🦙 Meta, Llama 4 공개! Scout, Maverick, Behemoth로 멀티모달 시대를 열다 🚀

Meta가 AI 기술의 새로운 기준을 제시하며 Llama 4 시리즈를 발표했습니다. 이 모델들은 멀티모달 처리 능력과 긴 컨텍스트 윈도우를 통해 AI의 한계를 뛰어넘는 성능을 보여줍니다. 특히 Scout와 Maverick은 이미 다운로드 가능하며, Behemoth는 현재 학습 중입니다. 아래에서 각 모델의 특징과 활용 방법을 자세히 살펴보겠습니다!

🌟 Llama 4 주요 모델 소개

🐾 Llama 4 Scout  
- 파라미터: 총 109B, 활성 17B  
- 컨텍스트 윈도우: 최대 10M 토큰 (약 7,500 페이지 분량)  
- 아키텍처: Mixture-of-Experts (16개 전문가 활성화)  
- 특징:  
   - 단일 NVIDIA H100 GPU(Int4 양자화)에서 실행 가능  
   - 긴 문맥 처리에 최적화  
   - 멀티모달 데이터(텍스트+이미지) 이해 가능  
- 활용 사례:  
   - 대규모 문서 요약  
   - 코드베이스 분석  
   - 이미지 기반 질의응답  

🐾 Llama 4 Maverick  
- 파라미터: 총 400B, 활성 17B  
- 컨텍스트 윈도우: 최대 1M 토큰  
- 아키텍처: Mixture-of-Experts (128개 전문가 활성화)  
- 특징:  
   - GPT-4o 및 Gemini 2.0 Flash를 능가하는 성능  
   - Reasoning, 코딩, 다국어 처리에서 뛰어난 성능  
- 활용 사례:  
   - 고난이도 문제 해결  
   - 멀티턴 대화 및 창의적 글쓰기  

🐾 Llama 4 Behemoth (미리보기)  
- 파라미터: 총 2T, 활성 288B  
- 특징:  
   - GPT-4.5 및 Claude Sonnet 3.7을 능가하는 성능  
   - STEM 분야에서 최고의 성과를 기록 중  
- 역할: Scout와 Maverick의 교사 모델로 활용  

🔧 Llama 4의 기술적 혁신  

1. Mixture-of-Experts 아키텍처(MoE): 필요한 전문가만 활성화해 효율성을 극대화.  
2. 네이티브 멀티모달 처리: 텍스트와 이미지를 동시에 이해하며, 이미지 기반 질의응답 및 설명 가능.  
3. 초장문 컨텍스트 지원: 최대 10M 토큰까지 처리 가능해 대규모 데이터 분석에 유리.  

📥 다운로드 및 사용법  

Scout와 Maverick은 Meta AI를 통해 다운로드 가능하며, WhatsApp, Messenger, Instagram에서도 이용할 수 있습니다.

💡 Meta의 Llama 4가 AI 시장에 어떤 변화를 가져올지 기대됩니다! 여러분의 의견을 댓글로 공유해주세요 🗨️  

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