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LLaMA

LLaMA: 개방적이고 효율적인 기반 언어 모델(Foundation Language Models)

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새로운 기능

이 논문은 70억개에서 650억개의 파라미터까지 다양한 사이즈의 기반 언어 모델(foundation language models)들을 소개합니다.

이 모델들은 공개된 데이터셋에서 조 단위 갯수의 토큰으로 학습되었습니다.

(Hoffman et al. 2022) (opens in a new tab)의 연구는 더 많은 데이터에서 학습된 작은 모델이 반대 경우의 더 큰 모델보다 나은 성능을 발휘할 수 있다는 것을 보여줍니다. 이 연구에서는 2000억개 토큰에서 100억개 모델을 학습하는 것을 권장하고 있습니다. 그러나 LLaMA 논문에서는 70억개 모델의 성능은 1조개의 토큰 이후에도 지속해서 향상된다는 것을 발견했습니다.

LLAMA1

이 논문은 다양한 추론 환경에서 더 많은 토큰으로 학습함으로써, 최상의 성능을 달성하는 모델(LLaMA)을 학습하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

능력 & 주요 결과

전반적으로, LLaMA-13B는 GPT-3(175B)보다 10배 작지만 다양한 벤치마크에서 더 나은 성능을 보이며, 단일 GPU에서도 작동이 가능합니다. LLaMA 65B는 Chinchilla-70B 및 PaLM-540B 같은 모델들과 경쟁력이 있습니다.

논문: LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models (opens in a new tab)

코드: https://github.com/facebookresearch/llama (opens in a new tab)

참고자료 (References)

ChatGPTGPT-4