Meta가 만든 오픈 소스 대형 언어 모델(LLM)인 Llama 3을 만나보세요. 이 모델은 다양한 사용 사례를 지원할 수 있으며, 생성적 AI 시장을 혼란스럽게 만들 수 있습니다. 이 가이드는 무엇인지, 작업 방식이 어떻게 달라지는지 살펴보세요. 

생성적 인공 지능(AI) 시장은 향후 몇 년 동안 성장할 것으로 예상되며, 2032년까지 1조 3000억 달러의 매출을 달성할 것으로 예상됩니다. 이로 인해 다양한 회사들이 최고의 LLM을 만들기 위해 경쟁하고 있는 것이 놀라운 일이 아닙니다.

메타 역시 그중 하나입니다. 2025년 4월, 경쟁사들에게 새로운 품질 기준을 제시하는 혁신적이고 강력한 LLM인 Llama 3를 발표했습니다. 이 AI 모델이 다른 도구들과 다른 점은 오픈 소스이며 대규모 데이터 세트로 훈련된 것입니다.

하지만 더 이상 시간을 낭비하지 마세요. Meta Llama 3이 무엇인지, 주요 기능 및 사용 사례 등을 탐색하기 위해 이 기사로 뛰어들어보세요. 

Meta Llama 3은 무엇인가요?

Llama 3은 자연 언어 질문에 응답하고 코드 작성 및 아이디어 떠올리기와 같은 여러 사용 사례를 위해 Meta AI의 최신 LLM으로 설계되었습니다. 

AI 도우미는 대규모 교육 데이터로 훈련되어 컨텍스트를 이해하고 인간처럼 대답하여 콘텐츠 작성 및 정보 제공에 유용합니다.

Llama 3은 80억 또는 700억 개의 매개변수로 프리트레이닝 및 지침 파인튜닝을 포함하고 있어 코드 생성과 요약을 포함한 여러 작업에 이상적입니다.  

이 오픈 소스 모델은 Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS 및 Google Cloud에서 무료로 이용할 수 있습니다.

그런데 이전 버전들과 어떤 차이가 있을까요? 찾아보도록 하죠. 

Llama 3가 Llama 2와 어떻게 다른가요?

Llama 3을 Llama 2보다 나아게 하는 것은 무엇일까요? 그들은 그렇게 많이 다르지 않을 것이죠? 

먼저, Meta의 Llama 3에는 이전 모델보다 7배 큰 15조 토큰 데이터 세트가 있어서 더 효율적인 언어 인코딩과 성능을 제공합니다.

Llama 3의 토크나이저가 128,000개의 토큰을 지원하여 더 많은 기능을 제공하며, 뛰어난 정확성, 추론 및 신뢰성을 제공합니다. 

또한 Meta에 따르면 4배 더 많은 코드를 포함하고 30개 언어를 포괄했습니다. 또한, Llama 3이 생성할 수 있는 잘못된 코드를 잡아낼 Code Shield가 추가되었습니다. 

결론적으로, Llama 3은 Llama 2와 동일한 트랜스포머 아키텍처를 가졌지만, 이전 세대보다 더 나은 효율성을 제공합니다. 

Reddit 사용자가 이에 대해 말한 내용을 확인해보세요. 

"지금까지 가능한 한 한정된 테스트만 해봤지만, 이미 70B 모델이 최고의 오픈 소스 모델임이 분명해졌습니다. 다른 모델 크기와 더 큰 컨텍스트 창이 뒤따를 것이라고 이미 언급되었습니다." 

Llama 3가 자신의 역할에서 뛰어나다면, 그 핵심 기능은 무엇일까요? 

문제되지 않으니, 이 주제를 다음 섹션에서 살펴보겠습니다. 

Llama 3의 주요 기능은 무엇인가요?

Llama 3에는 많은 사람들을 끌게 하는 무언가가 있을 것입니다. 모든 것을 생각해보면, 라마 3는 다른 경쟁자인 클로드 3이나 ChatGPT보다 인공지능 벤치마크 전반에서 평균 15% 를 능가합니다. 하지만 라마 3에게 우위를 주는 것은 무엇인가요?

우리가 찾는 답을 제공할 수 있는 그 핵심 기능을 살펴보려 합니다.

• 파라미터 모델: Meta는 라마 3 70b 및 8b와 같은 두 개의 파라미터 모델을 제공합니다. 이 차세대 LLM에서 라마 2를 능가하여 효율성을 향상시키고, 코드 생성을 개선하며, 현실 시나리오에 대한 모델 성능을 최적화합니다. 
• 훈련 데이터 집합: 최고로 만들기 위해 Meta가 라마 3를 대규모이고 고품질 데이터 세트로 훈련했습니다. Meta는 공개 소스에서 15T 개의 토큰을 수집하여 라마 3를 다양한 다국적 사용 사례에 대비시켰습니다. Meta는 NSFW 및 휴리스틱 필터, 품질 분류기 및 의미 중복 제거를 위한 필터링 파이프라인을 만들었습니다. 
• 모델 아키텍처: 라마 3은 디코더 전용 트랜스포머 아키텍처를 유지하지만 여러 업그레이드가 있습니다. 첫째, 라마 3은 언어를 더 효율적으로 부호화하여 성능을 크게 향상시켰습니다. 둘째, 라마는 두 개의 파라미터 모델 모두에 그룹화된 쿼리 주의력 (GQA)를 통합하여 추론 효율성을 증가시켰습니다. 
• 훈련 후 스케일링: Meta는 Llama 3의 성능을 예측할 수 있도록 Humaneval 벤치마크에서 평가된 코드 생성과 같은 주요 작업에 Llama 3의 성능을 예측하도록 상세한 스케일링 규칙을 개발했습니다. 게다가, Meta는 오류 처리를 자동화하고 GPU 가동 시간을 극대화하는 고급 교육 스택을 개발했습니다. 
• 지시 사항 세부 조정: Meta의 훈련 후 새로운 접근 방식은 투선 샘플링, 근접 정책 최적화(PPO) 및 직접 선호도 최적화(DPO)의 혼합입니다. 이 조합은 프롬프트의 품질과 라마 3의 성능을 향상시킵니다. 

음, 그것은 정보의 급류였습니다. 뭔가 애매할 것 같다면 다시 읽을 수 있습니다. 😉

계속 진행하려면, 라마 3의 주요 사용 사례에 대해 논의해 봅시다.

주요 라마 3 사용 사례는 무엇인가요?

기사 초반부터 "라마 3가 실제로 뛰어나다"라고 스스로에게 묻게 될 것입니다. 이 섹션은 이 질문에 대답하려고 합니다. 

그래서 라마 3의 가장 일반적인 사용 사례를 여기서 소개하겠습니다.

• 챗봇: 라마 3는 깊은 언어 이해로 고객 서비스 자동화에 사용할 수 있습니다. 따라서 고객이 브랜드와 보다 관련성을 느낄 수 있습니다. 콘텐츠 생성: 라마 3를 사용하여 기사, 보고서, 블로그 및 이야기까지 다양한 종류의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
• 이렇게 하면 콘텐츠 생성 프로세스가 원활해지고 더 많은 작품들을 빠르게 배출할 수 있습니다. 이렇게하면 콘텐츠 생성 프로세스를 최적화하고 더 많은 작품을 빠르게 만들 수 있습니다. 
• 이메일 통신: 당신이 막막할 때마다 올바른 말을 찾을 수 없을 때 Llama 3가 당신의 이메일을 작성하고 맞는 대답을 제공할 수 있습니다. 이렇게 함으로써, 모든 통신 채널에서 일관된 브랜드 톤을 유지합니다. 
• 데이터 분석 보고서: 만약 여러분이 비즈니스의 수행 상황을 확인해야 할 때, Llama 3는 여러분의 발견을 요약하고 (그리고 여러분의 긴 문서들을) 시각적으로 매력적인 보고서로 생성하므로 여러분이 더 잘 판단할 수 있습니다. 
• 코드 생성: 이를 기사 전반에 여러 번 언급했으며, 이것은 Llama 3의 주요 사용 사례 중 하나입니다. 결과적으로, 개발자들은 코드 스니펫을 생성하고 버그를 식별할 수 있습니다. 하지만 Llama 3은 프로세스를 개선하기 위한 프로그래밍 권장사항도 제공합니다. 

이것이 Llama의 사용 사례에 대한 전부입니다. 

앞으로, 보안 생태계에 대해 이야기해보겠습니다. 

Llama 3의 보안 생태계는 무엇인가요?

Llama 3는 민감한 데이터를 다루기 때문에, 이 불안정한 사이버 세계에서 그 데이터를 안전하게 보관하기 위해 Meta가 견고한 보안 조치를 구현했습니다.

다음은 Llama 3의 사용을 더 안전하게 만들기 위해 사용하는 것입니다.  

• Llama Code Shield - 코드 쉴드는 Llama가 생성하는 불안정한 코드를 제외하여 최종 제품에 포함되지 않도록 합니다. 기본적으로, 불안전한 코드를 분류하고 필터링합니다. 
• Llama Guard 2 - 이 보안 조치는 여러분의 텍스트를 분석하고, MLCommons AI 안전 분류 체계 표준을 사용하여 “안전” 또는 “불안전”으로 표시합니다. 텍스트를 불안전하게 만드는 것은 차별, 적대 발언 또는 폭력을 포함하는 설명입니다.  
• CyberSec Eval 2 - CyberSec Eval 2의 목적은 LLM의 안전성을 측정하는 것으로, 공격적인 사이버 보안 기능, 프롬프트 주입 평가에 대한 취약성 및 코드 해석기의 남용 등의 기능을 사용합니다. 
• torchtune - Meta의 Llama 3는 PyTorch 네이티브 라이브러리를 사용하여 LLM의 제작 및 실험을 합니다. 왜냐하면 이는 메모리를 효율적으로 사용하는 훈련 레시피를 제공하기 때문입니다. 이 글의 이론 부분은 여기까지입니다. 

이제 실제로 Llama 3을 사용하는 방법을 배우고 Meta AI를 이용해보겠습니다.  어떻게 Llama 3를 사용할 수 있나요?

당신은 Llama 3을 사용하고 액세스하고 싶지만 어디서부터 시작할지 모릅니다.

당신은 그것에 먹이를 줄 것인가요? 아니요 - 여러분은 그냥 페이스북, 메신저, WhatsApp, Instagram 또는 웹에서 Meta AI 앱을 실행하기만 하면 됩니다.  ChatGPT처럼 작동하여 Meta AI에 아무 것이나 물어볼 수 있는 곳이 따로 마련되어 있습니다. 

나쁜 소식은 현재 몇몇 국가에서만 사용 가능하다는 것입니다, 예를 들어: 

나쁜 소식은 현재 몇몇 국가에서만 이용 가능하다는 것입니다: 

• 미국
• 호주
• 캐나다
• 가나
• 자메이카
• 말라위
• 뉴질랜드
• 나이지리아
• 파키스탄
• 싱가포르
• 남아프리카
• 우간다
• 잠비아
• 짐바브웨

따라서, 이 나라 중 하나에 없다면 이 불행한 메시지를 받을 수 있습니다: 

그러나 걱정하지 마세요 - Meta는 이 여정을 시작했을 뿐이며 리스트에 더 많은 국가를 추가할 것이라고 약속합니다. 그러니까, 당신지역에서 람마 3이 제공될 때까지 기다려주세요. 

이것을 볼 수 있는 모든 사람들은 llama.meta.com을 방문하고 오른쪽 상단의Meta AI 시도를 클릭하기만 하면 됩니다. 

새 탭이 열리면 Llama 3의 대시 보드가 표시되어 입력창에 입력할 수 있습니다. 

ChatGPT와 유사하게, 이 도구는 프롬프트에 따라 필요한 텍스트를 생성합니다.

Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs 또는 로컬과 같은 다른 플랫폼을 통해 Llama 3을 사용할 수도 있습니다. 

당신에게 넘깁니다!

메타는 Llama 3에 대해 많은 것을 준비 중입니다. 이에는 멀티모달리티와 그들이 지금까지 개발한 가장 큰 모델(400B 파라미터 이상)의 탐구도 포함됩니다. 

AI 소프트웨어는 시장 혁신과 다른 경쟁 업체들에 대한 새로운 품질 기준을 설정할 잠재력을 지니고 있습니다. 하지만 당신이 일하는 방식을 변화시킬 잠재력을 가진 사람인지 알고 있나요? 

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