메타 라마 3.2: 비전 모델 테스트 결과

### 메타의 라마 3.2 비전 모델 테스트: 성능 인사이트
* 메타는 최근 두 가지 크기로 제공되는 비전 기능이 포함된 **Llama 3.2**를 출시했습니다: **110억 개와 900억 개의 매개변수**이며, 테스트는 **Together.XYZ에서 900억 개 버전**으로 진행되었습니다.
* 📸 초기 테스트는 간단한 라마 이미지를 묘사하는 것이었는데, **라마 3.2는 라마의 위치와 모양을 정확하게 파악하는 데 성공**했습니다.
* 👤 하지만 유명인을 식별하라는 요청을 받았을 때, **라마 3.2는 빌 게이츠를 인식하지 못해** 이러한 제한이 없었던 이전 모델인 픽솔에 비해 검열 수준이 높은 것으로 나타났습니다.
* 🔤 캡차 및 코드 생성 요청에 대한 추가 테스트 결과, **라마 3.2는 반복적으로 지원할 수 없다고 말하면서 초검열의 특성을 강조**하여 실패로 끝났습니다.
* 🖼 반면, 이 모델은 **스타트업과 기업의 업무 환경을 대조하는 밈**을 성공적으로 해석하여 유머와 맥락을 이해하는 능력을 보여주었습니다.
* 📊 저장소 페이지의 스크린샷을 CSV 형식으로 변환할 때, 사용 가능한 저장소를 계산하는 데 약간의 오류가 있었지만, **Llama 3.2는 데이터를 정확하게 추출**하여 잘 수행했습니다.
* 🔍 "왈도는 어디에 있나요?"라는 까다로운 테스트에서는 모델이 **이미지에서 왈도의 위치를 잘못 인식**하여 해당 테스트가 불합격으로 이어졌습니다.
* 🔧 전반적으로 라마 3.2는 특정 영역에서 강점을 보였지만, **검열 수준이 높고 복잡한 작업에서 일부 부정확한 부분**이 있어 향후 반복 작업에서 개선의 여지가 있습니다.

메타의 라마 3.2는 비전 작업에서 어려움을 겪으며 사람을 식별하고 캡처를 해결하는 데 한계를 보였습니다.

Llama 3.2 VISION Tested - Shockingly Censored! 🤬

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** Exclusive Pinecone Partner **

Matthew Berman

Meta는 두 가지 크기의 Vision 컴포넌트가 포함된 Llama 3.

2를 출시했습니다: 110억 개와 900억 개의 매개변수.

900억 개의 파라미터를 가진 Vision 버전은 Together.

2는 라마의 단순한 이미지를 성공적으로 설명하지만 유명인을 식별하는 데는 실패하여 Pixol에 비해 더 많은 검열을 보여줍니다.

2는 캡처를 해결하고 대략적인 이미지에 대한 코드를 제공하는 데 실패했습니다.

또한 이 모델은 아이스크림 맛과 부적절한 콘텐츠에 대한 토론에 참여하는 데 어려움을 겪었습니다.

하지만 스타트업과 대기업의 업무 환경을 대조하는 밈을 성공적으로 설명했습니다.

L 추적: 애플리케이션 성능 모니터링 강화

L Trace는 개발자가 추적을 수집 및 분석하고, 데이터 세트를 만들고, 평가를 실행하여 애플리케이션 성능과 정확성을 향상시킬 수 있도록 도와줍니다.

오픈 소스 특성 및 개방형 텔레메트리 표준 사용으로 다른 통합 가시성 도구와 쉽게 통합할 수 있습니다.

새로운 에이전트 추적 기능은 Crew AI 세션을 기본적으로 지원하여 워크플로우에 대한 자세한 보기를 제공하고 LLM 성능을 간소화합니다.

6k로 가장 많은 저장 용량을 사용하고 있는 반면, iCloud 드라이브 앱의 다운로드 요구 사항은 잘못 표시되어 있습니다.

테스트 결과는 전반적으로 만족스러웠습니다.

왈도는 이미지의 오른쪽 상단 모서리에 있으며, 상단에서 약 1/3 정도 아래로, 오른쪽 가장자리에서 1/4 정도 안으로 들어가 있습니다.

왈도는 빨간색과 흰색 줄무늬 셔츠와 중절모를 쓰고 바다가 내려다보이는 바위틈에 서 있는 모습으로 묘사되어 있습니다.

이미지 분석 결과 왈도가 오른쪽 상단에 있는 것으로 잘못 표시되어 혼란을 야기합니다.

2의 전반적인 성능은 왈도의 위치를 찾는 데 만족스럽지 못했습니다.