What is Llama 4?
Meta의 오픈소스 AI 여정의 다음 단계, Llama 4에 오신 것을 환영합니다. 이번에 새롭게 선보이는 시리즈는 뛰어난 성능과 연산 효율성을 모두 추구하는 개발자, 연구원, 기업을 위해 설계된 강력한 멀티모달 모델입니다. Llama 모델 최초로 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 활용하여 실행 및 훈련 속도가 훨씬 빠르고 비용 효율적입니다. 텍스트, 이미지, 비디오 전반에 걸쳐 콘텐츠를 이해하고 생성하도록 기본적으로 설계된 Llama 4는 Scout 및 Maverick과 같은 특화된 버전을 제공하여 다양한 AI 애플리케이션 요구 사항에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공합니다.
주요 기능
💬 고급 언어 이해 및 생성: 복잡한 텍스트를 정확하게 해석하고 일관성 있는 문맥 인식 콘텐츠를 생성합니다. 방대한 텍스트 데이터 세트(다양한 양식에서 30조 개 이상의 토큰)로 훈련된 Llama 4는 창의적인 글쓰기 및 상세한 기사 작성부터 정교한 대화 상호 작용, 사용자 의도 파악 및 관련 응답 제공에 이르기까지 다양한 작업에서 탁월한 성능을 자랑합니다.
🖼️ 기본 멀티모달 처리: 초기 융합 아키텍처 덕분에 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 원활하게 통합하고 추론합니다. Llama 4는 이미지 내에서 객체, 장면 및 색상을 식별하여 설명과 분석을 제공할 수 있습니다. Scout 버전은 1천만 토큰 컨텍스트 창을 통해 경계를 넓혀 거대한 문서(수백만 단어)를 처리하거나 20시간 이상의 비디오 콘텐츠를 한 번에 분석할 수 있습니다. MetaCLIP을 기반으로 하는 시각적 인코더는 핵심 언어 모델과의 더 나은 정렬을 위해 특별히 조정되었습니다.
⚡ 효율적인 MoE 아키텍처: Llama 시리즈 최초로 MoE(Mixture of Experts) 설계를 채택하여 더 빠른 추론과 감소된 연산 비용을 가능하게 합니다. 모든 작업에 대해 전체 모델을 활성화하는 대신 MoE는 쿼리를 특화된 '전문가' 하위 모델로 라우팅합니다. 예를 들어 Llama 4 Maverick은 총 4천억 개의 파라미터를 가지고 있지만 주어진 입력에 대해 170억 개만 활성화하여 대기 시간과 운영 비용을 크게 줄입니다. 이러한 효율성은 FP8 정밀도와 같은 기술이 품질 저하 없이 높은 연산 처리량(예: Behemoth 사전 훈련을 위한 GPU당 390 TFLOP)을 달성하는 훈련으로 확장됩니다.
🌍 광범위한 다국어 기능: 200개 이상의 언어에 걸쳐 있는 데이터로 사전 훈련된 Llama 4는 강력한 다국어 이해, 번역 및 콘텐츠 생성을 제공합니다. 이를 통해 글로벌 사용자를 대상으로 하는 애플리케이션을 구축하여 통신 및 정보 처리 작업에 대한 언어 장벽을 허물 수 있습니다. 또한 특정 언어 데이터 세트에 대한 오픈 소스 미세 조정을 지원합니다.
활용 사례
Llama 4를 어떻게 활용할 수 있을까요? 몇 가지 예를 소개합니다.
고급 연구 보조 도구 구축: Llama 4 Scout에 녹음된 강의, 텍스트 및 다이어그램이 포함된 긴 연구 논문 또는 광대한 코드베이스를 입력한다고 상상해 보세요. 1천만 토큰 컨텍스트 창을 통해 이러한 광범위한 입력에서 정보를 종합하여 포괄적인 요약을 제공하고, 자료를 기반으로 복잡한 질문에 답변하거나, 인간이 놓칠 수 있는 코드 내 패턴을 식별할 수도 있습니다.
매력적인 멀티모달 챗봇 개발: Llama 4 Maverick을 사용하여 고객 서비스 봇 또는 창의적인 동반자를 강화하세요. 사용자는 제품 이미지를 업로드하고 자세한 질문을 할 수 있으며, Maverick은 이를 시각적으로 이해하고 상황에 맞게 응답할 수 있습니다. 창의적인 글쓰기 능력도 뛰어나 텍스트와 이미지를 모두 포함할 수 있는 사용자 프롬프트를 기반으로 매력적인 내러티브, 마케팅 카피 또는 맞춤형 스토리를 생성할 수 있습니다.
비용 효율적인 내부 도구 만들기: Llama 4 Scout(단일 H100 GPU에서 실행 가능)를 배포하여 회사에 대한 내부 지식 기반 검색 엔진을 구축하세요. MoE 아키텍처는 효율적인 작동을 보장하므로 직원은 막대한 연산 비용을 들이지 않고도 회사 문서, 보고서, 심지어 잠재적으로 내부 비디오 아카이브에서 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다.
결론
Llama 4는 접근 가능하고 고성능 AI를 위한 중요한 진전을 의미합니다. Meta는 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처의 효율성과 기본 멀티모달 및 광범위한 다국어 지원을 결합하여 다음 AI 프로젝트를 위한 강력하고 유연하며 오픈 소스 기반을 제공합니다. Scout의 막대한 컨텍스트 창, Maverick의 균형 잡힌 기능 및 이미지 선명도, Behemoth의 특화된 성능을 기대하든 Llama 4는 정교하고 효율적인 AI 애플리케이션 구축을 위한 매력적인 옵션을 제공합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Llama 4와 이전 Llama 버전의 주요 차이점은 무엇인가요? Llama 4는 몇 가지 주요 개선 사항을 도입했습니다. 향상된 효율성을 위해 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 사용하는 최초의 Llama 시리즈입니다. 텍스트, 이미지, 비디오를 처리하도록 처음부터 설계된 기본 멀티모달입니다. 다양한 요구 사항에 맞춰 제작된 특화된 버전(Scout, Maverick)을 제공합니다. Scout는 예외적으로 큰 1천만 토큰 컨텍스트 창을 특징으로 합니다. 더 크고 다양한 데이터 세트(200개 이상의 언어로 된 30T개 이상의 토큰)에서 훈련되었습니다.
MoE(Mixture of Experts)란 무엇이며 Llama 4에서 중요한 이유는 무엇인가요? MoE는 큰 모델이 "전문가"라고 하는 더 작고 특화된 하위 모델로 구성된 아키텍처입니다. 입력을 처리할 때 모델은 데이터를 가장 관련성이 높은 전문가에게만 라우팅하여 총 크기와 동일한 조밀한 모델을 활성화하는 것보다 훨씬 빠르고 연산 비용이 적게 드는 추론(모델 실행)을 수행합니다. Llama 4의 경우 이는 대기 시간 감소, 서비스 비용 절감 및 보다 효율적인 훈련을 의미합니다.
어떤 Llama 4 모델을 선택해야 하나요: Scout 또는 Maverick?
매우 긴 컨텍스트(매우 긴 문서, 코드베이스 또는 몇 시간 분량의 비디오와 같은 최대 1천만 개의 토큰)를 처리하는 것이 주요 요구 사항이거나 H100과 같은 단일 고급 GPU에서도 효율적으로 실행할 수 있는 매우 유능한 모델이 필요한 경우 Llama 4 Scout를 선택하세요.
창의적인 글쓰기 및 뉘앙스가 있는 이미지 이해에 대한 강력한 성능이 중요한 일반적인 용도의 어시스턴트 또는 챗봇 애플리케이션의 경우 Llama 4 Maverick을 선택하세요. 기능의 균형을 제공하며 LMSYS와 같은 일반 AI 벤치마크에서 높은 순위를 차지합니다.
Llama 4 Behemoth(현재 미리 보기 중)는 2조 개의 파라미터로 훈련되고 있으며 매우 복잡한 추론 작업을 대상으로 하는 STEM 벤치마크에서 뛰어난 가능성을 보여주고 있습니다.
Llama 4는 훈련 및 추론 중에 얼마나 기술적으로 효율적인가요? Llama 4는 효율성을 위해 여러 기술을 활용합니다. MoE 아키텍처는 추론 중에 활성 파라미터를 크게 줄입니다. 훈련의 경우 Meta는 FP8 정밀도를 사용하여 모델 품질을 유지하면서 높은 하드웨어 활용률(예: Behemoth 사전 훈련 중 GPU당 390 TFLOP)을 달성했습니다. Meta는 또한 다양한 규모에서 안정성과 성능을 보장하기 위해 중요한 훈련 하이퍼파라미터를 최적화하기 위한 MetaP라는 새로운 방법을 개발했습니다.
Llama 4는 진정으로 오픈 소스인가요? 예, Meta는 연구원, 개발자 및 기업이 모델에 자유롭게 액세스, 수정 및 구축하여 AI 커뮤니티 내에서 혁신을 촉진할 수 있도록 오픈 소스 라이선스로 Llama 4 모델을 출시하고 있습니다. 또한 모델은 오픈 소스 미세 조정을 지원합니다.
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Llama 4 was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-07.
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