［뉴시안= 조현선 기자］메타가 인공지능(AI) 거대언어모델(LLM) 시리즈 신작인 '라마4(LLaMA4)'를 공개했다. 1년 만에 내놓는 새 버전이다. 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용해 연산 효율을 크게 높인 점이 특징이다. 

메타는 5일(현지 시간) 자사 공식 블로그를 통해 라마4 라인업 중 '스카우트(Scout)'와 '매버릭(Maverick)'을 선보인다고 밝혔다.  

메타에 따르면 라마4는 텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등을 동시에 이해하는 '멀티모달 AI'다. 기존에 존재하던 LLM보다 연산 효율을 크게 높였다. 이에 대해 메타는 "스카우트와 매버릭은 기존의 자사 AI 모델 중 가장 많이 개선됐고, 동급의 AI와 비교해도 멀티모달 기능에서 가장 뛰어난 모델"이라고 자신했다.

먼저 스카우트는 장문 이해 등에 특화돼있다. 특히 총 1090억개의 매개변수(파라미터)를 보유하고 있지만 실제 작업 시에는 170억개의 매개변수만 활성화돼 더 빠르고 효율적으로 결과를 낼 수 있다.

메타는 스카우트가 젬마3, 제미나이 2.0 플래시 라이트, 미스트랄 3.1 등보다 주요 벤치마크에서 더 나은 결과를 냈다고 강조했다.

매버릭은 보다 복잡한 지시를 수행하는 데 특화돼 있다. 매버릭 또한 4000억개의 매개변수를 갖고 있지만 실제 기능을 수행할 땐 170억개의 매개변수만 선택적으로 사용한다. 여타 AI 모델보다 훨씬 더 큰 규모의 모델이지만 매개변수를 선택적으로 활용해 연산 비용은 낮추고 속도는 높일 수 있게 됐다는 설명이다.

이를 위해 메타는 라마4에 전문가 혼합 구조가 적용됐다고 밝혔다. 

매버릭의 경우 AI 모델을 128개의 전문가 그룹으로 나누고, 스카우트는 16개의 그룹으로 나눠서 작동한다. 이렇게 나뉜 그룹 중 특정 작업에 맞는 소수의 전문가 경로만 작동하게 하는 식이다. 이를 통해 기존 LLM이 전체 파라미터를 모두 돌려야 했던 것과 달리 성능은 유지하면서도 연산 비용과 에너지 소모는 크게 줄일 수 있게 됐다.

실제로 메타의 테스트 결과 매버릭은 오픈AI의 GPT-4o, 구글의 제미나이 2.0 플래시 등의 성능을 우회하며, 딥시크 v3와 유사한 성능을 보이면서 능동 매개변수의 절반 이하로 추론 및 코딩 분야에서 비슷한 성과를 냈다고 강조했다.

스카우트와 매버릭은 메타 공식 웹사이트와 허깅 페이스 등을 통해 오픈소스로 제공된다. 향후 와츠앱, 페이스북 메신저, 인스타그램 등 AI 어시스턴트에도 순차 적용될 예정이다.

마크 저커버그 메타 CEO는 자신의 인스타그램을 통해 "우리의 목표는 세계 최고의 AI를 구축하고 이를 오픈 소스로 제공하여 전 세계 모든 사람이 혜택을 누리도록 하는 것"이라며 "라마4는 시작에 불과하며, 앞으로 더 많은 계획이 있다"고 말했다.

한편 메타는 이날 시리즈 중 최상위 모델인 '베헤모스(Behemoth)'도 소개했다. 단, 베헤모스는 아직 개발, 학습을 진행 중으로 오픈 소스 제공 여부도 알려지지 않았다. 베헤모스는 메타가 세계에서 가장 똑똑한 AI로 만들고자 학습을 진행하고 있다. 전체 매개변수는 총 2조개에 달하며, 작업 시에는 이 가운데 2880억개가 활성화되는 초거대 모델이다. 메타는 베헤모스가 GPT-4.5, 클로드 소네트 3.7, 제미나이 2.0 프로 등을 능가한다고 밝혔다.