LLaMA 4 출시! Meta가 대폭 준비

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Matthew Berman 구독자 419,000명

요약

이번 영상은 Meta가 출시한 LLaMA 4 모델군에 대해 상세히 소개한다. LLaMA 4는 텍스트, 이미지 등 다양한 데이터를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 모델로, 10백만 토큰에 달하는 긴 컨텍스트 윈도우를 자랑한다. 세 가지 버전(Scout, Maverick, 그리고 향후 공개될 Behemoth) 각각의 파라미터 수, 전문가 구성 및 성능 벤치마크를 통해 경쟁 모델들과의 우위를 설명한다. 또한 Box AI와의 협업, 효율적인 FP8 기반 학습 및 라이선스 제한과 같은 기술적·상업적 이슈도 함께 다루어 향후 발전 방향을 제시합니다.

주요 키워드

LLaMA 4 멀티모달 토큰 컨텍스트 Mixture of Experts Active Parameters 벤치마크 FP8 라이선스 Box AI 증류

하이라이트

  • 🔑 LLaMA 4는 10백만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 이는 기존 모델들이 가졌던 한계를 크게 뛰어넘는 점이다.
  • ⚡️ 세 가지 모델 버전—Scout, Maverick, 그리고 곧 공개될 Behemoth—은 각각 서로 다른 파라미터 수와 전문가(Expert) 구성을 갖춰 다양한 응용 분야에 최적화되어 있습니다.
  • 🌟 모든 버전은 멀티모달 처리를 지원하여 텍스트, 이미지 등 다양한 데이터를 동시에 입력 받고 출력할 수 있습니다.
  • 📌 Maverick은 비용 효율성과 뛰어난 벤치마크 성능을 보이며, 경쟁 모델들(GPT-4, Gemini 등)과 견줄만한 성과를 기록합니다.
  • 🚀 Box AI와의 협업을 통해 기업들이 방대한 비정형 데이터를 효과적으로 분석하고, 문서 처리 및 워크플로우 자동화를 실현할 수 있는 가능성을 엿볼 수 있습니다.
  • 🔍 모델의 학습 과정에서 FP8 정밀도를 활용한 효율적인 트레이닝과 Mixture of Experts 구조가 사용되어 비용과 계산 효율을 동시에 달성합니다.
  • 📄 LLaMA 4의 라이선스 제한은 대규모 사용자 기반을 가진 기업에게 별도의 승인 요청이 필요하다는 점 등, 상업적 활용 시 고려해야 할 중요한 이슈로 남아 있습니다.

용어 설명

멀티모달 (Multimodal)

텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 모델 특성을 의미합니다.

토큰 컨텍스트 윈도우 (Token Context Window)

모델이 한 번에 처리할 수 있는 입력 토큰의 최대 길이를 나타내며, LLaMA 4는 10백만 토큰이라는 업계 최고 수준의 길이를 자랑합니다.

Mixture of Experts

모델 내 여러 전문가(Expert) 중 입력에 가장 적합한 부분만 활성화하여 처리하는 구조로, 모델의 효율성과 성능을 향상시킵니다.

Active Parameters

전체 파라미터 중 실제 입력 처리에 사용되는 활성화된 파라미터를 의미하며, 효과적인 모델 운용에 중요한 역할을 합니다.

FP8

8비트 부동소수점 연산을 의미하며, 높은 계산 효율을 가져오면서도 모델 품질 저하를 최소화하는 학습 기법입니다.

[00:00:00] 소개 및 개요

Meta가 LLaMA 4를 발표하며 10백만 토큰 컨텍스트 윈도우와 멀티모달 기능을 강조하는 내용입니다. 세 가지 모델 버전이 존재하며, 혁신적인 구조와 성능을 예고합니다.

[00:00:48] LLaMA 4 Scout 세부 정보

Scout 모델은 1090억 개의 전체 파라미터 중 170억 개의 활성 파라미터와 16명의 전문가 구성을 갖추고 있습니다. 10백만 토큰의 컨텍스트 윈도우로 다양한 작업에서 우수한 성능을 발휘합니다.

[00:04:59] LLaMA 4 Maverick 성능 및 벤치마크

Maverick 모델은 170억 활성 파라미터, 128 전문가를 활용하며 비용 효율성과 뛰어난 성능을 입증합니다. 경쟁 모델 대비 우수한 결과와 탁월한 비용 대비 성능비를 보여줍니다.

[00:02:05] Behemoth 모델 및 증류 기법

아직 출시되지 않은 Behemoth 모델은 2조 개의 파라미터로, LLaMA 4의 확장판 역할을 합니다. 이 모델은 증류 과정을 통해 Scout와 Maverick 등 다른 모델의 기반이 됩니다.

[00:07:00] 아키텍처 및 학습 기법

LLaMA 4는 Mixture of Experts 구조와 FP8 정밀도 기반 학습 방식을 채택하여 효율적으로 트레이닝되었습니다. 강화학습을 통해 추후 '생각하는' 모델로 진화할 가능성을 엿봅니다.

[00:12:00] 라이선스, 소비자 GPU 문제 및 미래 전망

라이선스 제한으로 대규모 사용자 기업은 별도 승인을 받아야 하며, 소비자용 GPU에서 실행하기에는 어려움이 있습니다. 향후 모델 경량화, 양자화 및 새로운 발전이 기대됩니다.