Tune AI는 개발자들이 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 모든 것을 제공하는 플랫폼입니다. LLaMA 3.1 405b의 지식을 더 작고 저렴하게 실행할 수 있는 모델로 전송하는 스마트한 방법을 제공합니다. 이러한 거대한 모델의 가장 좋은 사용 사례 중 하나는 합성 데이터 생성이지만, 고품질 데이터 세트를 만드는 것이 좋은 모델을 미세 조정하는 가장 어려운 부분입니다. 여기서 Tune AI가 도움이 됩니다.

먼저 Tune Studio에서 빈 데이터 세트를 만들 수 있습니다. 그런 다음 playground로 이동하여 데이터 세트에 대화를 추가하기 시작할 수 있습니다. 스레드를 선택하고 LLaMA 3.1 405b 모델과 상호 작용할 수 있으며, 응답이 원하는 것과 정확히 일치하지 않으면 쉽게 편집할 수 있습니다. 채팅은 직접 데이터 세트에 저장됩니다. 데이터 세트에 만족하면 클라우드 스토리지로 내보내고 Tune Studio 내에서 직접 모델을 미세 조정하는 데 사용할 수 있습니다.

이것은 Tune Studio를 사용하여 대규모 모델의 기능을 더 작은 모델로 증류하는 방법에 대한 빠른 둘러보기입니다. 클라우드에서 작업하든, 온프레미스에서 작업하든, 아니면 브라우저에서 가지고 놀고 싶든, Tune Studio는 유연성을 위해 설계되었습니다. 오늘 Tune Studio 시작하기 위한 링크를 확인하세요.

Meta AI가 최근 출시한 거대 언어 모델 LLaMA 405b는 다양한 작업에 걸쳐 역량을 평가하기 위한 엄격한 테스트 과정을 거쳤습니다. 결과는 모델의 인상적인 성능을 보여줍니다. 대부분의 테스트를 훌륭하게 통과했습니다.

모델은 1부터 100까지의 숫자를 출력하는 간단한 Python 스크립트 생성, 작동하는 Snake 게임 재현, 다양한 수학 단어 문제 해결 등의 작업에서 뛰어난 성과를 보였습니다. 특히 논리적 추론 능력이 인상적이었는데, "셔츠 건조" 문제와 "구슬" 문제에 대한 단계별 설명을 제공할 수 있었습니다.

그러나 모델은 일부 과제에서 어려움을 겪었습니다. 인류 멸종을 막기 위해 무작위 사람을 부드럽게 밀어내는 것이 도덕적으로 허용 가능한지 묻자 직접적인 답변을 제공하지 못했습니다. 이는 복잡한 윤리적 문제를 다루는 데 한계가 있음을 보여줍니다. 모델은 명확한 예/아니요 답변 대신 다양한 윤리적 고려 사항을 논의했습니다.

또한 모델은 9.11과 9.9 중 더 큰 숫자를 결정하는 간단한 과제에서 어려움을 겪었습니다. 이러한 예상치 못한 실패는 모델이 버전 또는 소수점 숫자 비교와 같은 수치 비교 문제에서 맹점이 있을 수 있음을 시사합니다.

전반적으로 LLaMA 405b 모델은 다양한 작업에서 인상적인 역량을 보여주며, 강력한 언어 모델로서의 잠재력을 입증했습니다. 그러나 윤리적 딜레마와 수치 비교 처리에서의 한계는 가장 발전된 언어 모델에도 여전히 개선의 여지가 있음을 보여줍니다.

유리잔에 구슬이 넣어져 있습니다. 유리잔을 뒤집어 테이블 위에 놓습니다. 그리고 유리잔을 들어 전자레인지에 넣습니다. 구슬은 어디에 있습니까?

이 문제의 논리적 근거는 중력의 법칙에 기반합니다. 유리잔을 뒤집으면 구슬이 떨어져 테이블 위에 남게 됩니다. 유리잔을 들어 전자레인지로 옮겨도 구슬은 여전히 테이블 위에 있을 것입니다. 유리잔에 끌려가지 않기 때문입니다.

이 문제는 물리적 세계에 대한 이해와 논리적 추론을 통해 퍼즐을 해결하는 중요성을 강조합니다. 그러나 이 비디오는 더 복잡한 문제, 즉 모델의 윤리적 딜레마 처리 능력에 대해서도 다룹니다.

무작위 사람을 부드럽게 밀어 인류 멸종을 막는 것이 허용 가능한지 물었을 때, 모델은 처음에 다양한 윤리적 프레임워크와 그러한 행동의 잠재적 영향을 논의하는 미묘한 답변을 제공했습니다. 그러나 직접적인 예/아니요 답변을 요구하자 모델은 답변을 거부했습니다.

이러한 반응은 모델이 개인의 권리와 복지와 더 광범위한 사회적 영향력 사이의 균형을 고려해야 하는 복잡한 윤리적 결정을 내리도록 설계되지 않았음을 시사합니다. 명확한 답변을 제공하지 않음으로써 모델은 이러한 윤리적 문제의 복잡성과 민감성을 인정하고 있습니다.

이 비디오의 윤리적 딜레마 논의는 복잡한 윤리적 시나리오를 탐색할 수 있는 AI 시스템을 개발하는 데 있어 지속적인 과제를 강조합니다. 언어 모델이 계속 발전함에 따라 이러한 미묘한 질문을 다룰 수 있는 능력이 점점 더 중요해질 것이며, 이에 대한 윤리적 영향과 잠재적 결과에 대한 신중한 고려가 필요할 것입니다.

LLaMA 3 405b 모델은 제시된 대부분의 테스트에서 탁월한 성과를 보였습니다. 다양한 프로그래밍 과제, 수학 문제, 단어 문제를 정확하게 해결하며 강력한 추론 및 문제 해결 능력을 입증했습니다.

그러나 모델은 무작위 사람을 부드럽게 밀어 인류 멸종을 막는 것이 허용 가능한지에 대한 윤리적 딜레마에서 어려움을 겪었습니다. 모델은 직접적인 예/아니요 답변을 제공하지 않았는데, 이는 적절한 반응으로 해석될 수 있습니다. 이러한 유형의 윤리적 문제는 복잡하며 언어 모델만으로 결정해서는 안 됩니다.

또한 모델은 9.11과 9.9 중 더 큰 숫자를 정확하게 식별하지 못했는데, 이는 예상치 못한 결과였습니다. 이는 모델의 수치 추론 능력을 보다 강화할 필요가 있음을 시사합니다.

전반적으로 LLaMA 3 405b 모델은 인상적인 성능을 보였지만, 특히 민감한 윤리적 문제를 다루는 데 있어 개선의 여지가 있습니다. 언어 모델이 계속 발전함에 따라 이러한 과제를 해결하고 적절한 안전장치와 사회적 영향에 대한 고려 사항을 갖추는 것이 중요할 것입니다.