상세 설명

여기는 허깅페이스(hugging face), 올라마(ollama)같은 모델 커뮤니티에서 유명한 모델을 한 번 구현해봤습니다 (ChatGPT의 도움으로)

트랜스포머스

Transformers 라이브러리를 통해 다양한 모델들이 하나의 추론 코어로 통합되어 있으며, 각 캐릭터는 고유한 역할과 성격을 가진 추론 에이전트입니다.

Llama3-8B

단계적 분석과 구조적 설명에 강한 냉철한 전략가. Meta에서 제작되었고 80억개의 파라미터

Gemma3-12B

공감과 윤리적 판단에 특화된 따뜻한 상담자. 구글에서 제작되었고 120억개의 파라미터

Mistral-7B

빠르고 간결한 요약을 선호하는 실용주의자. 미스트랄에서 제작되었고 70억개의 파라미터

Grok-1

직관과 반문을 사용하는 철학적 탐색자. X(일론 머스크의 회시)에서 제작되었고 3140억개의 파라미터 하지만 Mixture of Expert 모델이라 실제로는 250억개의 파라미터가 쓰인다

gpt2

자유로운 연상과 감성적 텍스트 생성에 특화된 몽상가. Openai에서 제작되었고 15억개의 파라미터를 가지고 있다

Qwen3-14B

다국어와 형식적 표현에 강한 국제 감각 지식가. Qwen에서 제작되었고 140억개의 파라미터를 가지고 있다

phi4-14B

교과서형 정확성과 단정한 말투를 지닌 모범생. 마이크로소프트에서 제작되었고 140억개의 파라미터를 가지고 있다

llava-13B

시각 정보를 언어로 풀어내는 직관적 감각가. Haotian Liu가 제작했고 130억개의 파라미터를 가지고 있다

Tinyllama

짧고 효율적인 응답에 최적화된 경량 도우미. 프로젝트로 Llama의 경량 버전이다, 11억개의 파라미터를 가지고 있다

Command-R

명령어 처리와 긴 문맥 분석에 능한 전략형 AI. Cohere에서 제작했고 350억개의 파라미터를 가졌다

Starcoder

다양한 프로그래밍 언어를 해석하는 코드 분석가. BigCode에서 제작했고 150억개의 파라미터를 가졌다

Openchat

인간다운 대화와 감성적 응답에 능한 친구형 AI. 커뮤니티에 의해 만들어졌고 70억개의 파라미터를 가지고 있다