세계에서 가장 진보된 언어 모델의 궁극적인 대결을 목격할 준비를 하세요! 메타 AI가 최신작인 라마 2를 공개했고, 사람들은 벌써부터 OpenAI의 GPT-4에 맞설 수 있을지 추측하고 있습니다. 과연 누가 우위를 점할까요? 이 글에서는 라마 2와 GPT-4의 성능과 효율성에 대해 자세히 알아보고 나란히 비교해 보겠습니다. 이제 편안히 앉아 긴장을 풀고 언어 모델의 미래를 목격할 준비를 하세요!

TL;DR

  • Meta AI는 이전 모델보다 더 효율적이고 공개적으로 사용 가능한 데이터를 학습에 사용하는 새로운 언어 모델인 Llama 2를 출시했습니다.
  • 라마 2는 다양한 매개변수 크기를 가진 다양한 모델을 보유하고 있으며, 보상 모델링을 사용하여 안전하고 유용한 결과물을 생성합니다.
  • GPT-4 언어 모델은 다양한 소스의 대규모 데이터 세트를 사용하여 자연스러운 출력을 생성합니다.
  • GPT-4는 이야기, 시 또는 기사를 생성하는 데 있어 더 높은 성능과 정확성으로 인해 Llama 2에 비해 우수한 언어 모델입니다.
  • 휴먼에벌 테스트에 따르면 코딩 능력에서도 GPT-4가 라마 2보다 뛰어납니다. 또한, Llama-2는 영어 테스트만 완료할 수 있지만 GPT-4는 다국어 테스트가 가능합니다.
  • TextCortex AI는 GPT-4를 포함한 고급 언어 모델과 웹 애플리케이션 및 브라우저( extension )를 제공하며, 대화형 AI인 제노챗(ZenoChat)을 지원합니다.

라마 2란 무엇인가요?

라마 2는 메타 AI가 2023년 7월 18일에 출시한 차세대 대규모 언어 모델입니다. 라마 2 모델은 이전 모델인 라마 1보다 더 적은 컴퓨팅 파워와 리소스를 사용하여 더 많은 출력을 생성할 수 있습니다.

데이터 크기

라마 2를 학습시키는 데 사용된 데이터 세트의 정확한 크기는 아직 밝혀지지 않았지만, 메타 AI는 공개적으로 사용 가능한 온라인 소스를 혼합한 것이라고 밝혔습니다. 더 중요한 것은 훈련 과정에서 개인 정보나 사적인 정보를 사용하지 않았다는 점입니다. 따라서 라마 2는 최첨단 기술일 뿐만 아니라 개인 정보 보호에도 신경을 쓰고 있으니 안심하셔도 됩니다.

매개변수

Llama 2 언어 모델은 사용 가능한 매개변수 크기가 3개이고 사용할 수 없는 매개변수 크기가 1개인 모델로 출시되었습니다. 사용 가능한 모델에는 70억, 130억, 700억 개의 매개 변수가 있습니다. 사용 불가능한 모델에는 총 340억 개의 매개 변수가 있습니다.

기능

라마 2는 보상 모델링이라는 시스템으로 산출물을 생성합니다. 이 모델에는 두 가지 보상 모델이 있는데, 첫 번째는 유용성에 대한 보상 모델이고 두 번째는 안전성에 대한 보상 모델입니다. 따라서 Llama 2 언어 모델을 사용하는 도구는 안전하고 유용한 출력을 모두 생성할 수 있습니다.

라마 2 대형 언어 모델은 사람과 같은 대화, 번역, 요약, 텍스트 생성, 질의응답, 스토리 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

GPT-4는 얼마나 좋은가요?

GPT-4는 OpenAI에서 개발 및 출시한 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈의 최신 버전인 고급 대규모 언어 모델입니다. GPT-4 언어 모델은 이미 Bing AI, ChatGPT, TextCortex 등 대부분의 AI 도구에서 성능을 개선하고 사용자에게 완벽한 서비스를 제공하기 위해 사용되고 있습니다.

데이터 크기

언어 모델에 더 많은 데이터를 학습시킬수록 더 높은 품질과 정확한 출력을 생성할 수 있습니다. GPT-4 언어 모델은 825TB의 데이터로 학습되었습니다. 즉, Llama-2보다 훨씬 더 정확한 출력 결과를 제공할 수 있습니다. 메타 AI와 달리 OpenAI는 GPT-4 언어 모델을 학습하는 데 사용된 데이터의 출처를 명시했습니다. GPT-4 언어 모델은 위키피디아, 온라인 서적, 기사, 레딧, 깃허브 등 워드프레스 기반 리소스를 데이터로 사용했습니다.

이 방대한 데이터 세트는 언어의 뉘앙스에 대한 더 큰 통찰력을 모델에 제공하고 보다 간결하고 자연스러운 출력을 생성하는 데 도움이 됩니다. GPT-4 언어 모델은 다양한 언어의 문장 구조를 분석하고 고품질의 결과물을 생성하는 데 성공했습니다.

GPT-4 매개변수

GPT-4를 가장 진보된 대규모 언어 모델로 만드는 가장 중요한 측면은 8개의 서로 다른 모델을 가지고 있으며 총 1조 개의 파라미터를 가지고 있는 것으로 추정된다는 점입니다. 파라미터는 언어 모델의 의사 결정 메커니즘이므로 언어 모델에 파라미터가 많을수록 더 간결한 결과물을 생성할 수 있습니다. 

기능

GPT-4 언어 모델은 자연어 처리, 딥 러닝, 머신 러닝과 같은 혁신적인 기술을 사용하여 인간과 유사한 결과물을 제공하는 모델입니다. 이 다목적 언어 모델은 질의응답, 단 몇 단어로 텍스트 페이지 생성, 텍스트 요약, 번역, 코드 생성 등 다양한 작업을 쉽게 완료할 수 있습니다.

GPT-4 언어 모델은 이메일 작성, 이야기, 시, 소설, 독백, 대본, 우주, 캐릭터 디자인 등 창의적이고 일상적인 작업을 고품질로 완성하는 데에도 사용할 수 있습니다. 프롬프트에 따라 아이디어를 입력하고 GPT-4의 마법을 지켜보세요.

LLaMa 2 vs GPT-4

이제 GPT-4 및 Llama 2 언어 모델에 대한 일반적인 정보를 얻었으므로 두 가지 큰 언어 모델을 비교할 수 있습니다. GPT-4와 Llama 2 중 어느 것이 더 나은지 궁금하다면 계속 읽어보세요!

성능

GPT-4 대규모 언어 모델은 더 많은 데이터로 학습되고 더 많은 매개 변수를 가지고 있기 때문에 Llama 2보다 성능이 더 높습니다. 두 언어 모델을 사용하여 이야기, 시 또는 기사를 생성하려고 시도하면 GPT-4가 더 높은 품질과 정확한 응답을 제공한다는 것을 알 수 있습니다.

코딩

휴먼에벌 테스트는 언어 모델의 코딩 능력을 테스트하는 데 사용되는 테스트 형식입니다. 언어 모델이 이 테스트에서 높은 점수를 받을수록 코드를 더 잘 생성할 수 있습니다.

GPT 4 VS LAMA 2

Meta AI가 발표한 벤치마크에 따르면, Llama 2 언어 모델은 HumanEval 테스트에서 29.9점을 기록했습니다. 같은 표에서 GPT-4 언어 모델의 점수는 67점임을 알 수 있습니다. 통계 및 성능 테스트에 따르면 GPT-4 언어 모델은 코딩에서 Llama 2보다 성능이 더 높습니다.

다국어 지원

Llama-2 언어 모델은 모든 테스트를 영어로 완료했습니다. GPT-4는 다른 언어에 대한 성능이 떨어지므로 다국어로서 더 나은 옵션입니다. 두 개 이상의 언어로 출력을 생성해야 하는 경우 GPT-4 언어 모델을 사용하는 도구를 사용해 보는 것이 좋습니다.

수학 및 추론

언어 모델의 수학과 추론 능력이 뛰어날수록 코드 생성과 간결한 출력 생성도 더 좋아집니다. Meta AI에서 발표한 벤치마크에 따르면 GPT-4는 수학과 추론에서 Llama-2보다 성능이 뛰어납니다. 이러한 이유로 GPT-4는 Llama 2보다 고급 언어 모델이라고 말할 수 있습니다.

라마 2 대 GPT 4

TextCortex AI: AI 어시스턴트 그 이상의 기능, 제2의 두뇌입니다.

GPT-4 언어 모델 외에 자체 언어 모델을 학습하는 AI 도구를 찾고 있다면 TextCortexTextCortex 는 다양한 기능으로 사용자의 다양한 요구를 충족시키는 것을 목표로하는 AI 비서입니다. TextCortex 웹 응용 프로그램 및 브라우저로 사용할 수 있습니다 extension. 브라우저 extension 는 10.000 개 이상의 웹 사이트 및 앱과 통합되어 있으므로 TextCortex 인터넷 어디에서나 사용자와 함께 할 수 있습니다.

TextCortex 에는 최고의 ChatGPT 대안인 ZenoChat이 함께 제공됩니다. ZenoChat은 편리한 기능을 갖춘 사용자 지정 가능한 대화형 AI입니다."지식 기반" 기능으로 출력을 생성할 때 사용할 리소스를 선택할 수 있습니다. 또한 ZenoChat에는 다양한 작업에 도움이 되도록 설계된 12가지 페르소나가 함께 제공됩니다. 또한'개별 페르소나' 기능을 사용하여 나만의 디지털 AI 페르소나를 만들 수도 있습니다.