메타가 데이터로 수행하는 작업을 제한하는 방법
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Meta, 궁극의 멀티모달 LLM인 Llama 4 출시
일반적으로 기술 "거대 기업"은 주말에 제품을 발표하는 경우가 거의 없습니다. 하지만 메타는 지난 주말 Llama 4 모델 라인을 소개하며 모두를 놀라게 했습니다. 이 시리즈에는 Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick, Llama 4 Behemoth의 세 가지 버전이 포함되어 있습니다.
라마 4 스카우트: 단일 GPU에서 "괴상한" 성능
라마 4 스카우트는 16명의 전문가와 결합된 170억 개의 운영 매개변수를 갖춘 가장 작은 모델입니다. Meta에서는 Scout가 해당 분야의 최고 멀티모달 모델이며, 표준 AI 벤치마크에서 Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite, Mistral 3.1보다 우수한 성능을 보인다고 주장합니다. 주목할 점은 인상적인 성능에도 불구하고 이 모델은 단일 NVIDIA H100 GPU에서 실행될 수 있다는 것입니다. Scout는 최대 1,000만 개의 토큰에 대한 컨텍스트 창을 지원합니다. 이는 업계 최고 기록이지만 실제 성능은 아직 확인되지 않았습니다.
라마 4 매버릭: GPT-4O의 강력한 라이벌
Llama 4 Maverick은 170억 개의 운영 매개변수를 갖춘 "인기 있는" 버전이지만 전문가는 128명으로 늘어났습니다. Meta는 Maverick이 업계 벤치마크에서 GPT-4o와 Gemini 2.0 Flash보다 성능이 뛰어나다고 주장합니다. Maverick의 챗봇 베타는 LMArena에서 1,417점을 받아 현재 상위 LLM 중 2위를 차지했습니다.
라마4 거대괴수: "괴물" 2880억 매개변수
이 시리즈에서 가장 큰 모델인 라마 4 베히모스는 아직 훈련 중입니다. Meta는 2,880억 개의 활성 매개변수와 16명의 전문가를 갖춘 Behemoth가 많은 표준 AI 벤치마크에서 GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7, Gemini 2.0 Pro보다 우수한 성능을 보인다고 발표했습니다.
유효성
Llama 4 Scout와 Llama 4 Maverick은 현재 llama.com과 Hugging Face에서 다운로드할 수 있습니다. 일반 사용자를 위해 이러한 모델은 WhatsApp, Messenger, Instagram Direct 및 웹의 Meta AI에 통합되고 있습니다.
Microsoft는 또한 Azure AI Foundry에서 관리형 컴퓨팅 서비스로 Llama 4 Scout와 Maverick에 대한 지원을 빠르게 발표했습니다. 개발자는 다음 이름으로 이를 찾을 수 있습니다.
- 라마-4-스카우트-17B-16E
- 라마-4-스카우트-17B-16E-지도
- 라마-4-매버릭-17B-128E-인스트럭트-FP8
Azure의 Llama 4에 대한 세부정보는 여기에 업데이트되었습니다 .
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