회사 가이드

Meta AI 및 Llama

Meta의 AI 작업에는 소비자 경험, 연구 및 Llama 모델 생태계가 포함됩니다.

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이 페이지에서2분 읽기
  1. 개요
  2. 주요 시사점
  3. 심층 분석
  4. 서로 다른 시스템을 하나의 모델로 비교하지 마세요.
  5. 실제 구현
  6. 실천에 옮기기
  7. 출처 및 추가 자료
  8. 계속 탐색하세요
  9. 자주 묻는 질문

개요

다운로드 가능한 Llama 체크포인트, 호스팅 모델 서비스 및 소비자 도우미는 서로 다른 시스템입니다. 이들의 능력, 허가 및 운영 책임은 별도로 평가되어야 합니다.

주요 시사점

  1. 정확한 릴리스와 구성을 식별합니다.
  2. 관련 용어를 읽어보세요.
  3. 다운로드한 모델을 호스팅된 제품과 분리하세요.

심층 분석

Llama의 경우 특정 릴리스의 모델 카드, 라이센스, 허용되는 사용 조건 및 지원되는 구성부터 시작하십시오. 제품군에는 다양한 모델 크기와 양식이 포함되어 있으므로 하나의 체크포인트에 대한 결과를 모든 릴리스에 일반화해서는 안 됩니다. 가중치를 다운로드하면 로컬 작업 또는 조정이 가능하지만 전체 배포에는 호환 가능한 아키텍처 코드, 토큰화, 구성 및 하드웨어도 필요합니다. 양자화 버전이나 커뮤니티 수정 버전은 동작을 직접 평가해야 하는 별개의 아티팩트입니다. 개방형 액세스와 무제한 재사용을 구별하세요. 다운로드 가능 여부에 따라 권리를 추론하기보다는 실제 약관을 읽어 보십시오. 코드, 모델 가중치, 학습 데이터 정보는 서로 다른 조건이나 완전성 수준을 가질 수 있습니다. 대표 입력과 정의된 실패 정책을 사용하여 의도한 애플리케이션을 평가합니다. 로컬 제어는 인프라, 보안, 업데이트 및 모니터링 책임을 운영자에게 이전합니다. 관련 연구를 사용하는 소비자 제품에는 다운로드한 체크포인트에 없는 도구, 정책 및 기타 구성 요소가 추가될 수 있습니다.

04실제 사례

서로 다른 시스템을 하나의 모델로 비교하지 마세요.

  1. 다운로드한 체크포인트를 사용하는 테스트와 검색 도구가 포함된 호스팅된 도우미를 사용하는 테스트를 상상해 보세요.

  2. 모델에만 다른 답변을 부여하기 전에 도구 액세스 및 주변 지침을 기록하십시오.

  3. 체크포인트의 기능을 측정하는 것이 목적이라면 제어된 비교를 반복하십시오.

그것이 보여주는 것

구성된 예는 모델 평가와 제품 평가를 분리합니다.

실제 구현

배포하기 전에 Llama 릴리스의 자체 모델 카드와 조건을 읽어보세요.

동일한 평가 세트의 기본 버전과 적용된 체크포인트를 비교합니다.

실천에 옮기기

왜 중요한가요?

  • 벤더 전략. 공급업체 로드맵은 팀이 다음에 구축할 수 있는 기능에 영향을 미칩니다.
  • 비용 및 예산. 상업적 조건과 배포 옵션은 장기적인 비용과 위험에 영향을 미칩니다.
  • 위험과 안전. 회사 인센티브는 제품 기본값, 안전 태세 및 개방성을 형성합니다.

조심하세요

  • 출시 발표는 실제 생산 워크플로의 안정성보다 앞설 수 있습니다.
  • API 가격 책정이나 정책 변경으로 인해 하룻밤 사이에 가정이 깨질 수 있습니다.
  • 단일 공급업체 종속성은 종속 및 마이그레이션 비용을 증가시킵니다.

다음 단계

  1. 자체 작업과 데이터 세트를 사용하여 공급자를 평가합니다.
  2. 통합하기 전에 개인정보 보호, 보안, 법적 약관을 검토하세요.
  3. 모델이나 공급업체 전반에 걸쳐 대체 계획을 유지합니다.
  4. 로드맵 변경으로 인해 팀이 놀라지 않도록 릴리스 노트를 모니터링하세요.

출처 및 추가 자료

  1. MetaLlama 모델, 모델 카드 및 라이센스

계속 탐색하세요

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자주 묻는 질문

하나의 Llama 버전에 대한 결과가 모든 Llama 모델에 적용됩니까?

아니요. 버전, 크기, 양식, 개조 및 제공 구성이 실질적으로 다를 수 있습니다.