주요 하이라이트
Llama 3.3 70B: 효율성과 명령 수행에 초점을 맞춘 이 모델은 700억 개의 파라미터 를 가지며, 훨씬 더 큰 모델과 비슷한 성능을 훨씬 낮은 계산 요구 사항으로 달성하는 것을 목표로 합니다. 다국어 챗봇, 코딩 지원, 콘텐츠 생성과 같은 작업에 최적화되어 있습니다.
Llama 3.2 90B: Llama 3.2 릴리스의 일부로, 이 모델은 ** 멀티모달 기능 을 도입하여 텍스트와 이미지 입력을 모두 처리할 수 있습니다. ** 이미지 이해, 시각적 추론, 문서 분석과 같은 복잡한 작업에 맞춰 설계되었습니다.
Llama 3.1 405B: **4,050억 개의 파라미터 ** 를 가진 가장 큰 모델로, 합성 데이터 생성 및 모델 증류와 같은 까다로운 작업을 위해 설계되었습니다. 방대한 지식과 복잡한 추론이 필요한 영역에서 뛰어나지만 높은 계산 요구 사항이 있습니다.
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Meta의 Llama 대규모 언어 모델(LLM) 시리즈는 각 버전마다 새로운 기능과 개선 사항을 도입하며 빠르게 진화해 왔습니다. 이 글은 Llama 제품군의 세 가지 주목할 만한 모델인 Llama 3.3 70B, Llama 3.2 90B, Llama 3.1 405B의 기술적 비교를 제공합니다. 이 비교는 개발자가 특정 요구 사항과 리소스 제약 조건에 따라 정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 아키텍처, 성능 및 실제 응용에 초점을 맞추고 있습니다.
모델 기본 소개
비교를 시작하기 위해 먼저 각 모델의 기본 특성을 살펴보겠습니다.
Llama 3.3 70b
- 출시일: 2024년 12월 6일
- 모델 규모:
- 주요 특징:
- 명령어 튜닝된 텍스트 전용 모델
- 개선된 효율성을 위해 Grouped-Query Attention(GQA) 사용
- 영어, 독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 힌디어, 스페인어, 태국어 지원
Llama 3.2 90b
- 출시일: 2024년 9월 25일
- 기타 Llama 3.2 모델:
- meta-llama/llama-3.2-1B
- meta-llama/llama-3.2-3B
- meta-llama/llama-3.2-11B
- meta-llama/llama-3.2-90B
- 주요 특징:
- 멀티모달 모델, 텍스트 및 이미지 입력 모두 지원
- 영어, 독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 힌디어, 스페인어, 태국어 지원
Llama 3.1 405b
- 출시일: 2024년 7월 23일
- 기타 Llama 3.1 모델:
- 주요 특징:
- 8개 언어 지원
- 128K 토큰 컨텍스트 윈도우
모델 비교
전반적으로, 이 세 가지 버전의 Llama 모델은 모델 크기, 아키텍처 설계 및 양자화 정확도에서 차이가 있지만 모두 동일한 컨텍스트 크기를 유지합니다. Llama 3.1 405B는 가장 많은 파라미터 수를 가지며, Llama 3.3 70B는 아키텍처와 양자화 측면에서 효율성이 더 높습니다.
속도 비교
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속도 비교
비용 비교
종합해 보면, Llama 3.2 90B(Vision)는 총 응답 시간과 지연 시간에서 가장 우수한 성능을 보이며, Llama 3.3 70B는 출력 속도에서 가장 우수합니다. Llama 3.1 405B는 세 가지 지표 모두에서 낮은 성능을 보입니다. 이는 모델을 선택할 때 특정 애플리케이션 시나리오와 요구 사항에 따라 이러한 지표를权衡해야 함을 시사합니다. 또한 가격 측면에서 llama 3.3 70b가 더 비용 효율적입니다.
벤치마크 비교
각 모델의 기본 특성을 살펴보았으니, 이제 다양한 벤치마크에서의 성능을 자세히 알아보겠습니다. 이 비교는 각 모델이 다른 영역에서 가진 강점을 설명하는 데 도움이 될 것입니다.
| 벤치마크 지표 | Llama 3.3 70B | Llama 3.2 90B (vision) | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|---|
| MMLU | 86 | 84 | 88.6 |
| HumanEval | 88.4 | 80 | 89 |
| MATH | 77 | 65 | 73.8 |
| GPQA Diamond | 50.5 | 42 | 49 |
요약:
- Llama 3.3 70B: 최고의 수학 및 Q&A 능력
- Llama 3.2 90B (Vision): 멀티모달 비전 지원, 시각적 작업에 적합
- Llama 3.1 405B: 최고의 멀티태스킹 이해 및 코드 생성 능력
모델을 선택할 때는 특정 애플리케이션 시나리오와 요구 사항에 따라 이러한 지표와 기능을权衡해야 합니다. Llama 3.3 벤치마크에 대해 더 알고 싶다면 다음 글을 참조하세요.
Llama 3.3과 다른 모델의 더 많은 비교를 보려면 다음 글을 확인하세요.
- Qwen 2.5 72b vs Llama 3.3 70b: 어떤 모델이 당신의 요구에 적합할까요?
- Llama 3.1 70b vs. Llama 3.3 70b: 더 나은 성능, 더 높은 가격
- Llama 3 모델의 힘을 발견하세요
애플리케이션 및 사용 사례
Llama 3.3 70B:
- 다국어 챗봇 및 어시스턴트
- 코딩 지원 및 코드 생성
- 합성 데이터 생성
- 다국어 콘텐츠 생성 및 현지화
- 질문 응답과 같은 지식 기반 애플리케이션
Llama 3.2 90B:
- 이미지 이해 및 추론
- 차트 및 그래프를 포함한 문서 수준 이해
- 이미지 캡셔닝
- 시각적 기반 작업
- 시각적 입력을 포함한 실시간 언어 번역
Llama 3.1 405B:
- 대규모 합성 데이터 생성
- 더 작은 모델을 개선하기 위한 모델 증류
- 고급 연구 및 실험
- 복잡한 작업에서 높은 성능이 요구되는 산업별 솔루션
Novita AI를 통한 접근성 및 배포
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접근
계정에 로그인하고 Model Library 버튼을 클릭합니다.
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 탐색하고 필요에 맞는 모델을 선택합니다.
3단계: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 받기
API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공합니다. Settings 페이지로 이동하여 이미지와 같이 API 키를 복사합니다.
5단계: API 설치
사용 중인 프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치합니다.
설치 후, 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져옵니다. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작합니다. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Get the Novita AI API Key by referring to: https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 512
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Act like you are a helpful assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
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결론
Llama 시리즈는 다양한 요구에 맞게 조정된 여러 모델을 제공합니다.
- Llama 3.3 (70B) 는 성능과 접근성의 균형을 맞추어 다양한 애플리케이션에 적합합니다.
- Llama 3.2 (90B) 는 이미지와 텍스트 데이터를 모두 처리할 수 있는 강력한 멀티모달 기능을 도입합니다.
- Llama 3.1 (405B) 는 복잡한 작업에서 뛰어나지만 상당한 리소스가 필요합니다.
올바른 모델을 선택하는 것은 특정 프로젝트 요구 사항, 컴퓨팅 리소스 및 멀티모달 기능 필요 여부에 따라 달라집니다.
자주 묻는 질문
Llama 3, 3.1, 3.2, 3.3의 주요 차이점
Llama 3 (원본): 8B 및 70B 모델, 8k 컨텍스트 윈도우, 텍스트 작업(영어 전용)에 초점. 8B 모델은 ChatGPT 3.5 Turbo와 경쟁.
Llama 3.1: 컨텍스트를 128k로 확장, 8개 언어 추가, 도구 호출 및 405B 모델 추가. 405B에서 증류를 통해 8B/70B 개선.
Llama 3.2: 비전 모델(11B, 90B) 및 경량 텍스트 모델(1B, 3B) 도입. 비전 모델은 한 번에 하나의 이미지 처리; 경량 모델은 온디바이스 사용 용도.
Llama 3.3: 명령 수행, 다국어 지원 및 안전성에 초점을 맞춘 70B 모델. 405B와 비슷하지만 더 적은 리소스를 사용하며, RLHF 훈련 및 128k 컨텍스트 윈도우 제공.
Llama 3.1 405B 모델이 중요한 이유는 무엇인가요?
합성 데이터 생성 및 모델 증류와 같은 작업에 탁월한 유연성을 제공하는 가장 큰 오픈 파운데이션 모델입니다. 16,000개의 H100 GPU를 사용하여 15조 개의 토큰으로 훈련되었으며, 증류를 통해 8B 및 70B와 같은 더 작은 모델 개발에 기여했습니다.
Llama 3.2 경량 모델(1B 및 3B)의 역할
모바일 및 엣지 디바이스용으로 설계된 이 모델은 128k 컨텍스트 윈도우를 지원하며 Qualcomm, MediaTek 및 Arm 하드웨어에 최적화되어 있습니다. 온디바이스에서 요약, 명령 수행, 텍스트 재작성과 같은 작업에 뛰어납니다.
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