AI 요약관련 정보

• Hugging Face가 Llama 3 및 Gemma 34B보다 우수하고 빠르며 저렴하다고 주장하는 오픈소스 언어 모델 SmolLM3-3B를 출시했습니다. 🚀
• SmolLM3-3B는 3B 파라미터의 작은 크기에도 불구하고 다국어 지원, 128k의 긴 컨텍스트 창, 11조 토큰이라는 방대한 데이터로 훈련되었습니다. 🧠
• JavaScript 앱 개발(캔버스에 공과 벽돌 생성)을 통해 SmolLM3-3B, Llama 34B, Gemma 312B1(실수로 잘못 설치)의 성능을 비교했습니다. 💻
• Gemma 312B1은 초기 어려움에도 불구하고 여러 번의 시도 끝에 공 생성, 크기 조절 등 요청된 기능을 성공적으로 구현했습니다. ✨
• Llama 34B는 초기 기능 누락이 있었으나, 반복적인 프롬프트 수정을 통해 모든 요청 사항을 구현했으며, 요청하지 않은 배경색 변경 기능까지 추가했습니다. 🎨
• SmolLM3-3B는 첫 시도부터 유효하지 않은 코드를 생성했고, 여러 번의 수정 시도에도 기능을 구현하지 못했으며, 결국 응답을 중단하며 저조한 성능을 보였습니다. 📉
• 방대한 훈련 데이터와 효율적인 설계에도 불구하고, SmolLM3-3B는 Llama 34B와 Gemma 312B1에 비해 현저히 낮은 성능을 보여주며 기대를 충족시키지 못했습니다. 😮
• Gemma 모델 테스트 시, 의도했던 Gemma 34B 대신 Gemma 312B1 파라미터 모델이 실수로 사용되었음이 뒤늦게 확인되었습니다. ⚠️