Meta Llama 3.1 405B가 공식적으로 발표되어 AI 기능이 출시되기도 전에 이름을 알렸습니다. Meta에서 개발한 이 최첨단 모델은 최고의 폐쇄형 소스 AI 모델과 경쟁할 수 있는 전례 없는 유연성, 제어 및 성능을 제공합니다.
어제, 일부 사용자는 그 잠재력을 일찍 맛보았고, 오늘 우리는 그 인상적인 기능을 강조하는 공식 벤치마크 테스트를 실시했습니다. 어제의 폭로에 대한 자세한 내용은 여기에서 읽을 수 있습니다.
메타 라마 3.1 405B는 무엇인가요?
오늘 여기서 우리는 Meta Llama 3.1 405B에 대해 알아야 할 모든 것을 배울 것입니다. Llama 3.1 405B는 일반 지식, 항해성, 수학, 도구 사용 및 다국어 번역과 같은 다양한 작업에 뛰어난 오픈 소스 AI이며, 중간 수준 70B 및 최소 수준 8B 버전도 각각의 클래스에서 뛰어납니다. 128K 컨텍스트 길이와 8개 언어 지원으로 이 모델은 복잡하고 다양한 애플리케이션을 처리하도록 설계되었습니다.
16,000개가 넘는 H100 GPU를 사용하여 15조 개가 넘는 토큰으로 훈련된 Llama 3.1 405B는 가장 강력하고 유능한 AI 모델 중 하나로 돋보입니다. 이 AI에 많은 에너지가 투자되었습니다. 이제 기술적인 내용을 시작할 수 있습니다.
Meta Llama 3.1 405B의 주요 기능
Meta Llama 3.1 405B는 여러 가지 고급 기능을 제공합니다.
- 확장된 컨텍스트 길이: 최대 128K 컨텍스트 길이를 지원하므로 장문 텍스트 요약 및 복잡한 대화에 이상적입니다.
- 다국어 기능: 여러 언어를 지원하므로 글로벌 애플리케이션에 다양하게 활용할 수 있습니다.
- 고급 도구 사용: 다양한 도구와 통합하여 기능을 강화할 수 있습니다.
- 합성 데이터 생성: 소규모 모델을 개선하고 훈련하기 위한 합성 데이터 생성을 용이하게 합니다.
- 모델 증류: 대형 모델을 더 작고 효율적인 버전으로 분리할 수 있습니다.
Meta는 25개 이상의 회사와 협력하여 Meta Llama 3.1 405B를 사용하기 쉽게 만들었습니다. 이 생태계 지원은 개발자와 연구자가 방대한 계산 리소스에 액세스하지 않고도 이 강력한 모델로 작업하는 것을 더욱 실현 가능하게 만듭니다.
Meta Llama 3.1 405B 사용 방법
Meta Llama 3.1 405B를 사용하려면 다음 단계를 따르세요.
- 모델에 접근하기: llama.meta.com 또는 Hugging Face를 방문하여 모델을 다운로드하세요. 이러한 플랫폼은 시작하는 데 필요한 파일과 문서를 제공합니다.
- 환경 설정: 모델을 실행하기에 적합한 환경이 있는지 확인하세요. 여기에는 GPU와 같은 필수 하드웨어와 Python 및 PyTorch와 같은 소프트웨어 종속성이 포함됩니다.
- 모델 로드: 제공된 코드 조각과 지침을 사용하여 모델을 애플리케이션에 로드합니다. Meta는 Llama 3.1 405B를 프로젝트에 통합하는 데 도움이 되는 자세한 지침을 제공합니다.
- 추론을 실행하다: 실시간 또는 일괄 추론을 위해 모델을 사용하기 시작합니다. 강력한 기능을 사용하여 모델에 질문을 하거나, 텍스트를 생성하거나, 번역을 수행할 수 있습니다.
- 특정 작업에 맞게 미세 조정: 필요한 경우 감독된 미세 조정 기술을 사용하여 특정 애플리케이션에 대한 모델을 미세 조정할 수 있습니다. Meta는 이 프로세스를 안내하는 리소스와 예를 제공합니다.
Llama의 온라인 버전은 현재 특정 국가에서만 사용할 수 있습니다. 그러나 오픈 소스 코드를 다운로드하여 로컬에서 사용할 수도 있습니다. 다운로드 지침은 안내하는 사이트에서 제공됩니다. Grog를 통해 Meta Llama 3.1 405B를 사용할 수도 있습니다.
Groq에서 Meta Llama 3.1 405B를 사용하는 방법
Meta Llama 3.1 405B는 지금까지 가장 크고 가장 유능한 오픈 파운데이션 모델로, 이제 Groq에서 사용할 수 있습니다. 이 가이드는 Groq에서 Meta Llama 3.1 405B를 시작하는 방법을 안내합니다.
1단계: GroqCloud Dev Console
- 회원 가입 로그인: GroqCloud 개발자 콘솔을 방문하여 계정에 가입하거나 로그인하세요.
- Meta Llama 3.1 모델 찾기: 모델 섹션으로 이동하여 Meta Llama 3.1 405B를 검색하세요. 70B 및 8B Instruct 모델도 사용 가능합니다.
- API 키 받기: 콘솔에서 무료 Groq API 키를 얻으세요. 이 키를 사용하면 모델과 상호 작용할 수 있습니다.
그록챗
일반 대중이 접근하려면 GroqChat을 사용할 수 있습니다.
- GroqChat 방문: GroqChat으로 가서 Meta Llama 3.1 405B와 직접 상호작용하세요.
- 기능 탐색: 텍스트 생성, 번역 또는 쿼리에 답변하는 등 모델의 기능을 실시간으로 테스트합니다.
2단계: 환경 설정
하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항
- 하드웨어: 모델 요구 사항을 처리할 수 있는 적합한 하드웨어(가급적 GPU)가 있는지 확인하세요.
- 소프트웨어: Python 및 PyTorch와 같은 필수 소프트웨어 종속성을 설치합니다. GroqCloud Dev Console에서 자세한 설정 지침을 찾을 수 있습니다.
환경 구성
- API 통합: 기존 산업 표준 API 키를 Groq API 키로 교체하세요.
- 기본 URL 설정: API 요청에 Groq의 기본 URL을 사용하도록 애플리케이션을 구성합니다.
3단계: 모델 로드 및 실행
모델 로딩
- 코드 조각: GroqCloud Dev Console에서 제공된 코드 조각을 사용하여 Meta Llama 3.1 405B를 애플리케이션에 로드합니다.
- 초기화: API 키로 모델을 초기화하고 특정 사용 사례에 필요한 모든 매개변수를 설정합니다.
추론 실행
- 실시간 추론: 모델에 쿼리를 보내고 응답을 받아 실시간 추론을 시작합니다.
- 일괄 처리: 더 큰 작업의 경우 일괄 처리를 사용하여 여러 쿼리를 동시에 처리할 수 있습니다.
4단계: 특정 작업에 대한 미세 조정
- 훈련 데이터: 모델을 세부적으로 조정하려는 특정 애플리케이션에 대한 데이터 세트를 준비합니다.
- 미세 조정 프로세스: Meta와 Groq가 제공한 자세한 지침에 따라 지도 학습 기법을 사용하여 모델을 미세 조정합니다.
- 확인: 미세 조정된 모델이 원하는 성능 기준을 충족하는지 검증합니다.
Meta Llama 3.1 405B: 벤치마크 테스트 및 성능
어제, 오픈소스 특성으로 인해 사용자들이 테스트를 했습니다. 하지만 이제 공식 벤치마크 테스트에서 Meta Llama 3.1 405B가 다양한 작업에서 예외적으로 좋은 성능을 보인다는 것이 확인되었습니다. 이 모델은 150개 이상의 벤치마크 데이터 세트에서 평가되었으며 GPT-4 및 Claude 3.5 Sonnet과 같은 주요 모델과 비교되었습니다. 결과에 따르면 Llama 3.1 405B는 이러한 최고 모델과 경쟁할 수 있으며 실제 시나리오에서 고품질 성능을 제공합니다.
우선, Llama 3.1 8B 및 Llama 3.1 70B 벤치마크는 다음과 같습니다.
| 범주 | 기준 | 라마 3.1 8B | 젬마 2 9B IT | 미스트랄 7B 지시 | 라마 3.1 70B | 믹스트랄 8x22B 지시 | GPT 3.5 터보 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 일반적인 | MMLU(0-샷, CoT) | 73.0 | 72.3 | 60.5 | 86.0 | 79.9 | 69.8 |
| 일반적인 | MMLU PRO(5연발, CoT) | 48.3 | – | 36.9 | 66.4 | 56.3 | 49.2 |
| 일반적인 | IFEval | 80.4 | 73.6 | 57.6 | 87.5 | 72.7 | 69.9 |
| 암호 | HumanEval (0-샷) | 72.6 | 54.3 | 40.2 | 80.5 | 75.6 | 68.0 |
| 암호 | MBPP EvalPlus (베이스) (0-샷) | 72.8 | 71.7 | 49.5 | 86.0 | 78.6 | 82.0 |
| 수학 | GSM8K(8-샷, CoT) | 84.5 | 76.7 | 53.2 | 95.1 | 88.2 | 81.6 |
| 수학 | MATH (0-샷, CoT) | 51.9 | 44.3 | 13.0 | 68.0 | 54.1 | 43.1 |
| 추리 | ARC 챌린지(0-샷) | 83.4 | 87.6 | 74.2 | 94.8 | 88.7 | 83.7 |
| 추리 | GPQA(0-샷, CoT) | 32.8 | – | 28.8 | 46.7 | 33.3 | 30.8 |
| 도구 사용 | 비에프씨엘 | 76.1 | – | 60.4 | 84.8 | – | 85.9 |
| 도구 사용 | 연결점 | 38.5 | 30.0 | 24.7 | 56.7 | 48.5 | 37.2 |
| 긴 문맥 | ZeroSCROLLS/QuALITY | 81.0 | – | – | 90.5 | – | – |
| 긴 문맥 | InfiniteBench/En.MC | 65.1 | – | – | 78.2 | – | – |
| 긴 문맥 | NIH/다중 바늘 | 98.8 | – | – | 97.5 | – | – |
| 다국어 | 다국어 MGSM (0-샷) | 68.9 | 53.2 | 29.9 | 86.9 | 71.1 | 51.4 |
그리고 Meta Llama 3.1 405B 벤치마크가 있습니다:
| 범주 | 기준 | 라마 3.1 405B | Nemotron 4 340B 지침 | GPT-4(0125) | GPT-4 옴니 | 클로드 3.5 소네트 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 일반적인 | MMLU(0-샷, CoT) | 88.6 | 78.7 (비 CoT) | 85.4 | 88.7 | 88.3 |
| 일반적인 | MMLU PRO(5연발, CoT) | 73.3 | 62.7 | 64.8 | 74.0 | 77.0 |
| 일반적인 | IFEval | 88.6 | 85.1 | 84.3 | 85.6 | 88.0 |
| 암호 | HumanEval (0-샷) | 89.0 | 73.2 | 86.6 | 90.2 | 92.0 |
| 암호 | MBPP EvalPlus (베이스) (0-샷) | 88.6 | 72.8 | 83.6 | 87.8 | 90.5 |
| 수학 | GSM8K(8-샷, CoT) | 96.8 | 92.3 (0-샷) | 94.2 | 96.1 | 96.4 (0-샷) |
| 수학 | MATH (0-샷, CoT) | 73.8 | 41.1 | 64.5 | 76.6 | 71.1 |
| 추리 | ARC 챌린지(0-샷) | 96.9 | 94.6 | 96.4 | 96.7 | 96.7 |
| 추리 | GPQA(0-샷, CoT) | 51.1 | – | 41.4 | 53.6 | 59.4 |
| 도구 사용 | 비에프씨엘 | 88.5 | 86.5 | 88.3 | 80.5 | 90.2 |
| 도구 사용 | 연결점 | 58.7 | – | 50.3 | 56.1 | 45.7 |
| 긴 문맥 | ZeroSCROLLS/QuALITY | 95.2 | – | – | 90.5 | 90.5 |
| 긴 문맥 | InfiniteBench/En.MC | 83.4 | – | 72.1 | 82.5 | – |
| 긴 문맥 | NIH/다중 바늘 | 98.1 | – | 100.0 | 100.0 | 90.8 |
| 다국어 | 다국어 MGSM (0-샷) | 91.6 | – | 85.9 | 90.5 | 91.6 |
Meta Llama 3.1 405B는 개발자와 연구자에게 다양한 애플리케이션을 위한 강력한 도구를 제공하여 오픈소스 AI의 진전을 나타냅니다. 고급 기능, 견고한 생태계, 책임 있는 개발에 대한 헌신을 통해 Llama 3.1 405B가 70B 및 8B AI 커뮤니티에 혁신을 가져다주기를 바랍니다. 여기에 우리가 여러분을 위해 준비한 모든 것이 있습니다.
추천 이미지 출처: Meta AI
