대규모 언어 모델(LLM)에 대한 개요

Claude 4와 그 기능에 대해 자세히 알아보기 전에 실제 세계에서 대규모 언어 모델이 어떻게 사용되고 있는지 살펴보겠습니다.

대부분의 최첨단 LLM은 트랜스포머라는 기계 학습 아키텍처를 기반으로 구축되어 긴 텍스트에서 단어 간의 관계를 이해하는 데 도움을 줍니다. 따라서 단순히 문장을 자동 완성하는 것뿐만 아니라 문서 요약, 코드 작성, 질문에 대한 답변, 언어 번역 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

사실 LLM의 가장 큰 강점은 유연성입니다. 일단 교육을 받으면 추가 튜닝을 거의 또는 전혀 하지 않고도 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 따라서 고객 지원 및 교육부터 소프트웨어 개발, 콘텐츠 제작 및 연구에 이르기까지 다양한 분야에서 유용하게 활용할 수 있습니다.

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AI 도입이 증가함에 따라 LLM은 고객 서비스 팀의 응답 자동화를 돕고, 학생들에게 튜터링 도구를 제공하며, VS Code와 같은 코딩 환경 내에서 개발자를 지원하고, 전문가가 계약서, 보고서, 데이터를 쉽게 검색할 수 있도록 돕고 있습니다. 한편, 일부 LLM은 계획, 연구 또는 워크플로우 작성과 같은 다단계 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트에 통합되고 있습니다.

클로드 LLM의 진화

Anthropic의 Claude 모델은 출시될 때마다 속도, 추론 및 전반적인 기능 면에서 꾸준히 개선되어 왔습니다. 다음은 Claude 4에 이르기까지 Claude 제품군이 어떻게 발전해왔는지 간략하게 살펴보는 개요입니다:

• 클로드 인스턴트 1.2, 2, 2.1: 이 초기 모델은 비용 효율적이고 빠른 응답을 위해 설계되었습니다. Claude 2.1에서는 200,000개 토큰 컨텍스트에 대한 지원이 도입되었습니다(즉, 한 번의 상호작용으로 전체 녹취록과 같은 긴 입력을 처리할 수 있음).
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• 클로드 3 하이쿠와 3.5 하이쿠: 속도와 효율성에 최적화된 경량 모델입니다. 요약, 기본 채팅, 고객 지원과 같은 실시간 애플리케이션에 이상적이었습니다.
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• 클로드 3 소네트와 3.5 소네트: 두 모델 모두 속도 저하 없이 강력한 성능을 제공하는 균형 잡힌 모델이었습니다. 대용량 프롬프트와 긴 출력을 지원하는 이 모델들은 다양한 비즈니스 사용 사례에 적합했습니다.
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• 클로드 3 Opus: 복잡하고 추론이 필요한 작업을 위해 설계된 고성능 모델입니다. 속도가 느리고 리소스 집약적이지만 Opus는 상세하고 정확한 응답을 제공하므로 연구, 전략 및 창의적인 작업에 적합합니다.
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• 클로드 3.7 소네트: Claude 4가 출시되기 전까지 가장 진보된 Claude 모델이었습니다. 보다 심층적인 응답을 위한 확장 사고 모드를 도입하고 긴 작업의 일관성을 개선했으며 고급 프로그래밍, 세부 분석 및 장문의 글쓰기에 이상적이었습니다.

앤트로픽의 클로드 4 알아보기

Claude 4는 복잡하고 장기적인 작업을 처리하기 위해 대규모 언어 모델을 설계하는 방식에 관한 이야기를 바꿉니다. 속도나 출력 품질에만 초점을 맞추지 않고 지속적인 추론, 향상된 컨텍스트 처리, 더욱 안정적인 성능을 지원하는 것을 목표로 하는 Anthropic의 최신 모델인 Claude Opus 4와 Claude Sonnet 4를 소개합니다. 

예를 들어, Claude 4 모델은 더 신중하게 생각하고 작업을 완료하기 위해 바로 가기나 요령을 사용하지 않습니다. 실제로 소네트 3.7과 같은 이전 버전에 비해 그렇게 할 확률이 65%나 낮습니다.

두 모델의 또 다른 핵심 기능은 응답하기 전에 여러 단계를 일시 중지하고 고려할 수 있는 확장적 사고입니다. 따라서 Claude 4는 분기 작업 탐색, 다단계 프로세스 계획 또는 구조화된 콘텐츠 작성과 같이 사려 깊은 단계별 추론이 중요한 상황에서 특히 유용합니다.

또한 Claude Opus 4에는 향상된 메모리 기능이 도입되었습니다. 개발자가 로컬 파일에 대한 액세스를 제공하면 모델은 영구 메모리 파일을 생성하고 참조하여 세션 전반에서 주요 세부 정보를 추적할 수 있습니다. 

두 모델 모두 외부 도구와 함께 작동하도록 제작되었습니다. Claude 4는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)라는 개념을 사용하여 API 및 파일 시스템에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 응답을 생성하고, 실제 데이터와 상호 작용하고, 백그라운드 작업을 실행하거나, 워크플로우의 일부로 사용자 지정 도구를 사용할 수 있는 AI 시스템을 만들 수 있습니다.

클로드 4 AI 모델의 적용

에이전트 AI와 모델 컨텍스트 프로토콜과 같은 개념은 Claude 4의 사용 방식에 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 모델은 단순히 프롬프트에 응답하기 위해 구축된 것이 아니라 더 복잡한 작업을 수행하고, 도구와 연결하고, 더 큰 시스템의 일부로 작동하도록 설계되었습니다.

다음으로, 코딩 및 이미지 분석과 같은 애플리케이션에서 Claude 4를 어떻게 사용할 수 있는지 살펴보겠습니다.

Claude Opus 4의 코딩 기능 살펴보기

깔끔하고 신뢰할 수 있는 코드를 작성하는 것은 숙련된 개발자에게도 때때로 어려울 수 있습니다. 그렇기 때문에 한 사람이 코드를 작성하고 다른 사람이 검토하는 페어 프로그래밍이 오랫동안 신뢰할 수 있는 접근 방식으로 사용되어 왔습니다. 이제 Claude Opus 4와 같은 AI 모델을 통해 개발자는 지능형 어시스턴트로부터 이와 유사한 지원을 받을 수 있습니다.

Claude Opus 4는 복잡한 코딩 프로젝트를 처리하도록 설계되었습니다. AI 모델이 오픈 소스 코드의 실제 버그를 얼마나 잘 수정할 수 있는지 확인하는 SWE 벤치와 명령줄 환경에서 작업을 처리하는 방법을 테스트하는 Terminal 벤치와 같은 벤치마크에서 높은 점수를 받았습니다. 흥미로운 점은 Claude Opus 4가 이미 VS Code와 같은 도구에서 새로운 함수 작성, 편집 제안 또는 버그 수정과 같은 작업을 지원하는 Claude Code를 통해 사용되고 있다는 점입니다.

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Anthropic Claude 4의 기능을 사용해 보는 방법

다음은 Claude 4를 사용해 볼 수 있는 몇 가지 방법입니다:

• Claude.ai: 앤트로픽 웹사이트에서 바로 클라우드를 사용할 수 있습니다. 소네트 4는 기본 계정으로 사용할 수 있으며, 오퍼스 4는 프로 티어를 통해 액세스해야 합니다.
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• 인공 지능 API: 개발자는 API를 사용하여 자체 도구 또는 서비스에 Claude를 통합할 수 있습니다. 소네트 및 오푸스 두 모델 모두 지원되며, 설정에는 API 키가 필요합니다.
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• GitHub 코파일럿: 클로드 4는 GitHub 코파일럿 채팅에서 사용할 수 있습니다. 소네트 4는 유료 사용자에게만 제공되며, 오푸스 4에 대한 액세스는 특정 요금제에 따라 다릅니다. 이 모델들은 GitHub 사이트, VS Code 및 모바일 앱에서 사용할 수 있습니다.

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Claude 4는 Amazon Bedrock 및 Google Cloud의 Vertex AI와 같은 플랫폼에서도 사용할 수 있습니다.

이러한 통합을 통해 클라우드 애플리케이션 및 엔터프라이즈 도구 내에서 모델을 더 쉽게 사용할 수 있습니다.

주요 요점

Claude 4는 AI 모델이 얼마나 발전했는지 보여주는 좋은 예입니다. 더 강력한 추론 능력과 더 나은 메모리, 텍스트와 이미지를 모두 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있어 더 복잡한 실제 작업에 적합하도록 제작되었습니다. 

코딩, 데이터 분석, AI 기반 도구 구축 등 어떤 작업을 하든 Claude 4는 여러분의 작업을 지원할 수 있습니다. LLM이 계속 개선됨에 따라 Claude와 같은 도구는 일상적인 워크플로우에서 더욱 보편화될 것입니다.

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