LLAMA-3의 기능 탐구: RAG, 라우팅 및 함수 호출

이 섹션에서는 LLAMA-3의 쿼리 라우팅 및 함수 호출 기능을 탐구할 것입니다. Gro API를 사용하여 LLAMA-3 모델을 로드하고 다양한 작업에서의 성능을 테스트할 것입니다.

먼저 문서 청크화 및 임베딩을 위한 벡터 스토어와 문서 요약을 위한 다른 벡터 스토어를 만들 것입니다. 이를 통해 사용자 쿼리에 따라 적절한 벡터 스토어를 선택할 수 있는 모델의 능력을 테스트할 수 있습니다.

다음으로 쿼리 라우팅 성능을 살펴볼 것입니다. 특정 사실 검색 또는 문서 요약이 필요한 쿼리를 모델에 제공하고 모델이 적절한 벡터 스토어를 선택하여 응답을 생성하는 것을 관찰할 것입니다.

마지막으로 모델의 함수 호출 기능을 탐구할 것입니다. Gro API의 도구 사용 구현을 사용하여 모델이 외부 함수를 호출할 수 있도록 할 것입니다. NBA 경기 점수와 같은 정보를 검색하는 방법을 관찰할 것입니다.

이 섹션 전반에 걸쳐 38억 버전과 70억 버전의 LLAMA-3 모델 성능을 비교하고, 더 큰 모델의 개선 사항을 강조할 것입니다.

이 섹션에서는 LLAMA-3의 쿼리 라우팅 및 함수 호출 기능을 살펴볼 것입니다. WGE의 "Synthetic Social Networking is Coming" 기사를 데이터 소스로 사용할 것입니다.

먼저 필요한 구성 요소를 설정합니다. Gro API를 사용하여 LLAMA-3 모델(38억 버전과 70억 버전)을 로드하고 문서 청크화와 요약을 위한 두 개의 벡터 스토어를 만듭니다.

그런 다음 특정 사실 검색 또는 전체 문서 요약이 필요한 질문을 통해 모델의 쿼리 라우팅 기능을 테스트합니다. LLAMA-3의 70억 버전이 더 정확하고 포괄적인 응답을 제공하며 38억 버전보다 우수한 성능을 보입니다.

다음으로 LLAMA-3의 함수 호출 기능을 탐구합니다. Gro의 도구 사용 기능을 사용하여 구현할 수 있습니다. NBA 경기 점수를 검색하고 팀 이름과 최종 점수를 응답에 포함하도록 모델에 지시하는 시스템 메시지를 만듭니다. LLAMA-3의 38억 버전과 70억 버전 모두 외부 함수를 성공적으로 활용하고 요청된 정보를 제공합니다.

전반적으로 결과는 LLAMA-3이 다양한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 작업을 잘 수행할 수 있음을 보여주며, 더 큰 70억 버전이 전반적으로 더 강력한 성능을 보인다는 것을 보여줍니다.

70억 매개변수 LLAMA-3 모델은 38억 매개변수 버전에 비해 크게 향상된 성능을 보여줍니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다:

• 70억 모델은 Meta와 OpenAI 등 기업에 대해 언급된 정보에 대해 훨씬 더 자세하고 정확한 요약을 제공합니다. 단순히 소스 텍스트에서 문장을 복사하는 것이 아니라 핵심 포인트를 종합합니다.

• 여러 부분으로 구성된 더 복잡한 쿼리의 경우, 70억 모델이 쿼리 라우팅을 더 잘 수행합니다. 즉, 질문에 가장 관련성 있는 데이터 소스(벡터 인덱스 또는 요약 인덱스)를 정확하게 식별합니다.

• 사용 가능한 도구 기능과 관련이 없는 주제에 대해 질문받을 때, 70억 모델은 부적절한 도구 호출을 시도하지 않고 사려 깊은 응답을 제공할 수 있습니다.

전반적으로 70억 매개변수 LLAMA-3 모델의 규모 증가로 인해 언어 이해 및 추론 능력이 크게 향상되어 보다 미묘하고 개방형 쿼리를 더 효과적으로 처리할 수 있습니다. 모델 크기 증가가 이러한 성능 향상의 핵심 요인인 것으로 보입니다.

LLAMA-3은 공식적으로 함수 호출을 지원하지 않지만, Grok API에서 도구 사용 구현을 제공하여 언어 모델이 외부 도구를 활용하여 복잡한 쿼리에 답변할 수 있습니다.

이 프로세스의 핵심 단계는 다음과 같습니다:

1. 도구 정의: 시스템 메시지에는 사용 가능한 도구에 대한 자세한 설명이 포함되어 있습니다. 이를 통해 언어 모델이 주어진 쿼리에 적합한 도구를 결정할 수 있습니다.

2. 도구 선택: 사용자가 질문을 하면 언어 모델은 먼저 외부 도구를 사용해야 하는지 확인합니다. 그렇다면 쿼리의 맥락에 따라 적절한 도구를 선택합니다.

3. 도구 호출: 언어 모델은 선택한 도구를 호출하고 필요한 입력 매개변수를 전달합니다. 도구의 응답은 언어 모델로 다시 전달됩니다.

4. 최종 응답 생성: 언어 모델은 도구의 응답 정보를 사용하여 사용자에게 최종 답변을 생성합니다.

이 접근 방식을 통해 LLAMA-3은 복잡한 계산 수행 또는 특정 데이터 검색과 같은 외부 기능을 활용하여 사용자 쿼리에 대해 더 정확하고 포괄적인 응답을 제공할 수 있습니다.

제공된 예에서는 LLAMA-3이 Grok API와 통합되어 NBA 경기 점수에 대한 질문에 답변하는 방법을 보여줍니다. 모델은 적절한 도구를 선택하고, "게임 점수 가져오기" 기능을 호출하며, 검색된 정보를 사용하여 사용자에게 자세한 응답을 생성합니다.

전반적으로 LLAMA-3과 외부 도구의 통합은 모델의 기능을 확장하고 다양한 쿼리와 작업을 처리할 수 있게 합니다.

Lama 3 모델, 즉 38억 버전과 70억 버전 모두 쿼리 라우팅 및 함수 호출과 같은 다양한 작업에서 인상적인 기능을 보여주었습니다. 사용자 쿼리에 따라 관련 벡터 스토어 또는 요약 인덱스를 정확하게 식별하는 모델의 능력은 문맥과 관련성에 대한 강력한 이해력을 보여줍니다.

특히 70억 모델은 더 복잡한 쿼리에서 38억 버전보다 우수한 성능을 발휘하여 더 자세하고 정확한 응답을 제공했습니다. Gro API를 사용한 함수 호출 기능 구현은 모델의 유연성과 외부 도구를 활용하여 기능을 향상시킬 수 있는 능력을 보여줍니다.

전반적으로 Lama 3 모델은 다양한 작업을 효과적으로 처리할 수 있는 강력한 언어 모델로 입증되었습니다. 이 분석을 통해 얻은 통찰력은 대규모 언어 모델의 잠재력과 실용적 응용 분야를 탐구하는 개발자와 연구자들에게 유용할 것입니다.