들어가며ChatGPT, Gemini 등 상용 서비스로 이용하기 좋은 LLM(대규모 언어 모델)도 있지만, 오픈소스로 제공되는 LLM은 바로 활용하기가 어려운 경우가 많습니다. 그러나 오픈소스 LLM은 자유도가 높아 사용자의 필요에 맞게 맞춤형으로 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 최근에는 이런 오픈소스 LLM을 더욱 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 도구들이 다수 출시되었으며, 오늘은 그중 하나인 LMStudio를 소개하려고 합니다.LMstudio의 장점간편성처음 시작하기 매우 간편하다. https://lmstudio.ai/ ChatGPT, Gemini 등 상용 서비스로 이용하기 좋은 LLM(대규모 언어 모델)도 있지만, 오픈소스로 제공되는 LLM은 바로 활용하기가 어려운 경우가 많습니다. 그러나 오픈소스 ..

인공지능 언어 모델의 발전은 현대 기술 혁신의 핵심 동력 중 하나로 자리매김하고 있습니다. 그중에서도 메타(Meta)의 라마(Llama) 시리즈는 오픈 소스 커뮤니티와 연구자들에게 큰 주목을 받아왔습니다. 최근 발표된 라마 3.3은 이전 버전들과 비교하여 성능과 효율성 면에서 획기적인 개선을 이루어냈습니다. 이번 글에서는 라마 3.3의 출시일과 함께, 라마 3.1 및 3.2와의 주요 차이점, 그리고 새롭게 출시된 모델의 크기와 성능에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 1. Llama 3.1 및 3.2와의 차이점모델 구조 개선: Llama 3.3은 이전 버전인 Llama 3.1 및 3.2와 비교하여 성능과 효율성 면에서 상당한 발전을 이루었습니다. Llama 3.1은 기존 Transformer 아키텍처를 사용하..

LLama 3.2가 새롭게 출시되었습니다. 이번 버전에서 가장 인상 깊었던 점은 모델의 크기가 작아졌다는 것입니다. LLama 3.1에서는 가장 작은 모델이 8B였지만, 이번 LLama 3.2에서는 1B, 3B 모델까지 출시되었습니다. 이로 인해 상대적으로 작은 GPU를 보유한 사용자들도 부담 없이 LLM(대규모 언어 모델)을 활용할 수 있게 되었습니다. 작은 모델의 등장과 그 의미1B, 3B 모델의 출시는 특히 고사양 GPU가 없는 사용자들에게 희소식입니다. 8B 이상의 대형 모델을 실행하기에는 고성능 GPU와 많은 메모리가 필요했지만, 이번에는 3GB 정도의 메모리만으로도 충분히 사용할 수 있게 되었습니다. LLama 3.1의 8B 모델과 비교하면 성능 면에서는 다소 떨어지지만, 중요한 것은 이제 훨..