라마 2와 OpenAI의 ChatGPT: 어느 쪽이 더 낫나요?

Meta AI는 최신 언어 모델인 Llama 2를 발표하면서 다양한 영역에서 ChatGPT(GPT-3.5 모델)와 비교한 문서도 함께 공개했습니다. 한 가지 주목할 점은 GPT-3.5가 ChatGPT의 기본 언어 모델이라는 점입니다. 따라서 이 글에서는 이 비교를 바탕으로 라마 2와 OpenAI의 ChatGPT를 비교하겠습니다. 두 모델의 세부 사항을 자세히 살펴보고 각 모델의 장점을 강조하여 어떤 모델이 더 나은지 알아볼 것입니다. 

이제 벨트 매고 언어 모델들의 배틀을 목격할 준비를 하세요!

TL;DR

• ChatGPT는 570GB가 넘는 데이터로 고도로 창의적이고 학습되어 유해한 출력 생성률을 줄이면서 성능을 극대화할 수 있는 세 가지 매개변수 변형을 제공합니다.
• 라마 2는 사람의 입력과 보상 모델링을 통한 강화 학습을 통해 가족 친화적인 결과물을 생성하는 것을 목표로 Meta AI에서 출시한 새로운 대규모 언어 모델입니다.
• 라마 2 언어 모델은 현재 주제에 대한 결과물을 생성하는 데 권장되지만, 이야기나 시를 작성하는 데 사용할 경우 ChatGPT보다 창의적인 콘텐츠가 덜 생성될 수 있습니다.
• Meta AI의 문서에 따르면 Llama 2는 코딩이나 수학 추론 프롬프트가 없는 테스트에서 더 높은 성능 수준으로 더 안전한 결과물을 생성하는 등 대부분의 벤치마크에서 ChatGPT를 능가합니다.
• TextCortex 는 GPT-4 및 Sophos 2 언어 모델을 모두 사용하는 고급 AI 어시스턴트입니다. 4000개 이상의 웹사이트와 통합된 웹 애플리케이션 및 브라우저( extension)를 제공합니다.

GPT-3.5란 무엇인가요?

무료 버전의 ChatGPT를 사용 중이시라면, GPT-4가 아닌 GPT-3.5를 사용 중이시라는 점을 알려드리고자 합니다. ChatGPT는 기본적으로 GPT-3.5 모델과 함께 작동하며, 플러스 구독이 없는 경우 이 모델을 사용하여 출력을 생성합니다. GPT-3.5는 대부분의 오픈 소스 언어 모델보다 더 발전된 모델이지만 벤치마크 및 테스트에서 Llama-2 70B보다 뒤처집니다.

GPT-3.5 성능

GPT-3.5 모델은 GPT-4만큼 성능이 높지는 않지만 대부분의 일상적인 작업을 완료할 수 있습니다. GPT-3.5 모델은 2021년 6월까지 인터넷 데이터로 학습되기 때문에 현재 이슈에 대한 정보가 충분하지 않습니다. 따라서 최신 주제에 대한 출력을 생성할 수 없습니다.

GPT-3.5 창의성

GPT-3.5 언어 모델은 창의성에 단점이 없으며 대부분의 경우 고품질 출력을 생성 할 수도 있다고 말할 수 있습니다. ChatGPT를 사용하여 FRP 게임을 디자인하고 싶거나 소설, 만화 대본을 쓰고 싶다면 할 수 있습니다.

GPT-3.5 데이터 크기 및 매개변수

GPT-3.5 모델은 570GB가 넘는 데이터로 학습되어 다양한 작업을 높은 품질로 완료할 수 있습니다. 이 훈련 데이터에는 책, 위키피디아, 학술 논문, 워드프레스 기반 웹사이트 등이 포함되어 있습니다. GPT-3.5는 사용자에게 최고의 성능을 제공하기 위해 13억, 6억, 175억의 세 가지 매개변수 변형을 제공합니다. 그 결과, 유해한 출력 생성률이 감소하여 가족 친화적입니다.

라마 2란 무엇인가요?

라마 2는 2023년 7월 18일 메타 AI에서 출시한 최신 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 사용자를 위한 가족 친화적인 결과물을 생성하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 인간 입력에 의한 강화 학습(RL)과 보상 모델링으로 학습되었습니다. 요약하자면, 이러한 모델을 통해 라마 2 언어 모델은 인간의 선택에 익숙해지고 독성이 없는 결과물을 생성할 수 있습니다.

라마 2 성능

라마 2는 GPT-3.5 언어 모델보다 약간 더 높은 성능을 가진 언어 모델입니다. Llama 2 언어 모델을 학습하는 동안 최신 Google 정보가 사용되므로 최신 주제에 대한 출력을 생성해야 하는 경우 Llama 2 언어 모델을 사용하는 것이 좋습니다.

라마 2 창의성

라마 2는 가족 친화적인 콘텐츠를 생성하지만, 이로 인해 창의성이 떨어집니다. 이 언어 모델을 사용하여 이야기나 시를 생성하려는 경우 GPT-3.5 모델에 비해 창의성이 낮은 작품을 얻을 수 있습니다.

Llama 2 데이터 크기 및 매개변수

라마 2의 데이터 크기는 알 수 없지만, 공개적으로 사용 가능한 온라인 소스를 혼합하여 학습되었다는 것은 알고 있습니다. 또한 학습된 데이터에는 메타 제품 및 서비스의 개인 정보 및 개인 정보가 포함되어 있지 않다는 것도 알고 있습니다. 라마 2 언어 모델은 세 가지 파라미터 크기로 출시됩니다: 7B, 13B, 70B.

OpenAI의 GPT-3.5 대 라마 2 

두 언어 모델을 비교할 때 두 모델 모두 고유한 장단점이 있습니다. 어떤 언어 모델을 사용할지 결정하는 것은 사용자의 몫입니다. 결정을 내리는 데 도움을 드리기 위해 두 언어 모델 간의 차이점 목록을 제공했습니다.

차이점

일반적으로 Llama 2와 OpenAI의 GPT-3.5 언어 모델 간에는 사소한 차이점이 있지만, 사용 목적에 따라 다른 모델보다 우선시되는 주요 차이점도 있습니다.

- GPT-3.5 언어 모델의 학습된 데이터는 Llama 2의 데이터보다 높습니다.

- GPT-3.5 언어 모델의 매개변수 크기는 Llama 2보다 큽니다.

- Llama 2 언어 모델은 GPT-3.5보다 더 안전한 출력을 생성합니다.

- Llama 2 언어 모델은 OpenAI의 GPT-3.5보다 더 최신 데이터를 제공합니다.

- GPT-3.5는 라마 2보다 접근성이 높습니다.

- 라마 2의 성능은 ChatGPT보다 높습니다.

벤치마크

Meta AI에서 발표한 문서를 살펴보면 대부분의 벤치마크에서 Llama 2 언어 모델이 GPT-3.5 언어 모델을 능가하는 것을 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 2000 프롬프트를 사용한 안전성 테스트에서 Llama 2 언어 모델은 훨씬 더 안전한 출력을 생성했습니다.

두 언어 모델의 성능을 비교하기 위해 Meta AI는 코딩, 수학, 추론이 없는 4000개의 프롬프트 테스트를 사용했습니다. 이 테스트 결과에 따르면 라마 2 언어 모델의 성능이 약간 더 높았습니다.

LLaMa 2가 ChaGPT보다 낫나요?

모든 벤치마크와 차이점을 고려할 때, 라마 2 언어 모델이 GPT-3.5보다 약간 더 지능적이고 유용하다고 말할 수 있습니다. 그러나 사용 사례에 관해서는 ChatGPT를 사용하는 것이 더 쉽다고 말할 수 있습니다. 두 언어 모델보다 더 나은 성능을 가진 AI 도구를 찾고 있다면 TextCortex 을 추천합니다.

두 가지 모두를 위한 더 나은 대안: TextCortex

TextCortex 는 GPT-4와 Sophos 2 언어 모델을 모두 사용하는 고급 AI 어시스턴트입니다. 더 좋은 점은 사용자의 입력과 스타일에 따라 필요에 맞게 조정할 수 있다는 것입니다! 웹 애플리케이션 및 브라우저 extension 에서 사용할 수 있습니다. TextCortex 브라우저 extension 는 페이스북, 인스타그램, 지메일, 유튜브 등을 포함한 10.000개 이상의 웹사이트 및 앱과 통합되어 있습니다. 따라서 TextCortex 은 언제나 여러분의 인터넷 모험을 지원할 수 있습니다.

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