대규모 언어 모델인 GPT-3 같은 모델은 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. 예를 들어, 1750억 매개변수를 가진 GPT-3를 훈련시키는 데에는 355 GPU-년과 약 460만 달러의 비용이 들었습니다. 메타의 LLaMA 모델에는 다양한 버전이 있으며, 이 중 가장 작은 모델은 70억 매개변수를 가지고 있습니다. LLaMA 2에는 70억, 130억, 그리고 700억 매개변수의 모델이 포함되어 있습니다. 반면에, 소규모 언어 모델은 상대적으로 적은 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. SLM은 매개변수 수가 적어서 LLM보다 훈련과 운영이 더 쉽고 저렴합니다. 알파카 7B는 스탠포드 대학에서 개발되었으며, 주로 학술 연구용으로 사용되기 위해 설계되었습니다. 이 모델은 메타의 LLaMA 7B 모델을 기반으로 합니다. SLM의 훈련 비용과 자원 사용은 LLM에 비해 상대적으로 적습니다. 예를 들어, 알파카 7B 모델의 경우, 8개의 A100 GPU를 사용하여 약 3시간 동안 $100 미만으로 훈련할 수 있습니다. SLM은 데이터 보안, 개인 정보 보호 측면에서 이점이 있으며, 특정 작업에 빠르고 효율적입니다. SLM이 앞으로 어떻게 발전할지, 여러분의 생각은 어떤가요? 댓글로 의견을 공유해주세요! https://www.youtube.com/shorts/9kyQUds1aJg

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