키텍처

Llama 3 모델을 학습할 때 디코더 전용 트랜스포머 아키텍처가 사용되었습니다. Meta AI의 기사에 따르면, Llama 3는 언어를 훨씬 더 효율적으로 인코딩하는 128K 토큰 어휘의 토큰화기를 사용하여 모델 성능을 크게 향상시켰습니다. 8B 및 70B 크기의 Llama 3 모델은 모두 8,192개의 토큰으로 학습되었습니다.

Meta AI는 데이터 병렬화, 모델 병렬화, 파이프라인 병렬화를 조합하여 라마 3 모델을 학습시켰습니다. 따라서 작업 부하를 줄이면서 GPU에서 라마 3 모델의 처리 속도를 높이는 것을 목표로 합니다. 라마 3 모델이 가장 효과적으로 작동하는 시스템은 GPU당 400 TFLOPS입니다. 라마 3 모델은 오류 감지, 처리 및 유지 관리 시스템을 사용하여 실행 중 GPU 속도를 최대화합니다.