LLaMA 3.1의 힘을 unleash하세요: 지식 배포를 위한 자기 학습 로컬 에이전트
강력한 LLaMA 3.1 모델이 자기 학습 로컬 에이전트를 위한 새로운 가능성을 열어주고, 지식 배포와 자율 에이전트 개발을 가능하게 하는 방법을 발견하세요. 도구 호출, 다중 대화, 실제 세계 에이전트 사용 사례에서의 인상적인 기능을 탐색하세요.
2025년 2월 24일
AI의 힘을 unleash하여 업무 생산성을 높이세요. Llama 3.1과 같은 최첨단 언어 모델을 활용하여 지능형 에이전트를 구축하고 있는 선도 기업들의 사례를 살펴보세요. 이 블로그 게시물은 자체 학습 Llama 3.1 에이전트를 만드는 실용적인 가이드를 제공하여, 워크플로우를 간소화하고 새로운 수준의 효율성을 달성할 수 있도록 도와드립니다.
라마 3.1: 지난 주 가장 큰 뉴스
다양한 기능에서 라마 3.1의 유망한 성능
라마의 에이전트 시스템: 개발자들이 맞춤형 에이전트를 구축할 수 있게 해줌
도구 호출: 라마 3.1의 에이전트 사용 사례의 핵심
라마 3.1 AI 에이전트 구축: 단계별 가이드
결론
라마 3.1: 지난 주 가장 큰 뉴스
라마 3.1: 지난 주 가장 큰 뉴스
Meta는 오픈 소스 플레이로 큰 성과를 내고 있으며, 올해 말까지 Llama 4를 출시할 것으로 보입니다. 그러나 Llama 3.1은 마스크 코딩, 지시 따르기 등 다양한 기능에서 매우 우수한 성능을 보여주었습니다.
사람들이 많이 이야기하지 않지만 저는 Meta가 에이전트 관련 사용 사례에 많은 투자를 하고 있다는 점에 매우 흥분되고 있습니다. Meta는 Llama를 단순한 모델이 아닌 개발자가 자신만의 맞춤형 에이전트와 새로운 유형의 에이전트 행동을 구축할 수 있는 도구 시스템으로 포지셔닝하고자 합니다.
Meta는 'Llama Agentic System'이라는 공개 보고서에서 Llama 스택의 전체 구성 요소를 보여줍니다. 여기에는 콘텐츠 조절을 위한 Llama Guard와 안전하지 않은 코드 생성을 방지하는 Prompt Guard, Koser 등이 포함됩니다.
가장 흥미로운 부분은 도구 호출 기능입니다. 도구 호출은 OpenAI 모델을 사용해야 했던 주된 이유이기도 합니다. 도구 호출은 사용자 과제에 따라 필요한 함수와 해당 함수의 입력을 예측하여 JSON 출력을 생성할 수 있는 기능입니다.
Llama 3.1의 도구 호출 능력은 GPT-4, Chinchilla 3.5 등 다른 모델에 비해 매우 우수한 것으로 나타났습니다. 그러나 대부분의 평가 벤치마크는 제로 shot 도구 사용에 초점이 맞춰져 있어, 실제 에이전트 사용 사례에서의 성능을 정확히 반영하지 못할 수 있습니다. 실제 에이전트 사용 사례는 다단계 도구 사용, 계획, 추론 능력이 필요한 복잡한 상황이기 때문입니다.
Llama 3.1 모델은 이러한 다단계 대화를 위해 특별히 훈련되었습니다. 따라서 쿼리에 여러 도구 호출이 필요한 경우, 모델은 단계별 계획을 작성하고 순차적으로 도구를 호출하며 각 도구 호출 후 추론을 수행할 수 있습니다.
자주하는 질문
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