[뉴스] 가벼워서 내 PC에 쏙! 메타 ‘라마’ AI 모델 유출과 인공지능 대변혁의 시작
가벼워서 내 PC에 쏙! 메타 ‘라마’ AI 모델 유출과 인공지능 대변혁의 시작
최근 메타가 공개한 인공지능 언어모델 '라마(LLAMA)'가 토렌트를 통해 유출되면서 큰 화제가 되고 있습니다. 라마는 GPT와 비슷한 성능을 내면서도 파라미터 수가 적어 개인 PC나 스마트폰에서도 가볍게 구동할 수 있다는 점이 특징입니다. 이처럼 대형 AI 모델이 공개되거나 유출되면서 누구나 쉽게 접근할 수 있게 된 것은 AI 대중화에 중요한 전환점으로 볼 수 있습니다. 특히 이미지 생성 AI인 ‘스테이블 디퓨저’가 오픈소스로 공개되어 혁신을 일으킨 것처럼, 라마 모델의 공개도 라지 랭귀지 모델 분야에서 비슷한 ‘모멘트’를 만들어내고 있습니다. 이 영상은 AI 기술의 발전과 공개 모델의 영향력을 객관적이고 논리적으로 설명해, AI에 관심 있는 분들에게 유익한 정보를 제공합니다.
[영상 정보]
- 영상 제목: Meta 근황ㅋㅋㅋ 라마를 풀어서 지구를 지켜주세요!
- 채널명: 조코딩 JoCoding
- 업로드 날짜: 2023-03-21
- 영상 길이: 8:15
[영상에서 사용한 서비스]
- - LLaMA : https://github.com/facebookresearch/llama/pull/184 — 메타의 초거대 인공지능 언어모델 소스 코드 및 관련 자료
- - 운세 보는 챗도지 : https://fortunedoge.chat/ — 운세를 보는 챗봇 서비스
- - 조카소 (Jocasso) : https://jocasso.codemafia.io/ko/caption — 유튜브 자막 생성 웹 서비스
- - 유튜브 라이브 강의 (조코딩 채널) : https://youtube.com/live/b404R9bssc0?feature=share — ChatGPT API 활용 웹 서비스 제작 강의
- - Udemy 조코딩 강의 : https://www.udemy.com/course/jocoding/?couponCode=76073F45DE84D31BD89E — 웹 개발 기초 및 실전 서비스 배포 강의
- - 유튜브 영상 - 하루 13억 생성AI 버블 시대의 시작 : https://youtu.be/4xU0mGr4gvM — 생성 AI 관련 트렌드 영상
- - 유튜브 영상 - 생성AI 총정리 : https://youtu.be/ka0qKUP8Ln8 — 생성 AI 전반 정리 영상
- - 유튜브 영상 - 인공지능이 블루오션인 이유 : https://youtu.be/mRnXgBDf_oE — 인공지능 산업 전망 영상
- - 조딩TV VVIP 멤버십 : https://www.youtube.com/channel/UCQNE2JmbasNYbjGAcuBiRRg/join — 유튜브 채널 멤버십 후원 플랫폼
- - 메타(Meta) : https://about.facebook.com/meta/ — 인공지능 모델 라마(LLama
- - 라마(LLama) : https://ai.facebook.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/ — 메타에서 발표한 대형 언어 모델
- - 토렌트(Torrent) : https://www.bittorrent.com/ — 파일 공유 및 배포를 위한 P2P 프로토콜
- - 테이블 디퓨저(Stable Diffusion) : https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release — 오픈소스 이미지 생성 인공지능 모델
- - 달리(DALL·E) : https://openai.com/dall-e — OpenAI에서 개발한 이미지 생성 인공지능
- - 미드전(Midjourney) : https://www.midjourney.com/ — 이미지 생성 인공지능 서비스
- - 깃허브(GitHub) : https://github.com/ — 소프트웨어 개발 협업 및 코드 저장소 플랫폼
- - GPT-3, GPT-4 (OpenAI) : https://openai.com/api/ — OpenAI에서 제공하는 대형 언어 모델 API
- - 라마 CPP(LLama.cpp) : https://github.com/ggerganov/llama.cpp — 라마 모델을 경량화하여 개인 PC에서 실행할 수 있게 만든 오픈소스 프로젝트
[주요 내용]
메타에서 개발한 라마(LLM) 모델이 토렌트를 통해 유출되어 배포 중입니다. 이 모델은 GPT와 비슷한 성능을 내면서도 파라미터 수가 적어 가볍고 효율적이라는 점에서 주목받고 있습니다. 최근 2주 전부터 알려진 이 소식은 AI 개발과 보안 이슈를 함께 생각하게 만듭니다.
파라미터 수가 적은 AI 모델은 개인 PC나 스마트폰에서도 가볍게 실행할 수 있어 접근성이 높아졌습니다. 이로 인해 전 세계 사람들이 토렌트를 통해 쉽게 다운로드하고 활용하는 사례가 늘고 있는데, 이는 AI 기술의 대중화와 확산에 중요한 변화를 의미합니다.
인공지능 이미지 생성 기술은 오랫동안 일부 기업만 독점해 발전이 더뎠지만, 디퓨전 모델이 완전 공개되면서 누구나 자유롭게 활용할 수 있게 되어 혁신적인 변화가 시작되었습니다.
스테이블 디퓨저가 깃허브에서 공개되자마자 AI 그림 생성 대중화가 급속히 확산된 이유를 객관적 데이터와 함께 설명합니다. 비트코인, 이더리움 등과 비교해도 독보적인 성장세를 보인 이 기술이 AI 산업에 미친 영향과 앞으로 라지 랭귀지 모델에까지 확장되는 변화를 친절하게 풀어냅니다.
페이스북이 공개한 라마 모델은 GPT4보다 훨씬 가볍고, 라마 cpp 덕분에 누구나 쉽게 사용할 수 있어 인공지능 활용의 문턱을 크게 낮췄습니다. 토렌트로도 배포되어 접근성이 뛰어난 점이 특히 흥미롭습니다.
초소형 컴퓨터인 라즈베리파이에서도 초거대 AI 모델을 실행할 수 있게 되면서, AI 기술이 훨씬 더 가볍고 빠르게 발전하고 있습니다. 특히 ‘달라이’ 같은 오픈소스 덕분에 누구나 손쉽게 AI를 활용할 수 있는 환경이 만들어진 점이 인상적입니다.
달라이라마 모델은 누구나 npm으로 쉽게 설치해 내 컴퓨터에서 바로 사용할 수 있습니다. 코드 세 줄만으로 초거대 AI 모델을 API 없이도 활용할 수 있어, 개발 환경이 훨씬 간편해졌다는 점이 인상적입니다. 스탠포드에서 이를 기반으로 파인튜닝한 알파카 모델도 주목할 만합니다.
라마 모델의 한계를 보완하기 위해 스탠포드에서 파인튜닝한 알파카 모델은 GPT처럼 질의응답 능력을 크게 향상시켰습니다. 오픈AI GPT가 뛰어난 점을 참고해 특화되지 않은 라마의 약점을 극복한 덕분에, 공개 후 많은 관심과 활용이 이어지고 있습니다. AI 모델 개선과 공개의 의미를 이해하는 데 도움이 되는 내용입니다.
한국어에 특화된 초거대 AI 모델 ‘KO 알파카’는 오픈 소스로 공개되어 누구나 자유롭게 활용할 수 있습니다. GPT처럼 자연스러운 대화가 가능해 다양한 응용이 기대되며, 한국어 AI 발전에 큰 의미가 있는 기술입니다.
스테이블 디퓨저처럼 누구나 쉽게 AI 모델을 원하는 대로 파인튜닝할 수 있는 시대가 열렸습니다. 다만 페이스북 라마 모델은 공개되었지만, 라이선스가 논커머셜용으로 제한되어 상업적 활용에는 제약이 있다는 점도 꼭 알아두셔야 합니다.
오픈 소스 라이선스 전환 요구가 활발한 이유는, 초대형 AI 모델 개발에 막대한 그래픽카드 자원과 이로 인한 환경 부담이 크기 때문입니다. 기업별 중복 개발이 CO2 배출을 크게 늘려 지속 가능성에 대한 논의가 중요해졌습니다.
CO2 배출과 지구온난화 문제를 논리적으로 짚으며, 아파치 2.0 라이선스 공개 요청과 한국인의 적극적인 참여가 중요하다는 점을 친절하게 설명합니다. 환경 문제 해결에 관심 있는 분들께 꼭 필요한 내용입니다.
기업들이 배출하는 CO2 문제를 페이스북 썸네일 리뷰와 연결해 지구 환경 보호의 중요성을 짚어줍니다. 특히, 사용자들의 공개 욕구와 사회적 책임 사이에서 균형을 고민하는 모습이 인상적이며, 오픈소스 공개로 환경 문제 해결에 한걸음 다가가는 과정을 친절하게 설명합니다.
오픈소스 초거대 AI 모델이 상업적 활용을 가능하게 하면서, 스마트폰이나 라즈베리파이 등 다양한 기기에 쉽게 적용되고 있습니다. 덕분에 혁신적인 AI 제품들이 빠르게 늘어나며, 일상생활이 더 편리해지는 미래가 앞당겨질 전망입니다.
한국인이 지구를 아끼는 마음이 작은 실천으로 이어져, 연구실의 자원 절약과 환경 보호에 긍정적 영향을 주고 있습니다. 참여가 늘어날수록 더 큰 변화를 기대할 수 있다는 점이 인상적입니다.
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