기술적 특징 (아키텍처 및 성능 개선)
- 아키텍처 변화: Llama 4에서는 Mixture-of-Experts (MoE) 구조를 도입하였다. 이는 여러 개의 전문가(Network)를 두고 토큰마다 일부만 활성화하여 거대한 모델을 효과적으로 운용하는 기법이다. 이를 통해 17B 규모의 활성 파라미터만으로도 총 400B 규모(128개 전문가)의 거대 모델을 구현하였다.
- 모델 규모 및 성능: 공개된 Llama 4 모델은 Scout (17B×16)와 Maverick (17B×128) 두 가지이다. 총 파라미터 수는 각각 1090억(Scout), 4000억(Maverick)에 달하지만 활성 파라미터는 170억으로 동일하다. 이전 세대 Llama 3.1의 4050억 파라미터 밀집 모델과 비교하여 Llama 4는 동등 규모의 활성 파라미터로 더 높은 성능을 달성한다.
- 멀티모달 입력 지원: Llama 4는 텍스트와 이미지를 모두 입력으로 받아들이는 네이티브 멀티모달 모델이다. 이미지와 텍스트를 초기 단계부터 융합하여 처리할 수 있어, 이미지에 대한 시각적 인식, 이미지 추론 및 설명 생성 등을 수행한다.
- 문맥 길이 확장: Llama 4는 극도로 긴 컨텍스트 창을 제공한다. Scout의 문맥 길이는 최대 1천만 토큰(10M)에 달하며, Maverick도 100만 토큰 수준을 지원한다.
- 다국어 및 데이터: Llama 4는 12개 언어를 주요 대상으로 학습되었으며, 전체 사전학습에는 약 200개 언어의 데이터가 활용되었다.
활용 사례 (챗봇, 코드 생성, 검색 등 응용 분야)
- 지능형 챗봇 및 가상 비서: Meta는 Llama 4를 자사 메신저, WhatsApp, 인스타그램 DM 등에 연동하여 Meta AI 비서로 제공하고 있다.
- 텍스트 생성 및 콘텐츠 제작: 글쓰기, 요약, 번역, 창작 등의 자연어 생성 작업을 자동화할 수 있다.
- 코드 생성 및 소프트웨어 개발: 사용자의 설명을 기반으로 코드 스니펫을 생성하거나 기존 코드의 버그를 찾아 수정 제안하는 도우미 역할을 수행한다.
- 정보 검색 및 질의응답: 자연어 질문에 대해 관련 정보를 찾아 요약하고 답변을 생성한다.
- 비즈니스 데이터 분석 및 자동화: 기업 내 방대한 문서를 분석하여 요점 추출, 리스크 분석 등을 수행한다.
- 멀티모달 활용: 이미지 입력을 지원하여 제품 이미지 설명, 디자인 피드백, 의료영상 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있다.
경쟁 모델과의 비교 (GPT-4, Claude, Gemini 등)
- OpenAI GPT-4: GPT-4는 폐쇄형 모델로 뛰어난 추론 능력과 창작 성능을 보이지만, Llama 4의 공개 모델 특성과 긴 문맥 지원 등의 측면에서 차별화된다.
- Anthropic Claude: Claude는 초장문 처리와 AI 안전성에서 강점을 보이지만, Llama 4는 더 긴 문맥(최대 10M 토큰)을 지원하며 성능에서도 경쟁력을 갖추었다.
- Google Gemini: Gemini는 멀티모달과 강화학습을 접목하여 방대한 실시간 지식 활용이 장점이나, Llama 4는 개방형 라이선스와 사용자 자유도가 높은 것이 차이점이다.
역사 및 버전별 변화 (LLaMA 1→4 발전 과정)
버전 (출시)모델 파라미터 규모문맥 길이특징 및 변화
| LLaMA 1 (2023.02) | 7B, 13B, 33B, 65B | 2k | 초기 공개, 연구 목적 |
| LLaMA 2 (2023.07) | 7B, 13B, 70B | 4k | 상업적 이용 허용, 대화 최적화 |
| LLaMA 3 (2024.04) | 8B, 70B | 8k | 대규모 데이터로 성능 향상 |
| LLaMA 3.1 (2024.07) | 8B, 70B, 405B | 128k | 초대형 모델로 GPT-4 수준의 성능 |
| LLaMA 4 (2025.04) | 17B×128 MoE (400B) | 최대 10M | MoE 구조, 멀티모달, 초장문 맥락 |
산업 및 기업에서의 영향
- 주요 클라우드 플랫폼이 Llama를 제공하여 AI 응용 구축을 쉽게 했다.
- Meta는 자사 서비스(페이스북, WhatsApp 등)에 Llama 모델을 활용하여 사용자 서비스를 개선하고 있다.
- 오픈소스 커뮤니티의 급속한 발전을 촉진하여 AI 기술 민주화에 큰 영향을 주었다.
요약하면 Llama 4는 기술 혁신, 활용 가능성, 경쟁력 있는 성능, 산업계의 광범위한 활용으로 AI 분야에서 중요한 위치를 점하고 있다.