라마3의 훈련 과정은 다음과 같은 특징을 갖습니다:
1. **사전훈련의 규모와 다양성**: 라마3는 이전 모델인 라마2 대비 7배 이상 많은 15조 이상의 토큰으로 사전훈련되었습니다. 이는 훨씬 더 많고 다양한 데이터를 기반으로 모델을 훈련시킨다는 것을 의미합니다. 일상적인 질문부터 과학, 기술, 역사, 수학 등 다양한 분야의 데이터가 사용되어 모델의 학습 범위를 확대했습니다.
2. **고도화된 지시 미세조정**: 라마3는 사전훈련 이후에 고도화된 지시 미세조정 과정을 거쳤습니다. 이는 특정 작업이나 도메인에 모델을 조정하여 성능을 최적화하는 과정을 의미합니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 의료 용어와 관련된 데이터를 사용하여 의료 분야에서 더 정확한 예측을 할 수 있도록 모델을 조정할 수 있습니다.
3. **안전하고 책임감 있는 개발**: 라마3는 안전하고 책임감 있는 개발을 위해 다양한 안전 장치와 도구를 도입했습니다. 이를 통해 모델의 부적절한 답변 가능성을 최소화하고 전문가와 자동화된 도구를 활용한 훈련을 통해 모델의 품질을 유지하고 개선했습니다.
4. **토큰과 코드량의 증가**: 라마3는 라마2 대비 토큰 수와 코드량이 증가했습니다. 이는 모델의 표현력과 성능을 향상시키는 데 도움이 되었습니다.
따라서 라마3는 다양하고 대규모의 사전훈련 데이터를 바탕으로 훈련되었고, 이후 특정 작업에 대해 고도화된 미세조정을 거쳐 다양한 도메인에서 높은 성능을 발휘할 수 있는 모델로 발전했습니다.