지난 몇 년 동안 AI 세계는 공개 협력 문화에서 밀접하게 보호 된 독점 시스템으로 지배적 인 문화로 전환했습니다. Openai – 문자 그대로“Open”으로 설립 된 회사는 2019 년 이후 가장 강력한 모델을 비밀로 유지하기 위해 피벗되었습니다. 인류 그리고 Google 마찬가지로 API 벽 뒤에 최첨단 AI가 제작되었으며, 용어에만 접근 할 수 있습니다. 이 폐쇄 된 접근 방식은 안전과 비즈니스 이익에 의해 부분적으로 정당화되었지만, 초기 오픈 소스 정신의 상실을 애도하는 많은 사람들이 공동체의 많은 사람들을 남겼습니다.
이제 그 정신은 컴백을하고 있습니다. 메타 새로 출시 된 라마 4 모델 신호를 신호를 보내십시오. 가장 높은 수준에서 오픈 소스 AI를 부활시키려는 대담한 시도. Openai의 CEO Sam Altman은 최근 회사가 Open Models와 관련하여“역사의 잘못된 측면에있다”고 인정했습니다. 발표 된 계획 “강력한 새로운 오픈 웨이트”GPT-4 변형. 요컨대, 오픈 소스 AI가 다시 시작되고 있으며“열린”의 의미와 가치가 발전하고 있습니다.
(출처 : 메타)
라마 4 : GPT-4O, Claude 및 Gemini에 대한 메타의 공개 도전자
Meta는 LLAMA 4를 AI 헤비급의 새로운 모델에 대한 또 다른 직접적인 도전으로 공개하여이를 개방형 대안으로 배치했습니다. Llama 4는 오늘날 두 가지 맛-Llama 4 Scout과 Llama 4 Maverick-시선을 사로 잡는 기술 사양과 함께 제공됩니다. 둘 다 믹스 엔터 (MOE) 쿼리 당 매개 변수의 일부만 활성화하여 런타임 비용을 분쇄하지 않고 총 크기가 크게 활성화됩니다. 스카우트와 매버릭은 각각 170 억 개의 “활성”매개 변수 (주어진 입력에서 작동하는 부분)를 사용하지만 Moe 덕분에 스카우트는 16 명의 전문가 (총 109b 매개 변수)와 128 명의 전문가 (400b 총 400b)에 걸쳐 Maverick을 전파합니다. 결과 : Llama 4 모델은 강력한 성능을 제공하며 일부 폐쇄 된 모델조차 부족한 독특한 특전으로 그렇게합니다.
예를 들어, Llama 4 Scout은 업계 최고의 1 천만 개의 토큰 컨텍스트 창, 대부분의 라이벌을 넘어서는 순서를 자랑합니다. 이것은 한 번에 진정으로 거대한 문서 나 코드베이스를 섭취하고 추론 할 수 있음을 의미합니다. 규모에도 불구하고 스카우트는 고도로 양자화 될 때 단일 H100 GPU에서 실행할 수있을 정도로 효율적이며, 개발자는 실험하기 위해 슈퍼 컴퓨터가 필요하지 않다는 것을 암시합니다.
한편 Llama 4 Maverick은 최대의 능력을 위해 조정되었습니다. 초기 테스트에 따르면 Maverick은 추론, 코딩 및 비전 작업에 대한 최고의 폐쇄 모델을 일치 시키거나 꺾습니다. 사실, 메타는 이미 더 큰 형제 인 라마 4 베헤모스를 괴롭히고 있습니다. “여러 STEM 벤치 마크에서 GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet 및 Gemini 2.0 Pro를 능가합니다.” 메시지는 명확합니다. 개방형 모델은 더 이상 2 단계가 아닙니다. Llama 4는 최첨단 지위를 위해 건전하고 있습니다.
마찬가지로 Meta는 LLAMA 4를 즉시 다운로드하고 사용할 수 있도록 만들었습니다. 개발자는 공식 사이트에서 스카우트와 매버릭을 잡을 수 있습니다. 포옹 얼굴 LLAMA 4 커뮤니티 라이센스에 따라. 즉, 차고 해커에서 Fortune 500 회사에 이르기까지 모든 사람은 후드 아래에 있고 모델을 필요에 맞게 조정하고 자체 하드웨어 또는 클라우드에 배치 할 수 있습니다. 이것은 Openai의 GPT-4O 또는 Anthropic ‘s Claude 3.7과 같은 독점적 인 제품과는 대조적입니다.
Meta는 Llama 4의 개방성이 사용자에게 권한을 부여하는 것임을 강조합니다. “우리는 Llama 4 Herd에서 첫 번째 모델을 공유하고 있으며,이를 통해 사람들이보다 개인화 된 멀티 모드 경험을 구축 할 수 있습니다.” 다시 말해, Llama 4는 전 세계 개발자와 연구원의 손에 달려있는 툴킷입니다. Meta는 GPT-4 및 Claude와 같은 능력과 경쟁 할 수있는 모델을 발표함으로써 최상위 AI가 Paywall 뒤에 살 필요가 없다는 개념을 되 살리고 있습니다.
(출처 : 메타)
진정한 이상주의 또는 전략적 놀이?
메타 피치 라마 4는 거의 이타적인 용어로 웅장합니다. “우리의 오픈 소스 AI 모델 인 Llama는 100 억 회 이상 다운로드되었습니다.” Mark Zuckerberg CEO 최근에 발표되었습니다그것을 추가합니다 “Open Sourcing AI 모델은 모든 사람들이 AI의 이점에 접근 할 수 있도록하는 데 필수적입니다.” 이 프레임은 메타를 민주화 된 AI의 횃불 지어로 페인트합니다. 그리고 실제로 Llama Family의 인기는 이것을 뒷받침합니다. 모델은 놀라운 규모로 다운로드되었습니다 (단 몇 개월 만에 6 억 5 천만에서 10 억으로 총 다운로드). Spotify, AT & T 및 Doordash와 같은 회사에서 이미 생산에 사용됩니다.
Meta는 개발자가 자신이 실행할 수있는 개방형 모델을 갖는 “투명성, 사용자 정의 가능성 및 보안”에 감사한다는 것을 자랑스럽게 생각합니다. “새로운 수준의 창의성과 혁신에 도달하는 데 도움이됩니다.” 블랙 박스 API와 비교합니다. 원칙적으로, 이것은 AI에 적용되는 오래된 오픈 소스 소프트웨어 정신 (Linux 또는 Apache)이 커뮤니티에 분명히 승리하는 것처럼 들립니다.
그러나이 개방성의 전략적 미적분학을 무시할 수는 없습니다. 메타는 자선 단체가 아니며,이 맥락에서“오픈 소스”는 경고와 함께 제공됩니다. 특히 LLAMA 4는 표준 허용 라이센스가 아닌 특별 커뮤니티 라이센스에 따라 릴리스됩니다. 따라서 모델 가중치는 자유롭게 사용할 수 있지만 제한 사항이 있습니다 (예 : 특정 고급 소스 사용 사례는 허가가 필요할 수 있으며 라이센스는 다음과 같습니다. “소유권” 메타에 의해 제작된다는 의미에서. 이것은 아닙니다 오픈 소스 이니셔티브 (OSI) 오픈 소스에 대한 승인 된 정의로 인해 일부 비평가들은 회사 가이 용어를 오용하고 있다고 주장했다.
실제로, Meta의 접근 방식은 종종 “오픈-가이트”또는 “소스 이용 가능”AI로 묘사됩니다. 코드와 가중치는 개방되어 있지만 메타는 여전히 약간의 제어를 유지하고 모든 것을 공개하지 않습니다 (예 : 교육 데이터). 그것은 사용자의 유틸리티를 감소 시키지는 않지만 메타는 전략적으로 오픈 – 스스로를 보호하기에 충분한 고삐를 유지하십시오 (그리고 아마도 경쟁 우위). 많은 회사들이 AI 모델에서 “오픈 소스”레이블을 때리고 주요 세부 사항을 보류하여 진정한 개방성의 정신을 전복하고 있습니다.
왜 메타가 전혀 열릴까요? 경쟁 환경은 단서를 제공합니다. 강력한 모델을 무료로 출시하면 광범위한 개발자 및 엔터프라이즈 사용자 기반을 빠르게 구축 할 수 있습니다. 당신이 가진 미스트랄프랑스 신생 기업은 초기 오픈 모델로 정확히이를 수행하여 최고 수준의 실험실로서의 신뢰를 얻었습니다.
LLAMA로 시장을 시드함으로써 Meta는 AI 생태계에서 기술이 기초가되도록하여 배당금을 장기적으로 지불 할 수 있습니다. 모든 사람이 “오픈”모델을 사용한다면, 당신은 간접적으로 표준을 설정하고 당신의 플랫폼을 향해 사람들을 조종 할 수도 있습니다 (예 : Meta의 AI Assistant Products는 LLAMA를 활용합니다. PR과 포지셔닝의 요소도 있습니다. Meta는 특히 개방적 인 비판에 직면하게되었습니다. 메타의 움직임이 얼마나 효과적인지를 부분적으로 강조합니다.
획기적인 중국 오픈 모델 이후 Deepseek-R1 1 월에 등장하여 이전 모델을 도약 한 Altman은 OpenAi가“역사의 잘못된 측면에 남겨두고 싶지 않다고 지적했다. 이제 Openai는 향후 강한 추론 능력을 가진 개방형 모델을 약속하고 있습니다. 태도의 변화를 표시합니다. 그 변화에서 메타의 영향을보기는 어렵습니다. 메타의 오픈 소스 자세는 모두 정통합니다 그리고 전략적 : AI에 대한 접근성을 진정으로 넓히지 만 라이벌을 추출하고 메타의 용어에 대한 시장의 미래를 형성하기위한 정통한 도박이기도합니다.
개발자, 기업 및 AI의 미래에 대한 시사점
개발자에게 Llama 4와 같은 개방형 모델의 부활은 신선한 공기의 호흡입니다. 단일 공급자의 생태계와 수수료에 잠겨있는 대신 이제 자체 인프라에서 강력한 AI를 실행하거나 자유롭게 사용자 정의 할 수있는 옵션이 있습니다.
이것은 기밀 데이터를 다른 사람의 블랙 박스에 공급하는 데주의를 기울이는 민감한 산업의 기업 (금융, 의료 또는 정부 또는 정부)에게 큰 도움이됩니다. LLAMA 4를 사용하면 은행이나 병원은 자신의 방화벽 뒤에 최첨단 언어 모델을 배치하여 외부 엔티티와 토큰을 공유하지 않고 개인 데이터로 조정할 수 있습니다. 비용 이점도 있습니다. 상위 모델의 사용 기반 API 요금은 급등 할 수 있지만, 공개 모델에는 사용 통행료가 없습니다. 컴퓨팅 전력 만 사용하기 위해서만 비용을 지불합니다. 무거운 AI 워크로드를 늘리는 비즈니스는 사내에서 확장 할 수있는 개방형 솔루션을 선택하여 크게 절약 할 수 있습니다.
우리가 기업의 개방형 모델에 더 많은 관심을보고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 많은 사람들이 오픈 소스 AI의 통제와 보안이 1 개의 크기에 맞는 폐쇄 서비스보다 자신의 요구에 더 잘 맞다는 것을 깨닫기 시작했습니다.
개발자들도 혁신의 혜택을 누리고 있습니다. 모델 내부에 액세스 할 수 있으므로 폐쇄 된 API가 절대 충족하지 못할 수있는 방식으로 틈새 도메인 (법, 생명 공학, 지역 언어-이름)의 AI를 미세 조정하고 개선 할 수 있습니다. 의료 지식에 대해 미세 조정 된 챗봇에서 미니어처 버전을 실행하는 취미 스마트 폰 앱에 이르기까지 초기 LLAMA 모델 주변의 지역 사회 중심 프로젝트의 폭발은 개방형 모델이 실험을 민주화 할 수있는 방법을 입증했습니다.
그러나 개방형 모델 르네상스도 어려운 질문을 제기합니다. 중요한 컴퓨팅 자원을 가진 사람들 만 400B 패러마 미터 모델을 실행할 수 있다면“민주화”가 실제로 발생합니까? Llama 4 Scout과 Maverick은 모 놀리 식 모델에 비해 하드웨어 바를 낮추지 만 여전히 헤비급 – PC가 클라우드 도움없이 처리 할 수없는 일부 개발자에게는 손실되지 않습니다.
희망은 모델 압축, 증류 또는 소규모 전문가 변형과 같은 기술이 Llama 4의 힘을보다 접근하기 쉬운 크기로 떨어 뜨릴 수 있기를 희망합니다. 또 다른 관심사는 오용입니다. Openai와 다른 사람들은 강력한 모델을 공개적으로 공개하면 악의적 인 행위자가 가능할 수 있다고 주장했다 (정보, 악성 코드 등을 생성하기 위해).
이러한 우려 사항은 여전히 남아 있습니다. 오픈 소스 클로드 또는 GPT는 회사가 API에 대해 집행하는 안전 필터없이 오용 될 수 있습니다. 반대로, 지지자들은 개방이 지역 사회 또한 문제를 식별하고 수정하려면 비밀 시스템보다 시간이 지남에 따라 모델을보다 강력하고 투명하게 만듭니다. 개방형 모델 커뮤니티가 안전을 심각하게 받아들이고 자체 가드 레일을 개발하고 모범 사례를 공유한다는 증거가 있지만 지속적인 긴장입니다.
점점 더 분명한 것은 우리가 개방형 모델이 공존하는 하이브리드 AI 환경으로 향하고 있다는 것입니다. OpenAi, Anthropic 및 Google과 같은 폐쇄 된 공급 업체는 여전히 절대 성능을 유지하고 있습니다. 실제로 2024 년 후반에 연구가 제안했다 오픈 모델 기능에. 그러나 그 차이는 빨리 닫히고 있습니다.
오늘날의 시장에서“오픈 소스 AI”는 더 이상 취미 프로젝트 나 구형 모델을 의미하는 것이 아닙니다. 이제는 기술 거인과 신생 기업을위한 AI 전략의 핵심입니다. Meta의 Llama 4 발사는 진화하는 개방성 가치를 강력하게 상기시켜줍니다. 그것은 한 번에 민주화 기술의 철학적 입장이며, 고도의 산업 전투에서 전술적 움직임입니다. 개발자와 기업의 경우 새로운 트레이드 오프로 결정을 복잡하게하더라도 혁신과 자율성에 대한 새로운 문을 열어줍니다. 그리고 더 넓은 생태계의 경우, AI의 혜택이 몇몇 기업의 손에 갇히지 않을 것이라는 희망을 제기합니다. 만약에 오픈 소스 정신은 근거를 유지할 수 있습니다.
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