라마 2란 무엇인가요? 라마 2를 어떻게 사용하나요?

OpenAI의 GPT-4부터 Google의 Palm 2에 이르기까지 주요 언어 모델이 기술 헤드라인을 장악하고 있습니다. 각각의 새로운 모델은 이전 모델보다 더 우수하고 강력하며 때로는 기존 경쟁사를 능가할 것을 약속합니다.

그러나 기존 모델의 수가 새로운 모델의 등장을 늦추지는 않습니다. 이제 Facebook의 모회사인 Meta는 강력하고 새로운 언어 모델인 Llama 2를 출시했습니다. 그런데 Llama 2의 독특한 점은 무엇인가요? Llama 2는 GPT-4, PaLM 2 , Claude 2 와 어떻게 다르며 왜 관심을 가져야 합니까?

라마 2란 무엇인가요?

대규모 언어 모델인 Llama 2는 인공 지능(AI) 연구 의 최전선에서 경쟁하는 두 기술 거대 기업인 Meta와 Microsoft 간의 동맹의 산물입니다 . 2023년 1분기에 출시된 Meta의 Llama 1 언어 모델의 후속 모델입니다.

Meta는 Google의 PaLM 2, OpenAI GPT-4, Anthropic의 Claude 2와 동등하다고 할 수 있습니다. 이는 공개적으로 사용 가능한 인터넷 데이터의 거대한 데이터 세트에서 훈련되었으며 Llama 1을 훈련하는 데 사용된 것보다 새롭고 더 다양한 데이터 세트의 이점을 누리고 있습니다. Llama 2는 이전 모델보다 40% 더 많은 데이터로 훈련되었으며 컨텍스트 길이가 두 배입니다. (4k).

과거에 Llama 1을 사용해 본 적이 있지만 그 출력에 지나치게 깊은 인상을 받지 못했다면 Llama 2는 이전 버전보다 우수하며 여러분에게 꼭 필요한 것일 수도 있습니다. 하지만 Llama 2는 다른 경쟁사와 어떻게 경쟁합니까?

Llama 2는 어떻게 경쟁사보다 뛰어난 성능을 발휘합니까?

첫째, Llama 2는 오픈 소스 프로젝트입니다. 이는 Meta가 전체 모델을 게시하여 누구나 이를 사용하여 새로운 모델이나 애플리케이션을 구축할 수 있음을 의미합니다. Llama 2를 Falcon 또는 MBT와 같은 다른 주요 오픈 소스 언어 모델과 비교해 보면 여러 지표에서 Llama 2가 더 나은 성능을 보인다는 것을 알 수 있습니다. Llama 2는 오늘날 시장에서 가장 강력한 오픈 소스 대형 언어 모델 중 하나라고 할 수 있습니다.

그러나 Llama 2는 OpenAI의 GPT, Google의 Palm AI 제품군과 같은 경쟁업체에 맞서면서 이점을 잃었습니다. 창의력이 필요한 작업을 처리할 때 Llama 2는 약간 다릅니다. 테스트하는 변형에 따라 Anthropic 및 OpenAI 모델에서 얻은 것과 동일한 출력을 얻지 못할 수도 있습니다.

Llama 2는 기본적으로 "조정된" 옵션이 아닌 "기본 모델"입니다. 플랫폼 모델은 미래의 적응성을 염두에 두고 구축된 대규모 언어 모델입니다. 특정 분야에 맞게 미세 조정되지는 않지만 때로는 제한된 기능을 사용하더라도 광범위한 작업을 처리할 수 있도록 제작되었습니다.

반면, 정제된 모델은 특정 영역에서 효율성을 높이기 위해 조정된 플랫폼 모델입니다. 이는 GPT와 같은 플랫폼 모델을 대중이 사용할 수 있도록 ChatGPT로 개선하는 것과 같습니다.

지금 Llama 2를 사용하는 방법

Llama 2는 ChatGPT 와 같은 공개 플랫폼에서는 사용할 수 없지만 복사본을 다운로드하여 로컬로 실행하거나 Hugging 클라우드 호스팅 버전인 Face를 통해 액세스하여 모델을 직접 사용할 수 있습니다.

Hugging Face에서 Llama에 액세스하려면 아래에서 해당 Hugging Face 링크를 열고 AI 챗봇에 대한 프롬프트 작성을 시작하세요.

1. 7B 매개변수 Llama-2 채팅
2. 13B 매개변수 Llama-2 채팅
3. 70B 매개변수 Llama-2 채팅

위의 Llama 모델은 대화형 애플리케이션에 맞게 개선되었으므로 Llama-2에서 얻을 수 있는 ChatGPT에 가장 가깝습니다. 어떤 버전을 사용해 볼지 모르시나요? 이 기사에서는 옵션 3, 70B 매개변수 Llama-2 채팅을 권장합니다. 세 가지 모델을 모두 사용하여 귀하의 고유한 요구 사항에 가장 적합한 모델을 확인할 수 있습니다.

이 기사에서는 Meta의 70B 매개변수 Llama-2 채팅을 사용했으며 그 결과는 인상적이었습니다. 모델의 창의성과 유머 감각을 테스트하기 위해 저자는 모델의 특징적인 창의성과 아이러니 테스트를 실시했습니다. 저자는 AI 모델에 우주로 가는 것의 장점에 대해 토론하는 두 사람의 대화를 시뮬레이션해 달라고 요청했고, 이것이 결과였다.

다음:

그리고 마지막으로:

우리 가이드의 모든 세부 사항을 제대로 이해하지는 못하지만 유머는 인상적입니다.

반면, Llama 모델을 귀하의 컴퓨터에서 로컬로 실행할 수 있는 기술적 전문 지식이 있는 경우 Meta 양식을 사용하여 모델에 대한 액세스를 요청할 수 있습니다. 귀하의 이름, 이메일, 위치 및 조직 이름을 제공한 후 Meta는 귀하의 신청서를 검토한 후 몇 시간에서 2일 이내에 액세스가 거부되거나 허용됩니다.