메타가 자사 Llama 계열의 새로운 AI 모델 컬렉션인 Llama 4를 공개했습니다. 출시 시점 역시 토요일이었습니다.
총 세 가지 모델이 공개되었으며, 모델명은 Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick, 그리고 Llama 4 Behemoth입니다. 메타에 따르면, 이 모델들은 "광범위한 시각적 이해"를 제공하기 위해 "방대한 양의 레이블이 지정되지 않은 텍스트, 이미지 및 비디오 데이터"로 훈련되었습니다.
이러한 Llama 4의 개발 가속화는 중국 AI 연구소 DeepSeek의 오픈 모델들이 메타의 이전 주력 모델인 Llama 모델과 동등하거나 그 이상의 성능을 보여준 성공에 힘입은 것으로 알려졌습니다. 메타는 DeepSeek이 어떻게 특정 모델들(모델명)과 Scout, Maverick 같은 모델의 구동 및 배포 비용을 낮추었는지 분석하기 위해 워크룸을 가동한 것으로 전해졌습니다. Scout와 Maverick는 현재 Llama.com 및 AI 개발 플랫폼 Hugging Face를 포함한 메타의 파트너들을 통해 공개적으로 접근할 수 있으며, Behemoth는 현재 훈련 단계에 있습니다. 메타는 자사 앱 전반에 걸쳐 작동하는 AI 기반 비서인 Meta AI가 Llama 4를 사용하여 40개국으로 업데이트되었다고 밝혔습니다. 다만, 멀티모달 기능은 현재 미국 내 영어 사용자에게만 한정되어 있습니다.
한편, Llama 4 라이선스 정책으로 인해 일부 개발자들은 우려를 표하고 있습니다. EU에 "거주지"를 두거나 "주요 사업장"을 둔 사용자 및 기업은 이 모델을 사용하거나 배포하는 것이 금지되어 있는데, 이는 해당 지역의 AI 및 데이터 개인정보 보호 법규가 요구하는 거버넌스 요건 때문일 가능성이 높습니다. (과거 메타는 이러한 법률들이 지나치게 부담스럽다고 비판한 바 있습니다.) 또한, 이전 Llama 출시 사례와 마찬가지로, 월간 활성 사용자 수(MAU)가 7억 명이 넘는 기업은 메타에 별도의 라이선스를 요청해야 하며, 메타는 이를 전적으로 재량으로 승인하거나 거부할 수 있습니다.
메타는 블로그 게시물을 통해 "이 Llama 4 모델들은 Llama 생태계의 새로운 시작을 알립니다"라고 강조하며, "이는 Llama 4 컬렉션의 시작에 불과합니다"라고 덧붙였습니다. 메타는 Llama 4가 훈련 및 질의응답 과정에서 계산 효율성이 더 높은 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE) 아키텍처를 처음으로 도입한 모델군이라고 설명했습니다. MoE 아키텍처는 본질적으로 데이터 처리 작업을 여러 하위 작업으로 분해하고, 이를 전문화된 모델에 할당하는 방식을 채택합니다.
메타는 Llama 4가 단순한 고성능을 넘어 사용자의 니즈에 맞춰 세밀하게 작동하도록 설계되었습니다.
한편, Llama 4의 성능은 전작을 뛰어넘으며 다양한 전문 분야에 적용될 수 있습니다.
Llama 4의 전문성을 보여주는 몇 가지 측면은 다음과 같습니다.
마지막으로, Llama 4는 보안과 개인 정보 보호에도 중점을 두고 설계되었습니다.
결론적으로, Llama 4는 단순한 성능 향상을 넘어 전반적인 사용자 경험과 산업적 요구사항을 충족시키도록 진화했습니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2025/04/05/meta-releases-llama-4-a-new-crop-of-flagship-ai-models