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.
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