Meta AI는 대규모 언어 모델에 새롭고 흥미로운 모델인 Llama 3를 발표했습니다. Llama 3는 Meta AI에서 개발한 LLM으로 고품질 데이터로만 학습되었습니다. Llama 3 모델은 8B와 70B의 두 가지 크기로 제공됩니다. Llama 3 70B 모델은 ChatGPT의 기본 모델인 GPT-3.5 모델보다 성능이 뛰어납니다. 하지만 라마 3는 GPT 4와 비교했을 때 여전히 부족합니다.

이 글에서는 Llama 3와 ChatGPT 모델(GPT-3.5 및 GPT-4)을 비교하고 어느 것이 더 나은지 알아볼 것입니다.

TL; DR

  • Llama 3는 Meta AI에서 개발 및 게시한 대규모 언어 모델입니다.
  • 라마 3 모델은 8B, 70B, 400B의 3가지 모델로 출시되며, 2종은 일반 판매용, 1종은 트레이닝 단계에 있습니다.
  • 라마 3에 액세스하려면 메타 AI가 지원하는 국가 중 하나에 거주해야 합니다.
  • Llama 3 모델은 학습 데이터, 사용 사례의 다양성 및 언어 능력 측면에서 ChatGPT-3.5 모델보다 성능이 더 뛰어납니다.
  • ChatGPT-3.5 모델은 수학, 추론, 코딩, 접근성 측면에서 라마 3 모델보다 더 유리합니다.
  • ChatGPT-4 모델은 번역, 의역, 코딩과 같은 많은 영역과 사용 사례에서 여전히 Llama 3보다 성능이 뛰어납니다.

라마 3란 무엇인가요?

Llama 3는 Meta AI에서 개발 및 발표한 Llama 대규모 언어 모델 제품군 중 가장 최신의 고급 제품입니다. Llama 3 모델은 향상된 사전 학습, 신속한 이해, 출력 생성, 코딩, 추론 및 수학 능력을 특징으로 합니다. Meta AI 팀에 따르면 라마 3는 인공 지능의 새로운 혁신의 물결을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

메타 AI GIF

라마 3 모델 크기

라마 3 모델은 현재 시판 중인 두 가지 모델 사이즈와 현재 개발 중인 한 가지 사이즈가 있습니다. 공개적으로 사용 가능한 Llama 3의 8B 및 70B 모델은 해당 등급의 경쟁사보다 높은 성능을 입증했습니다. 아직 공개할 준비가 되지 않은 Llama 400B 모델은 다른 두 모델보다 더 많은 데이터로 학습되고 더 많은 매개변수를 가지고 있습니다. 이 모델은 GPT-4 및 Claude 3 Opus와 같은 모델의 라이벌로 출시될 예정입니다.

LLAMA 3 대 GPT 4

라마 3에 액세스하는 방법?

Meta AI의 공식 웹사이트를 통해 오픈 소스 Llama 3 모델에 액세스할 수 있습니다. 다음 국가 중 하나에 거주하는 경우 미국, 호주, 캐나다, 가나, 자메이카, 말라위, 뉴질랜드, 나이지리아, 파키스탄, 싱가포르, 남아프리카 공화국, 우간다, 잠비아 또는 짐바브웨에 거주하는 경우 몇 가지 간단한 단계를 수행하여 무료로 Llama 3 모델에 액세스할 수 있습니다:

  1. Meta AI 공식 웹사이트로 이동
  2. "메타 AI 체험하기"를 클릭합니다.
  3. 메타 계정에 로그인

언급된 국가에 거주하지 않는 경우, 두 번째 단계 후에 "해당 국가에서는 아직 메타 AI를 사용할 수 없습니다."라는 메시지가 표시됩니다.

라마 3에 액세스하는 방법

다음을 통해 라마 3에 액세스하세요. TextCortex

전 세계에서 Llama 3 및 모든 모델에 액세스할 수 있는 대안을 찾고 있다면 ZenoChat( TextCortex )을 사용해 보세요. ZenoChat은 사용자 지정 가능한 AI 어시스턴트로, Llama 3 모델을 포함하여 사용자에게 가장 진보된 LLM을 제공합니다.

라마 3에 액세스

라마 3가 GPT 4보다 낫나요?

Meta AI에서 발표한 기사에 따르면, Llama 3 모델은 ChatGPT의 기본 모델인 GPT-3.5보다 벤치마크 점수가 높고 성능이 더 우수합니다. 그러나 Llama 3 모델은 ChatGPT의 프리미엄 모델인 GPT 4보다 성능이 훨씬 낮습니다.

Meta AI의 라마 3와 OpenAI의 ChatGPT 비교

Meta AI의 Llama 3 모델과 OpenAI의 ChatGPT-3.5 모델을 비교하는 것이 더 정확할 것입니다. 두 모델 모두 단순하고 중간 수준의 작업을 빠르게 수행하도록 설계되었습니다. 두 가지 큰 언어 모델을 비교하여 차이점을 알아보세요.

성능

Meta AI의 보고서에 따르면, Llama 3 80B 모델은 Gemini Pro 및 GPT-3.5에 비해 벤치마크에서 더 높은 성능을 보였습니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델의 멀티태스킹 성능을 측정하는 MMLU 벤치마크에서 Llama 3 모델은 82%의 점수를 받았습니다. OpenAI의 기술 문서를 살펴보면 동일한 벤치마크에서 GPT-3.5 모델의 점수가 70%인 것을 확인할 수 있습니다.

GPT 4 VS LAMA 3

또 다른 예로, 대규모 언어 모델의 코딩 및 추론 능력을 측정하도록 설계된 HumanEval 벤치마크에서 Llama 3 80B 모델은 81.7%의 점수를 받았습니다. 같은 벤치마크에서 GPT-3.5 모델은 83.8%의 점수를 받았습니다. 이 두 가지 예를 비교하면, 멀티태스킹에서는 Llama 3 모델이, 추론과 코딩에서는 GPT-3.5 모델이 더 높은 성능을 보인다고 말할 수 있습니다.

학습 데이터

라마 3 80B 모델은 2023년 12월까지 공개적으로 사용 가능한 고품질 온라인 데이터로 학습되었습니다. 메타 AI는 라마 3 모델을 스캔할 때 고품질 데이터를 추출하기 위해 몇 가지 고유한 필터링 기법을 사용했습니다. 또한 라마 3 모델에 대한 고품질 데이터를 수집하는 동안 라마 2 모델도 사용했습니다. 메타 AI는 라마 2 모델이 고품질 데이터를 식별하는 데 놀라울 정도로 성공적이었다고 밝혔습니다.

라마 3 대 GPT 4

반면, ChatGPT의 기본 모델인 GPT-3.5는 2021년 여름까지만 공개된 온라인 데이터로 훈련되었습니다. 또한 GPT-3.5 모델을 학습하는 동안 고품질 데이터 필터링 기법이 사용되지 않았습니다. 요약하자면, 두 모델의 학습 데이터에 있어서는 라마 3가 한 발 앞서 있습니다.

접근성

접근성과 관련하여 ChatGPT는 전 세계 서비스를 제공하는 반면, Llama 3 모델은 현재 미국 및 기타 13개 국가에서만 사용할 수 있습니다. 공식 웹사이트를 통해 라마 3 모델을 사용하려면 지원되는 국가 중 하나에서 로그인해야 합니다. 즉, 거의 모든 국가에서 ChatGPT에 액세스할 수 있지만, 라마 3 모델은 제한된 수의 국가에서만 액세스할 수 있습니다. 이 점에서는 ChatGPT가 라마 3보다 더 유리하다고 말할 수 있습니다.

가격 책정

두 대형 언어 모델 간의 경쟁의 핵심은 가격입니다. ChatGPT의 기본 모델인 GPT-3.5와 Llama 3는 모두 무료 버전으로 제공됩니다. 통합 및 사용 사례 측면에서 라마 3 모델이 GPT-3.5 모델보다 우위에 있지만, 두 모델 모두 동등하다고 할 수 있습니다.

LLAMA 3 가격애저 마켓플레이스의 가격

사용 사례

Llama 3 모델은 오픈 소스이므로 전문적인 작업에 맞게 사용자 정의하고 최적화하기가 더 쉽습니다. 특정 사용 사례에 맞게 조정할 수 있는 LLM을 찾고 있다면 Llama 3을 선택하는 것이 좋습니다. 반면에 콘텐츠 생성, 의역, 번역 및 가용성 측면에서 보다 성공적인 LLM이 필요하다면 ChatGPT-4를 사용하는 것이 좋습니다.

두 가지 모두를 위한 더 나은 대안: ZenoChat의 TextCortex

제노챗 TextCortex 은 고급 AI 기능, 사용자 지정 옵션, 웹 액세스를 제공하는 ChatGPT 및 Llama 3의 우수한 대안입니다. Llama 3 8B 및 Llama 3 80B를 포함한 다양한 LLM 카탈로그를 갖춘 ZenoChat은 사용자의 전문적인 업무와 일상 업무를 지원하도록 설계되었습니다. ZenoChat은 웹 애플리케이션 및 브라우저 extension 에서 사용할 수 있습니다. ZenoChat 브라우저( extension )는 30,000개 이상의 웹사이트 및 앱과 통합되어 있어 언제 어디서나 경험할 수 있습니다.

제노챗 사용자 지정

ZenoChat은 "개별 페르소나" 및 "지식 기반" 기능 덕분에 완전히 사용자 정의할 수 있는 AI 경험을 제공합니다. "개별 페르소나" 기능을 사용하면 필요에 따라 ZenoChat의 출력 스타일, 목소리 톤, 문장 길이, 문장의 지배적인 어조, 개성을 맞춤 설정할 수 있습니다.

"지식 기반" 기능을 사용하면 ZenoChat이 출력을 생성하는 데 사용할 데이터 세트를 업로드하거나 연결할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 자체 데이터로 ZenoChat을 학습시켜 특정 사용 사례에 적합하게 만들 수 있습니다. 또한 ZenoChat의 KB 기능을 사용하면 클릭 한 번으로 전체 Google 드라이브 또는 Microsoft OneDrive 데이터를 통합할 수 있습니다.

이미지 생성

요약, 텍스트 생성, 문장 확장, 의역, 재작성 등 텍스트 기반 기능 외에도 ZenoChat은 DALL-E 3 기반의 AI 이미지 생성 기능도 제공합니다.

ZenoChat을 사용하여 DALL-E 3 기반 AI 아트를 생성하려면 TextCortex 계정에 로그인하고 웹 애플리케이션으로 이동하여 ZenoChat을 선택한 후 이미지 생성을 활성화하면 됩니다. 그런 다음 생성하려는 이미지를 묘사하는 프롬프트를 입력하면 ZenoChat이 사용자의 입력을 고품질의 상세한 DALL-E 3 프롬프트로 변환합니다.