추론 능력, 컨텍스트 창 크기 및 일반적인 성능 개선 사항을 포함하여 Anthropic의 Claude 4 기능을 살펴보십시오.
YOLO Vision 2025를 놓치지 마세요!
2025년 9월 25일
10:00 — 18:00 BST
하이브리드 이벤트
추론 능력, 컨텍스트 창 크기 및 일반적인 성능 개선 사항을 포함하여 Anthropic의 Claude 4 기능을 살펴보십시오.
여행 계획, 코드 디버깅, 차트 분석 또는 법률 문서 요약과 같은 작업은 일반적으로 다른 도구를 사용하거나 해당 분야의 전문 지식이 필요합니다. 오늘날에는 최근 AI 발전 덕분에 단일 대규모 언어 모델(LLM)이 이러한 모든 작업을 지원할 수 있습니다.
LLM은 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 훈련된 AI 모델의 한 유형입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트(책, 웹사이트, 대화 등)를 분석하여 사람들이 쓰고 말하는 방식과 관련된 패턴을 인식함으로써 학습합니다. 훈련이 완료되면 LLM은 질문에 답하고, 코드를 작성하고, 문서를 요약하고, 다른 많은 언어 기반 작업을 수행할 수 있으며, 종종 거의 지시 없이도 가능합니다.
이러한 유형의 모델을 구축하는 회사 중 하나가 Anthropic입니다. 2021년에 전 OpenAI 직원 그룹에 의해 설립된 Anthropic은 안전하고 신뢰할 수 있으며 사용하기 쉬운 AI 시스템을 만드는 데 중점을 둡니다. 최신 릴리스는 Claude Opus 4와 Claude Sonnet 4의 두 가지 버전을 포함하는 Claude 4 모델 제품군입니다.
2025년 5월 22일에 출시된 Claude Opus 4는 대규모 코드베이스 작업이나 심층 연구 수행과 같이 심층적인 추론과 지속적인 집중이 필요한 보다 복잡한 작업을 위해 구축되었습니다. 한 테스트에서는 자체 메모리 파일을 생성하고 참조하여 게임 중 탐색 가이드를 생성하여 경로를 유지하는 데 도움을 줌으로써 포켓몬 레드를 플레이할 수도 있었습니다.
Claude Sonnet 4는 강력하지는 않지만 더 빠르고 효율적이어서 글쓰기, 요약 및 일반적인 문제 해결과 같은 일상적인 작업에 적합합니다. 이 기사에서는 Claude 4의 주요 기능과 영향력을 미치는 부분을 살펴보겠습니다. 시작해 보겠습니다!
Claude 4와 그 기능에 대해 자세히 알아보기 전에 대규모 언어 모델이 실제 세계에서 어떻게 사용되고 있는지 살펴보겠습니다.
대부분의 최첨단 LLM은 트랜스포머라는 머신 러닝 아키텍처를 기반으로 구축되어 긴 텍스트에서 단어 간의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 문장을 자동 완성하는 것 이상을 수행할 수 있습니다. 즉, 문서를 요약하고, 코드를 작성하고, 질문에 답하고, 언어를 번역할 수 있습니다.
사실 LLM의 핵심 강점은 유연성입니다. 일단 훈련되면 추가 조정 없이도 광범위한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 따라서 고객 지원 및 교육에서 소프트웨어 개발, 콘텐츠 제작 및 연구에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 유용합니다.
AI 도입이 증가함에 따라 LLM은 고객 서비스 팀이 응답을 자동화하도록 돕고, 튜터링 도구로 학생들을 지원하며, VS Code와 같은 코딩 환경 내에서 개발자를 지원하고, 전문가가 계약서, 보고서 및 데이터를 쉽게 검토할 수 있도록 지원합니다. 한편, 일부 LLM은 계획, 연구 또는 쓰기 워크플로와 같은 다단계 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트에 통합되고 있습니다.
Anthropic의 Claude 모델은 각 릴리스마다 속도, 추론 및 전반적인 기능 면에서 꾸준히 개선되었습니다. 다음은 Claude 4에 이르기까지 Claude 제품군이 어떻게 진화했는지에 대한 간략한 개요입니다.
Claude 4는 대규모 언어 모델이 복잡하고 장기적인 작업을 처리하도록 설계되는 방식에 대한 내러티브를 바꿉니다. Anthropic의 최신 모델인 Claude Opus 4와 Claude Sonnet 4는 속도 또는 출력 품질에만 집중하기보다는 지속적인 추론, 향상된 컨텍스트 처리 및 보다 안정적인 성능을 지원하는 것을 목표로 합니다.
예를 들어 Claude 4 모델은 작업을 완료하기 위해 지름길이나 속임수를 사용하지 않고 더 신중하게 생각합니다. 실제로 Sonnet 3.7과 같은 이전 버전에 비해 그럴 가능성이 65% 더 낮습니다.
두 모델의 또 다른 주요 기능은 응답하기 전에 일시 중지하고 여러 단계를 고려할 수 있는 확장된 사고입니다. 이를 통해 Claude 4는 분기 작업 탐색, 다단계 프로세스 계획 또는 구조화된 콘텐츠 작성과 같이 사려 깊고 단계별 추론이 중요한 상황에서 특히 유용합니다.
또한 Claude Opus 4는 향상된 메모리 기능을 도입했습니다. 개발자가 로컬 파일에 대한 액세스를 제공하면 모델은 영구 메모리 파일을 생성하고 참조하여 세션 전반에 걸쳐 주요 세부 정보를 추적할 수 있습니다.
두 모델 모두 외부 도구와 함께 작동하도록 구축되었습니다. Claude 4는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)이라는 개념을 사용하여 API 및 파일 시스템에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 응답을 생성하고, 실제 데이터와 상호 작용하고, 백그라운드 작업을 실행하거나, 워크플로의 일부로 사용자 지정 도구를 사용할 수 있는 AI 시스템을 만들 수 있습니다.
에이전트 AI 및 모델 컨텍스트 프로토콜과 같은 개념은 Claude 4가 사용되도록 설계된 방식의 핵심입니다. 이러한 모델은 프롬프트에 응답하도록 구축되었을 뿐만 아니라 더 복잡한 작업을 수행하고, 도구에 연결하고, 더 큰 시스템의 일부로 작동하도록 설계되었습니다.
다음으로 Claude 4를 코딩 및 이미지 분석과 같은 애플리케이션에서 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
깨끗하고 안정적인 코드를 작성하는 것은 숙련된 개발자에게도 때로는 어려울 수 있습니다. 그렇기 때문에 한 사람이 코드를 작성하고 다른 사람이 검토하는 페어 프로그래밍은 오랫동안 신뢰할 수 있는 접근 방식이었습니다. Claude Opus 4와 같은 AI 모델을 통해 개발자는 이제 지능형 어시스턴트로부터 유사한 지원을 받을 수 있습니다.
Claude Opus 4는 복잡한 코딩 프로젝트를 처리하도록 구축되었습니다. AI 모델이 오픈 소스 코드에서 실제 버그를 얼마나 잘 수정할 수 있는지 확인하는 SWE-bench와 명령줄 환경에서 작업을 처리하는 방법을 테스트하는 Terminal-bench와 같은 벤치마크에서 높은 점수를 받았습니다. 흥미롭게도 Claude Opus 4는 이미 Claude Code를 통해 VS Code와 같은 도구에서 사용되고 있으며, 새로운 함수 작성, 편집 제안 또는 버그 수정과 같은 작업을 지원합니다.
Claude 4는 텍스트와 코드에만 능숙한 것이 아니라 이미지를 분석할 수도 있습니다. 이전 모델을 기반으로 구축되어 이제 작성된 콘텐츠와 함께 이미지를 분석하고 해석할 수 있는 더 강력한 시각적 기능을 갖추고 있습니다. 또한 디자인 비교, 차트 읽기, 다이어그램 요약 또는 사용자 인터페이스 모형 검토와 같은 작업에 유용한 여러 이미지를 동시에 지원합니다.
Claude는 시각적 자료를 해석하는 데 능숙하지만 한계가 있습니다. 사람을 인식할 수 없고, 체스판이나 시계와 같은 정확한 레이아웃에 어려움을 겪을 수 있으며, 의료 진단을 위해 설계되지 않았습니다. 중요한 사용 사례의 경우 출력을 다시 확인하는 것이 가장 좋습니다.
신중하게 사용하면 Claude 4의 이미지 기능은 시각적 인터페이스를 디버깅하는 개발자, 학습 자료를 만드는 교육자 및 시각적 데이터를 검토하는 연구자를 지원하여 텍스트와 이미지를 결합한 멀티모달 작업을 위한 영향력 있는 도구가 될 수 있습니다.
Claude 4를 사용해 볼 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
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.
Claude 4는 AI 모델이 얼마나 발전했는지 보여주는 좋은 예입니다. 더 강력한 추론, 더 나은 메모리, 텍스트와 이미지를 모두 처리할 수 있는 기능을 통해 더욱 복잡한 실제 작업을 수행할 수 있습니다.
코딩, 데이터 분석 또는 AI 기반 도구 구축 등 어떤 작업을 하든 Claude 4는 여러분의 작업을 지원할 수 있습니다. LLM이 계속 발전함에 따라 Claude와 같은 도구는 일상적인 워크플로우에서 더욱 보편화될 것입니다.
GitHub 저장소에서 AI에 대해 자세히 알아보고 성장하는 커뮤니티에 참여하세요. 소매업의 AI 및 농업의 컴퓨터 비전의 발전을 살펴보세요. 라이선스 옵션을 확인하고 Vision AI 프로젝트를 실현해 보세요.
