메타의 라마(LLaMA)란 무엇인가? 오픈소스 대규모 언어모델의 특징과 장단점

메타의 라마(LLaMA)란 무엇인가?

메타의 라마(LLaMA)는 메타(Meta)가 공개한 대규모 인공지능 언어 모델입니다. LLaMA는 (Large Language Model Meta AI)의 약자로, 텍스트 생성, 대화, 문서 요약, 수학 문제 풀이, 단백질 구조 예측 등 다양한 복잡한 작업을 수행할 수 있는 인공지능입니다.

 

 

메타의 라마(LLaMA)의 특징은?

 

• 다양한 사이즈의 모델 제공

메타는 라마가 대규모 언어모델에서 중요한 매개변수를 70억 개, 130억 개, 330억 개, 650억 개 등 다양한 사이즈로 제공한다고 설명합니다.

 

매개변수가 클수록 언어모델의 능력이 향상되고 더 정교해지지만 크게 증가하는 비용과 개발 시간은 접근의 어려움과 많은 제한을 가져오게 됩니다.

 

메타는 라마의 매개변수가 1000억 개 이상인 MS와 구글 모델보다 상대적으로 크기가 작아 그만큼 외부 연구자들이 직접 수정 및 가공하기가 용이하다고 설명하고 있습니다.

 

• 비상업적 라이선스로 공개

메타는 라마를 전 세계 학술 연구자, 시민사회, 정책 입안자, 산업계 연구실 등에 연구 목적에 초점을 맞춘 비상업적 라이선스로 배포할 계획입니다.

 

오픈 AI의 챗 GPT와 구글의 AI 람다(LaMDA)가 비공개인 것에 비해, 메타는 라마를 개방적인 연구 모델에 전념하고 있으며 AI 연구 커뮤니티에서 활용할 수 있게 할 계획이라고 밝혔습니다.

 

 

• 편향과 독성 평가 제공

메타는 라마를 공유함으로써 다른 연구자들은 큰 언어 모델에서 편향, 독성 코멘트 및 잘못된 생각의 위험을 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 더 쉽게 테스트할 수 있다고 합니다. 메타는 또한 이 논문에서 모델의 한계를 보여주고 이 중요한 영역에서 추가 연구를 지원하기 위해 모델 편향과 독성을 평가하는 벤치마크에 대한 일련의 평가를 제공한다고 밝혔습니다.

 

 

메타의 라마(LLaMA)와 다른 인공지능 언어 모델과의 비교는?

오픈 AI의 챗 GPT

오픈 AI는 선풍적인 화제와 인기를 모으고 있는 대화형 인공지능 챗봇 챗 GPT를 개발하였습니다. 챗 GPT는 매개변수가 1750억 개인 GPT-3를 기반으로 하며, 자연스러운 대화와 다양한 주제에 대한 지식을 가지고 있습니다. 하지만 챗 GPT는 오픈 AI와 손잡고 챗 GPT를 탑재한 검색엔진 새로운 빙(Bing)을 발표한 마이크로소프트(MS) 외에는 사용할 수 없으며, 유료화 서비스로 전환되었습니다.

 

구글의 바드(BARD)

구글은 자사의 AI '람다(LaMDA)'를 기반으로 한 대화형 언어모델 ’ 바드(BARD) '를 발표했습니다. 바드는 매개변수가 1370억 개인 LaMDA를 기반으로 하며, 자연스러운 대화와 다양한 주제에 대한 지식을 가지고 있습니다. 하지만 바드는 아직 시범 기간을 거치고 있으며, 공식 서비스 시작일은 아직 밝혀지지 않았습니다.

 

 

메타의 라마(LLaMA)를 사용할 수 있는 방법은?

• 메타 AI 웹사이트 방문

메타 AI 웹사이트(Meta AI (facebook.com))에 접속하여 라마에 대한 자세한 정보와 예시를 확인할 수 있습니다.

 

• 메타 AI 깃헙 저장소 방문

메타 AI 깃헙 저장소에 접속하여 라마의 코드와 데이터셋을 다운로드할 수 있습니다. 라마는 파이썬으로 작성되었으며, 파이토치 프레임워크를 사용합니다.

 

• 메타 AI 컬랩 노트북 실행

메타 AI 컬랩(Colab) 노트북을 실행하여 LLaMA를 직접 테스트해 볼 수 있습니다. 컬랩은 구글에서 제공하는 클라우드 기반의 파이썬 개발 환경입니다. 승인이 필요합니다.

 

 

메타는 라마(LLaMA)를 이용해 어떤 서비스를 만들 계획일까?

• 메타 AI 웹사이트

메타 AI 웹사이트에서는 라마를 이용하여 텍스트 생성, 대화, 문서 요약 등의 작업을 시연할 수 있습니다. 또한 라마의 코드와 데이터셋을 다운로드하거나 컬랩 노트북을 실행하여 라마를 직접 테스트해 볼 수 있습니다.

 

• 오픈 어시스턴트(Open Assistant)

오픈 어시스턴트는 메타가 공개한 오픈 소스의 대화형 인공지능 어시스턴트입니다. 오픈 어시스턴트는 라마를 기반으로 하며, 자연스러운 대화와 다양한 주제에 대한 지식을 가지고 있습니다. 오픈 어시스턴트는 웹사이트, 앱, 스마트 스피커 등 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.

 

• 스테이블 엘엠(StableLM)

스테이블 엘엠은 메타가 공개한 오픈 소스의 대화형 인공지능 챗봇입니다. 스테이블 엘엠은 라마를 기반으로 하며, 자연스러운 대화와 다양한 주제에 대한 지식을 가지고 있습니다. 스테이블 엘엠은 텍스트 투 스피치(Text-to-Speech)와 스피치 투 텍스트(Speech-to-Text) 기능을 제공하며, 음성으로도 대화할 수 있습니다.

 

 

메타의 라마(LLaMA)가 가지고 있는 오픈소스의 특성이 우려스러운 점은 없을까?

• 잘못된 사용의 가능성

라마와 같은 대규모 언어모델은 텍스트 생성, 대화, 문서 요약 등 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 동시에 편향, 독성 코멘트, 잘못된 정보 등의 위험을 내포하고 있습니다.

 

라마가 오픈소스로 공개되면, 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 테스트할 수 있는 기회가 생기지만, 반대로 라마를 잘못 사용하여 사회적 혼란을 야기할 수도 있습니다. 예를 들어, 라마가 4chan과 같은 거짓과 오해를 퍼뜨리는 온라인 게시판에 유출되었다는 보도가 있었습니다.

 

• 경쟁력의 손실

라마와 같은 대규모 언어모델은 인공지능 분야에서 경쟁력을 갖는 중요한 자산입니다. 메타는 라마를 오픈소스로 공개함으로써 연구 커뮤니티에 기여하고자 하는 의도를 가지고 있지만, 동시에 경쟁사들에게 자신의 기술을 노출하는 위험을 감수해야 합니다.

 

예를 들어, 구글의 한 엔지니어는 어떤 메모에서 라마와 같은 오픈소스 소프트웨어의 부상이 구글과 오픈AI가 현재 가지고 있는 인공지능 선도력을 잃게 할 수 있다고 경고했다고 보도되었습니다.

라마가 가진 오픈소스의 특성은 인공지능 연구와 발전에 긍정적인 영향을 미칠 수 있지만, 동시에 부정적인 영향을 미칠 수도 있다는 점을 인식하고 책임감 있게 사용해야 한다고 생각합니다.