오늘은 최근 새롭게 공개된 META의 차세대 오픈 소스 언어 모델인 LLM 라마2 (Llama2)에 대해 자세히 알아보고, 그 특징, 사용 방법, 적용 분야 등에 대해 설명하고자 합니다.
1. LLM 라마2 (Llama2) 소개
ChatGPT출시 이후 인공지능 분야 중에서도 LLM 분야는 끊임없이 발전하고 있으며, 그 중에서도 가장 주목받는 프로젝트 중 하나는 META에서 출시한 오픈 소스 언어 모델인 'LLM 라마2 (Llama2)'입니다. 이 모델은 현재 가장 우수한 오픈 소스 모델로, 일부 경우에는 GPT 3.5보다 더 좋은 성능을 보인다고 이야기 하고 있습니다. 먼저 Meta Llama 공식 홈페이지에 있는 내용을 요약 해서 정리 해보았습니다.
LLM 라마2 (Llama2) 소개 요약
- LLM 라마2는 META의 오픈 소스 대형 언어 모델의 다음 세대 제품입니다.
- 이 모델은 7b에서 70b까지의 파라미터를 가진 사전 훈련된 및 세부 튜닝된 언어 모델의 가중치와 시작 코드를 포함합니다.
- LLM 라마2는 2조 토큰에 대해 훈련되었으며, LLM 라마1보다 컨텍스트 길이가 두 배입니다. 세부 튜닝된 모델은 100만 개 이상의 인간 주석에 대해 훈련되었습니다.
- LLM 라마2는 추론, 코딩 능력, 지식 테스트 등의 많은 외부 벤치마크에서 다른 오픈 소스 언어 모델을 능가합니다.
- LLM 라마2는 공개적으로 이용 가능한 온라인 데이터 소스에 대해 사전 훈련되었습니다.
- 이 모델은 연구 및 상업적 용도로 무료로 사용할 수 있습니다.
2. LLM 라마2 (Llama2)의 주요 특징
LLM 라마2 (Llama2)는 연구 및 상업적 용도로 무료로 사용할 수 있습니다. 이는 회사의 챗봇을 이 모델을 기반으로 구축하고 GPT4 API에 대한 비용을 지불할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 이 모델은 오픈 소스이므로, 사용자는 이 모델을 다운로드하고 자신의 앱 위에 구축할 수 있습니다. 이렇게 함으로써, 사용자는 외부 언어 모델에 의존하지 않고 자신의 앱을 구축하고 운영할 수 있습니다.
또한, LLM 라마2 (Llama2)는 GPT 3.5보다 더 최신의 정보를 가지고 있습니다. 이 모델의 기본 모델은 2022년 9월까지의 정보를 가지고 있으며, 세부 튜닝 데이터는 2023년 7월까지 더 최근의 것입니다. 이는 이 모델이 GPT 3.5가 가진 지식보다 1년 더 많은 지식을 가지고 있다는 것을 의미합니다.
3. LLM 라마2 (Llama2)의 사용 방법
LLM 라마2 (Llama2)를 사용하려면, 사용자는 먼저 이 모델을 다운로드해야 합니다. 이를 위해 사용자는 META에서 제공하는 양식을 작성하고 승인을 받아야 합니다. 이 과정을 거친 후에 사용자는 이 모델을 다운로드하고 자신의 앱 위에 구축할 수 있습니다. 구체적인 사용 방법에 대해서는 따로 정리 해보도록 하겠습니다.
그리고 아래와 같이 간단하게 Llama2를 사용한 챗봇을 통해서도 Llama2의 성능을 확인해 볼 수 있습니다.
4. LLM 라마2 (Llama2)의 적용 분야
LLM 라마2 (Llama2)는 다양한 분야에서 적용될 수 있습니다. 이 모델은 비즈니스 애플리케이션에 적합하며, 특히 챗봇을 구축하는 데 유용합니다. 이 모델은 오픈 소스이므로, 사용자는 이 모델을 다운로드하고 원하는 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 모델은 외부 언어 모델에 의존하지 않으므로, 모델을 사용하는 데 있어서 제한이나 비용 변경, 품질 변경 등의 문제를 걱정할 필요가 없습니다.
5. 결론
META의 차세대 오픈 소스 언어 모델인 LLM 라마 (Llama)의 경우 출시 당시에도 많은 관심을 받았지만 OpenAI의 ChatGPT 대비 성능이 떨어진다는 평가가 있었습니다. 하지만 Llama2에서 GPT3.5만큼의 성능을 보여주고 있어 이전보다 더 많은 관심을 받고 있습니다. 현재는 성능이 떨어지는 상황이지만 오픈 소스 언어 모델의 가능성을 보여주는 계기가 되었다고 생각합니다. LLM 라마2 (Llama2)를 통해 사용자에게 더 많은 자유와 유연성을 제공하며, AI 분야가 더 개방적이고 협력적인 방향으로 나아가는 데 중요한 역할을 하고 있다고 생각이 됩니다. 한글까지 좋은 성능을 보여주기 까지 시간이 필요 할수 있지만 관심가지고 봐야할 모델이라고 생각합니다.