라마 3와 GPT-4 중 어느 것이 더 낫나요?

Llama 3와 GPT-4는 대중에게 공개된 가장 진보된 대규모 언어 모델(LLM) 중 두 가지입니다. 다중 모달리티, 컨텍스트 길이, 성능, 비용 측면에서 두 모델을 비교하여 어느 LLM이 더 나은지 살펴보겠습니다.

목차

• GPT-4란 무엇인가요?
• 라마 3은 무엇인가요?
• 멀티모달
• 컨텍스트 길이
• 능률
• 가격
• 접근성
• GPT-4와 Llama 3 중 어느 것이 더 낫나요?

GPT-4란 무엇인가요?

GPT-4는 OpenAI가 개발한 최신 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 훨씬 더 큰 데이터 세트를 사용하여 다양한 학습 및 최적화 기술을 사용하면서 기존 GPT-3 모델을 기반으로 구축되었습니다. 이로 인해 GPT-4의 매개변수 크기가 크게 증가했는데, 작은 전문가 모델에서 총 1조 7천억 개의 매개변수가 있는 것으로 알려졌습니다. 새로운 훈련, 최적화 및 더 많은 매개변수를 통해 GPT-4는 추론, 문제 해결, 맥락 이해 및 섬세한 지시 처리 측면에서 개선을 제공합니다.

현재 이 모델에는 3가지 변형이 있습니다.

• GPT-4 : GPT-3에서 진화한 버전으로 속도, 정확도, 지식 기반이 크게 개선되었습니다.
• GPT-4 Turbo : 운영 비용을 줄이는 동시에 더 빠른 성능을 제공하도록 설계된 GPT-4의 최적화 버전입니다.
• GPT-4o(Omni) : 텍스트, 이미지, 오디오를 포함한 다중 모드 입력 및 출력을 통합하여 GPT-4의 기능을 확장합니다.

이제 OpenAI의 API 서비스를 구독하거나 ChatGPT와 상호 작용하거나 Descript, Perplexity AI 및 Microsoft의 다른 여러 보조 서비스를 통해 세 가지 GPT-4 모델에 모두 액세스할 수 있습니다.

라마 3은 무엇인가요?

Llama 3는 Facebook, Instagram, WhatsApp의 모회사인 Meta AI가 개발한 오픈 소스 LLM으로, 수백만 개의 인간 주석을 포함한 다양한 데이터 세트를 사용하여 감독 미세 조정, 샘플링, 정책 최적화를 결합하여 학습했습니다. 예를 들어, 교육 프로그램은 고품질 프롬프트와 우선순위 순위에 중점을 두고, 유연하고 유능한 AI 모델을 만드는 것을 목표로 합니다.

Meta AI를 통해 Llama 3에 접속할 수 있습니다. Meta AI는 생성 AI 챗봇입니다. 또는 Llama 3 모델을 다운로드하고 Ollama, Open WebUI 또는 LM Studio를 통해 로드하여 컴퓨터에서 로컬로 LLM을 실행할 수 있습니다.

멀티모달

GPT-4o가 출시되면서 마침내 GPT-4가 다중 모드라는 것을 보여주는 초기 정보가 나왔습니다. 이제 GPT-4o 모델을 사용하여 ChatGPT 와 상호 작용하여 이러한 다중 모드 기능에 액세스할 수 있습니다 . 2024년 6월 현재, GPT-4o에는 비디오와 오디오를 생성하는 내장된 방법이 없습니다. 하지만 비디오와 오디오 입력을 기반으로 텍스트와 이미지를 생성할 수도 있습니다.

Llama 3는 또한 곧 출시될 Llama 3 400B에 대해 다중 모드 모델을 제공할 계획입니다. 아마도 CLIP(Contrast Language-Imager Pre-Training)과 유사한 기술을 통합하여 Zero-shot Learning 기술을 사용하여 이미지를 생성할 것입니다. 하지만 Llama 400B는 아직 훈련 중이기 때문에 8B와 70B 모델이 이미지를 생성할 수 있는 유일한 방법은 LLaVa, Visual-LLaMA, LLaMA-VID와 같은 확장 프로그램을 사용하는 것입니다. 현재 Llama 3는 텍스트, 이미지, 오디오를 입력으로 받아 텍스트를 생성할 수 있는 순수 언어 기반 모델입니다.

컨텍스트 길이

컨텍스트 길이는 모델이 한 번에 처리할 수 있는 텍스트의 양을 나타냅니다. 이는 LLM의 기능을 고려할 때 중요한 요소입니다. 이는 사용자와 상호 작용할 때 모델이 작동할 수 있는 컨텍스트의 양을 결정하기 때문입니다. 일반적으로 맥락 길이가 길수록 LLM이 더 좋습니다. 맥락 길이가 길수록 일관성과 연속성이 높아지고 상호작용 중에 오류가 반복되는 것을 줄일 수 있기 때문입니다.

Llama 3 모델의 효과적인 컨텍스트 길이는 8,000개 토큰(약 6,400단어)입니다. 즉, 라마 3 모델은 상호작용에서 약 6,400개의 단어에 대한 맥락적 기억을 갖게 됩니다. 8,000개 토큰 제한을 초과하는 단어는 무시되며 상호작용 중 추가적인 맥락을 제공하지 않습니다.

이와 대조적으로, GPT-4는 이제 ChatGPT 사용자의 경우 32,000개 토큰(약 25,600단어)의 상당히 긴 컨텍스트 길이를 지원하고 API 엔드포인트를 사용하는 사용자의 경우 128,000개 토큰(약 102,400단어)을 지원합니다. 이를 통해 GPT-4 모델은 확장된 대화를 관리하고 긴 문서 또는 전체 책을 읽을 수 있는 이점을 얻습니다.

능률

Meta AI의 2024년 4월 18일자 Llama 3 벤치마크 보고서와 OpenAI의 GitHub 보고서인 2024년 5월 14일자 GPT-4를 살펴보며 성능을 비교해 보겠습니다. 결과는 다음과 같습니다.

각 기준이 측정하는 내용은 다음과 같습니다.

• MMLU(대규모 멀티태스크 언어 이해) : 다양한 학문적 주제에 대한 질문을 이해하고 답할 수 있는 모델의 능력을 평가합니다.
• GPTQA(일반 목적 질문 답변) : 개방형 도메인에서 실제 질문에 답하는 모델의 능력을 평가합니다.
• 수학 : 모델의 문제 해결 능력을 테스트합니다.
• HumanEval : 주어진 인간 프로그래밍 프롬프트에 따라 올바른 코드를 생성하는 모델의 능력을 측정합니다.
• DROP(Discrete Reasoning Over Paragraphs) : 텍스트 구절을 기반으로 이산 추론을 수행하고 질문에 답하는 모델의 능력을 평가합니다.

최근 벤치마크에서는 GPT-4와 Llama 3 모델 간의 성능 차이가 두드러집니다. Llama 3 8B 모델은 상당히 뒤처진 것으로 보이지만, 70B와 400B 모델은 학업 및 일반 지식, 독해 및 이해, 추론 및 논리, 코딩 측면에서 GPT-4o와 GPT-4 Turbo 모델보다 성능이 낮지만 비슷합니다. 그러나 아직까지 Llama 3 모델은 순수하게 수학적인 측면에서 GPT-4의 성능을 달성하지 못했습니다.

가격

많은 사용자에게 비용은 중요한 요소입니다. OpenAI의 GPT-4o 모델은 모든 ChatGPT 사용자에게 무료로 제공되며, 3시간마다 최대 16개의 메시지로 제한됩니다. 더 많은 메시지가 필요하면 ChatGPT Plus에 월 20달러를 내고 구독하면 GPT-4o의 메시지 한도를 80개로 확장하고 추가 GPT-4 모델에 액세스할 수 있습니다.

반면, Llama 3 8B와 70B 모델은 모두 오픈 소스이고 무료이므로 성능 저하 없이 비용 효율적인 솔루션을 찾는 개발자와 연구자에게 큰 이점이 될 수 있습니다.

접근성

GPT-4 모델은 OpenAI의 생성 AI 챗봇 ChatGPT와 해당 API를 통해 널리 접근 가능합니다. Microsoft Copilot에서도 GPT-4를 사용할 수 있는데, 이를 통해 GPT-4를 무료로 사용할 수 있습니다 . 이러한 폭넓은 가용성 덕분에 사용자는 다양한 사용 사례에서 해당 기능을 쉽게 활용할 수 있습니다. 이와 대조적으로 Llama 3는 모델 유연성을 제공하고 AI 커뮤니티 내에서 보다 광범위한 실험과 협업을 장려하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 이러한 오픈 액세스 방식을 통해 AI 기술이 대중화되어 더 많은 사람이 이용할 수 있게 될 것입니다.

두 모델 모두 사용 가능하지만, GPT-4는 인기 있는 생산성 도구 및 서비스에 통합되어 있어 사용이 훨씬 쉽습니다. 반면, Llama 3는 주로 Amazon Bedrock, Ollama, DataBricks(Meta AI 채팅 지원 제외)와 같은 연구 및 비즈니스 플랫폼에 통합되어 있어 기술에 대한 지식이 없는 사용자 시장에는 어필하지 않습니다.

GPT-4와 Llama 3 중 어느 것이 더 낫나요?

그러면 어떤 LLM이 더 낫나요? GPT-4가 더 나은 LLM입니다. GPT-4는 텍스트, 이미지, 오디오 입력을 처리하는 고급 기능을 갖춰 멀티모달리티에 탁월한 반면, Llama 3의 유사한 기능은 아직 개발 중입니다. GPT-4는 훨씬 더 긴 컨텍스트 길이와 더 나은 성능을 제공하며, 인기 있는 도구와 서비스를 통해 널리 접근할 수 있어 GPT-4를 더욱 사용자 친화적으로 만들었습니다.

하지만 Llama 3 모델은 무료 오픈 소스 프로젝트임에도 불구하고 매우 좋은 성능을 보였다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 따라서 Llama 3는 뛰어난 성능, 유연성, 안정적인 보안 기능을 제공하는 동시에 무료이고 오픈 소스라는 특성으로 인해 연구자와 기업에서 선호하는 탁월한 LLM으로 남아 있습니다. 일반 소비자는 Llama 3를 당장 활용할 수 없을지 몰라도, 많은 연구자와 기업에는 여전히 가장 실행 가능한 옵션입니다.

요약하자면, GPT-4는 고급 멀티모달 기능, 더 긴 컨텍스트 길이, 널리 사용되는 도구와의 원활한 통합이 돋보이는 반면, Llama 3는 오픈 소스의 특성으로 더 많은 사용자 정의와 비용 절감을 가능하게 하여 가치 있는 대안을 제공합니다. 따라서 적용 측면에서 GPT-4는 하나의 모델에서 사용 편의성과 포괄적인 기능을 원하는 사람에게 이상적이며, Llama 3는 유연성과 적응성을 원하는 개발자와 연구자에게 적합합니다.