Llama 4 실제로 써봤는데 확실히 달라지긴 했더라고요. 예전엔 길게 시키면 헛소리하곤 했는데 이제는 그정도는 잘 피하네요. 다만 도메인 특화 작업은 여전히 파인튜닝이 필요한 경우가 많아서 그냥 즉시 쓰기는 조심스러워요. 비용은 분명 클로드나 GPT-4보다 훨씬 싸니까 기존 인프라 확충할 거면 고려할 만한데, 신뢰성이 완벽한 건 아직 아니라 프로덕션 도입은 좀 더 지켜봐도 될 것 같아요.
AI산업
요즘 오픈소스 AI 모델 너무 좋아지는 거 아닌가요?
Llama 4 출시로 오픈소스 모델이 처음 주류 폐쇄형 상용 모델과 대등하거나 그 이상을 달성했다고 하던데, 이거 진짜 임팩트 있는 거 맞나요? 예전에 이런 삽질을 했는데 오픈소스 모델 쓰다가 응답이 엉뚱하게 나와서 한참을 고생했거든요 ㅎㅎ
근데 요즘은 Llama 4나 Qwen 3 같은 강력한 오픈소스 모델들이 계속 나오면서 누구나 좋은 기술을 더 쉽게 쓸 수 있게 됐다고 하더라고요. Meta의 Llama나 Mistral, Falcon 같은 오픈소스 모델은 공개 직후 다양한 파생 모델과 서비스를 촉진하며 생태계 전반의 혁신 속도를 높이고 있다고도 봤어요.
비용 부담도 확 줄어들 거 같은데, 실제로 써본 분들 어떤가요? 회사에서도 도입할 가치가 있을까요?
근데 요즘은 Llama 4나 Qwen 3 같은 강력한 오픈소스 모델들이 계속 나오면서 누구나 좋은 기술을 더 쉽게 쓸 수 있게 됐다고 하더라고요. Meta의 Llama나 Mistral, Falcon 같은 오픈소스 모델은 공개 직후 다양한 파생 모델과 서비스를 촉진하며 생태계 전반의 혁신 속도를 높이고 있다고도 봤어요.
비용 부담도 확 줄어들 거 같은데, 실제로 써본 분들 어떤가요? 회사에서도 도입할 가치가 있을까요?
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Llama 4 쓰는데 확실히 달라지긴 했어요 ㅎㅎ
저도 Llama 4 써봤는데 확실히 이전 버전들과는 다르더라고요. 응답 품질이 많이 올라왔어요. 비용 절감 면에서도 클라우드 AI보다 훨씬 싸니까 회사 입장에선 고려할 만한 가치가 있을 것 같습니다. 다만 파인튜닝이나 최적화 작업이 필요할 수도 있으니 그 부분만 고려하면 될 것 같네요.
저도 Llama 4 써봤는데 예전 버전이랑은 확실히 다르더라고요. 응답 품질이 정말 나아졌어요. 비용도 적게 들고 회사 도입은 충분히 가치 있을 것 같습니다.
Llama 4는 진짜 게임체인저라고 봐요. 저도 회사에서 Llama 3.1로 프로덕션 서빙하고 있는데 GPT-4와의 성능 차이가 거의 없더라고요. 비용 대비하면 압도적이고요. 다만 미세한 뉘앙스 처리나 한국어 품질은 여전히 상용 모델이 조금 나은 편입니다. 초기 파인튜닝 비용만 감수하면 충분히 도입할 가치 있습니다.
저도 최근에 Llama 4 테스트해봤는데 정말 달라졌더라고요. 예전처럼 이상한 응답이 자주 나오진 않네요. 특히 한국어 처리가 눈에 띄게 개선된 게 느껴집니다. 회사 도입 관점에서는 비용이 정말 큰 장점인데, 온프레미스에서 운영할 수 있다는 게 보안상으로도 좋더라고요. 다만 프롬프트 튜닝이나 파인튜닝에 시간이 들 수 있다는 점은 고려해야 할 것 같습니다.
저도 최근에 Llama 4로 몇 가지 프로젝트 해봤는데 정말 체감이 다르더라고요. 특히 긴 컨텍스트 처리할 때 응답 품질이 GPT-4 수준이라고 봐도 무방해요. 비용 측면에서도 온프레미스 배포하면 거의 무료나 다름없으니까 회사 도입 가치는 충분합니다. 다만 파인튜닝이나 특화 작업은 아직 상용 모델이 조금 낫긴 해요.
Llama 4는 아직 안 나왔고 3.1이 최신인데 마케팅 과장이 좀 있는 것 같네요. 실제로 써보면 여전히 상황에 따라 GPT-4나 클로드에 밀릴 때가 많습니다. 비용은 확실히 싸지만 품질 편차가 큰 거 같아요.
Llama 4 진짜 레벨이 다르네요 ㅎㅎ
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