Llama Family

Llama Family: 오픈 소스 AI 모델 생태계

Llama Family란 무엇인가요? Llama Family는 Llama 모델 및 관련 기술을 중심으로 한 공동 노력을 통해 AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공 지능) 개발을 촉진하는 데 전념하는 오픈 소스 커뮤니티입니다. 이 커뮤니티는 개발자와 매니아가 대규모 모델에서 소규모 모델, 텍스트에서 멀티모달 기능, 소프트웨어에서 하드웨어 알고리즘 최적화에 이르기까지 AI의 다양한 측면을 포괄하는 오픈 소스 생태계에 기여할 수 있는 플랫폼을 만드는 것을 목표로 합니다.

Llama Family의 주요 구성 요소

• 모델: 커뮤니티는 Meta에서 오픈 소스한 다양한 Llama 모델(Llama, Llama 2, Llama 3, Code Llama, Atom 포함)에 중점을 둡니다. 이러한 모델은 다양한 사용 사례 및 연구 방향에 맞춰 다양한 매개변수 크기와 훈련 데이터 세트를 포괄합니다.

• 컴퓨팅: 커뮤니티는 모델 훈련 및 실험을 위한 협업 및 리소스 공유를 장려합니다. 여기에는 GeForce RTX 시리즈, NVIDIA H100 및 A100 Tensor Core GPU와 같은 GPU 리소스 활용이 포함됩니다.

• 커뮤니티: Llama Family의 핵심은 개발자, 연구원 및 매니아로 구성된 활기찬 커뮤니티입니다. 커뮤니티는 협업, 지식 공유, 리소스 및 도구의 공동 생성을 촉진합니다.

Llama 모델

Meta Llama

Meta에서 오픈 소스한 Llama 모델은 산업 및 학계 모두에서 널리 사용됩니다. 버전에는 1B, 3B, 8B, 70B 및 405B가 포함되며, 훈련 데이터는 15.0T 토큰을 초과합니다. Vision 모델에는 11B 및 90B가 포함되며, 60억 개 이상의 이미지-텍스트 쌍으로 훈련되었습니다.

Code Llama

Code Llama는 Llama 2를 기반으로 코드 데이터를 사용하여 훈련되었으며, Base Model, Python Model 및 Instruct Model로 분류되고, 매개변수 크기는 7B, 13B, 34B 및 70B입니다. 코드 연속, 채우기 및 지침 기반 프로그래밍을 지원합니다.

Atom

Atom은 AtomEcho와 Llama Family가 공동으로 개발했으며, Llama 아키텍처를 기반으로 하고 2.7T의 중국어 및 다국어 코퍼스로 훈련되었으며, 매개변수 크기는 1B, 7B 및 13B입니다. Atom은 Llama 모델의 중국어 언어 기능을 향상시킵니다.

Llama Family에 기여하는 방법

• 커뮤니티에 가입: 포럼, 채팅 그룹 및 이벤트를 통해 다른 개발자 및 매니아와 교류하십시오.
• 코드 기여: 버그 수정, 새로운 기능 또는 모델 개선 사항이 포함된 풀 요청을 제출하십시오.
• 리소스 공유: 데이터 세트, 훈련 스크립트 및 사전 훈련된 모델을 커뮤니티와 공유하십시오.
• 피드백 제공: 기존 모델 및 도구에 대한 피드백을 제공하여 품질과 사용성을 개선하는 데 도움을 주십시오.

Llama Family가 중요한 이유

Llama Family는 협업을 촉진하고 오픈 소스 AI 모델 개발을 가속화하기 때문에 중요합니다. 개발자와 연구원이 리소스와 지식을 공유할 수 있는 플랫폼을 제공함으로써 Llama Family는 AI 기술에 대한 액세스를 민주화하고 혁신을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

결론

Llama Family는 오픈 소스 협업을 통해 AI 발전에 전념하는 성장하는 커뮤니티입니다. 지금 Llama Family에 가입하여 AI의 미래에 기여하십시오!