Llama 2 vs ChatGPT

이 내용은 ‘Llama 2’와 ‘ChatGPT’ 간의 비교를 다룬 내용으로, ‘Llama 2’가 ‘ChatGPT’보다 우수하다는 주장과 함께 두 모델 간의 차이와 각각의 장점을 설명하고 있습니다.

**Llama 2 vs ChatGPT 어떤 것이 더 좋은 AI 모델인가?**
‘ChatGPT’의 대안으로 강력한 존재로 등장한 ‘Llama 2’는 Meta(이전의 Facebook)에 의해 개발되었습니다. ‘Llama 2’는 ‘ChatGPT’에 비해 몇 가지 장점을 제공합니다.

**모델 비교:**
– ‘Llama 2’와 ‘ChatGPT’는 모두 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 대형 언어 모델입니다. 그러나 ‘Llama 2’는 연구 및 상업 목적으로 자유롭게 다운로드하고 사용할 수 있는 오픈 소스 모델입니다. 반면에 ‘ChatGPT’는 OpenAI에서 제공하는 API를 통해서만 액세스할 수 있는 닫힌 제품이며, 사용에 비용이 발생할 수 있습니다.

**모델 성능:**
– ‘Llama 2’는 벤치마크 테스트에서 일정 부분의 우수한 성과를 보여주었습니다. 이러한 결과는 ‘Llama 2’가 ‘ChatGPT’를 능가하고 더 정확하고 유익한 응답을 제공할 수 있음을 보여줍니다. 특히 ‘Llama 2’는 안전성에 중점을 두고, 인간의 선호도에 맞게 응답하고 개인 정보를 노출하지 않도록 세밀하게 조정되었습니다. ‘Llama 2’는 ‘ChatGPT’와 비교하여 더 안전하다고 평가되었습니다.

**데이터 업데이트 및 이용:**
– ‘Llama 2’는 ‘ChatGPT’보다 최근 데이터를 사용하며, 2022년 9월까지의 정보를 갖고 있습니다. 이는 ‘ChatGPT’에 비해 더 최신 정보를 반영할 수 있다는 것을 의미합니다.

**접근성:**
– ‘Llama 2’는 오픈 소스 모델로, 사용자가 모델을 무료로 다운로드하고 수정하여 개발자 및 연구자가 특정 목적에 맞게 사용할 수 있습니다. 이 자유롭고 유연한 특성은 자체 챗봇 또는 언어 모델을 만들고자 하는 사람들에게 유용합니다.

**라이센싱 계약:**
– ‘Llama 2’의 라이센싱 계약은 연구 및 상업적 사용에 무료로 이용 가능하다는 큰 장점을 제공합니다. 이전 모델과 비교했을 때, 이러한 계약은 더 많은 미세 조정이 필요하지 않고, 성능과 사용성을 향상시킬 수 있습니다.

**안전 기능:**
– ‘Llama 2’는 개선된 안전 기능을 제공하며 사용자의 개인 정보를 안전하게 보호합니다.

**성능 비교:**
– ‘Llama 2’는 4,000개의 프롬프트를 사용한 벤치마크 테스트에서 ‘ChatGPT’보다 더 좋은 성능을 보였습니다.

**미래 개발:**
– ‘Llama 2’는 미래에 대한 기대감을 높이며, 지속적인 업데이트로 더 나은 성능과 능력을 기대할 수 있습니다.

**현재 이용 방법(2023년 11월)**

쿼안타이즈 된( 모델 경량화)된 것이 허깅페이스에 있습니다.
https://huggingface.co/TheBloke

이 내용은 ‘Llama 2’의 장점과 ‘ChatGPT’와의 비교에 대한 자세한 내용을 다루고 있으며, ‘Llama 2’가 다양한 산업 분야에서 적용 가능성을 제공하는 점에 초점을 맞추고 있습니다. ‘Llama 2’는 ‘ChatGPT’보다 더 많은 오픈 소스 옵션과 성능 향상 기대가 있는 모델로 소개되었습니다.

[cafe AI] 머신러닝을 이용한 이미지 인식

  • 이 강의는 shop2world 의 캐나다 몬트리올에서 진행되는 일반인 대상의 AI 강의인 cafe AI 2023 강의 시리즈 교재입니다.
  • 강의 참여를 원하시는 분은 info@shop2world.com 으로 신청 주세요.
    강의 언어는 영어, 불어, 한국어 입니다.
  • 강의 결과 실행: [cafe AI] 머신러닝을 이용한 이미지 인식기법

머신러닝을 이용하여 이미지를 인식하는 예시로는, 손글씨 숫자 인식 프로그램이 있습니다. 이 프로그램은 숫자가 쓰인 이미지를 입력으로 받아 머신러닝 알고리즘을 통해 숫자를 인식합니다.

머신러닝 알고리즘은 먼저 숫자 이미지 데이터셋을 사용해 학습합니다. 학습을 통해 이미지에서 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 숫자를 인식할 수 있는 모델을 만들어냅니다. 이렇게 만들어진 모델은 새로운 이미지를 입력으로 받아, 학습한 내용을 바탕으로 숫자를 인식할 수 있습니다.

이러한 손글씨 숫자 인식 프로그램은 손글씨 숫자를 자동으로 인식해주는데 사용될 수 있습니다. 이를 응용하여 우편물에서 우편번호를 인식하는 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

먼저 실행을 해 보겠습니다.
실행하기

이 예제에서는 MNIST 데이터셋을 사용합니다. MNIST는 0부터 9까지의 숫자 이미지 데이터셋으로, 이미지 분류 문제에서 가장 대표적인 데이터셋 중 하나입니다.
Keras가 제공하는 데이터셋을 이용합니다.

먼저, 필요한 라이브러리와 데이터를 불러옵니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

이제 데이터셋을 살펴보겠습니다.

print(train_images.shape)   # (60000, 28, 28)
print(len(train_labels))    # 60000
print(test_images.shape)    # (10000, 28, 28)
print(len(test_labels))     # 10000

총 60,000개의 학습 데이터와 10,000개의 테스트 데이터가 있습니다. 각 이미지는 28×28 크기의 흑백 이미지입니다.

데이터 전처리를 수행합니다. 픽셀값을 0과 1 사이로 정규화하고, 레이블을 범주형으로 변환합니다.

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels)
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels)

이제 모델을 구성합니다. 2개의 은닉층과 1개의 출력층으로 구성된 인공신경망을 사용합니다.

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu),
    keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

이제 모델을 컴파일합니다.

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

모델을 학습시킵니다.

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

마지막으로 모델을 평가합니다.

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

전체 코드는 다음과 같습니다.

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# MNIST 데이터셋 로드
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 데이터 전처리
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

# 모델 구성
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 모델 훈련
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

# 모델 평가
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

# 예측 결과 확인
predictions = model.predict(x_test)

# 예측 결과 시각화
num_rows = 5
num_cols = 3
num_images = num_rows*num_cols
plt.figure(figsize=(2*2*num_cols, 2*num_rows))
for i in range(num_images):
  plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1)
  plt.imshow(x_test[i], cmap='gray')
  plt.axis('off')
  predicted_label = np.argmax(predictions[i])
  true_label = y_test[i]
  if predicted_label == true_label:
    color = 'blue'
  else:
    color = 'red'
  plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+2)
  plt.bar(range(10), predictions[i], color=color)
  plt.xticks(range(10))
  plt.ylim([0, 1])
  plt.tight_layout()

이 코드는 TensorFlow를 사용하여 MNIST 데이터셋에 있는 손글씨 숫자 이미지를 분류하는 모델을 학습하고, 학습된 모델을 이용하여 테스트 데이터셋에 있는 이미지를 분류하는 코드입니다. 코드 실행을 위해서는 TensorFlow와 NumPy, Matplotlib 라이브러리가 필요합니다. 또한, Google Colab에서 실행할 경우 !pip install tensorflow numpy matplotlib 명령어를 사용하여 라이브러리를 설치해야 합니다.