GPT와 LLaMA는 무엇이 다를까요?
LLM(Large Language Model)은 이제 흔한 용어가 되었습니다. 근데 LLM은 상용 LLM과 오픈소스 LLM이라는 뚜렷한 구분이 있습니다. 이는 실제 현업이나 경영의 의사결정에 큰 영향을 줍니다. 비즈니스 전략, 비용과 통제력 측면에서 매우 중요한 요소입니다.
현재 시장에서 가장 널리 사용되는 LLM은 대부분 상용 서비스 형태로 제공되고 있습니다. 대표적인 예가 GPT(OpenAI)와 Claude(Anthropic)입니다.
1) GPT 시리즈 (OpenAI)
ChatGPT를 통해 가장 대중적으로 알려진 모델입니다. 문서 요약, 코드 작성, 기획서 초안, 대화형 응답 등 범용성이 매우 뛰어납니다.
2) Claude (Anthropic)
장문 문서 처리와 맥락 유지에 강점이 있는 모델로 평가받고 있습니다. 기업 내부 문서 요약, 정책 분석, 리포트 검토 등에 자주 활용됩니다.
이 외에도 Gemini(Google), Copilot 계열(Microsoft) 등이 모두 상용 LLM 범주에 속합니다.
3) 상용 LLM의 공통적인 특징
상용 LLM 모델은 모델 구조와 학습 데이터가 비공개입니다. 내부 아키텍처, 학습 데이터 구성, 세부 파라미터는 공개되지 않습니다. 일반적으로 API 또는 서비스 형태로 서비스를 제공합니다. 사용자는 모델을 ‘소유’하는 것이 아니라, 접근 권한을 구매해 사용하는 구조입니다.
장점은 모델뿐만 아니라, 인프라 측면에서도 안정성과 품질이 검증되어 있습니다. 대규모 투자와 지속적인 개선 덕분에, 초기 도입 리스크가 낮은 점도 중요한 요소입니다.
상용 LLM과 대비되는 개념이 바로 오픈소스 LLM입니다. 최근 몇 년 사이에 많은 오픈소스 모델이 공개되었습니다.
1) LLaMA (Meta)
Meta가 공개한 LLM 계열로, 연구 및 상업적 활용을 염두에 두고 설계되었습니다. 다양한 파생 모델들이 등장하며 사실상 오픈소스 생태계의 표준 중 하나가 되었습니다.
2) Mistral
프랑스 스타트업 Mistral AI가 공개한 모델로, 비교적 작은 파라미터 규모 대비 뛰어난 성능으로 주목받고 있습니다.
이 외에도 Falcon, Qwen, DeepSeek 등 다양한 오픈소스 LLM이 존재합니다.
3) 오픈소스 LLM의 특징
오픈소스 LLM은 상용 LLM과 구조적으로 다른 선택지를 제공합니다. 모델 가중치(weights)가 공개됩니다. 기업이나 개인이 직접 다운로드하여 실행할 수 있습니다. 따라서 회사는 물론 개인도 온프레미스 환경 혹은 프라이빗 환경을 구축하는 것이 가능합니다. 내부 서버나 폐쇄망에서도 운영이 가능합니다.
또, 커스터마이징과 미세조정(Fine-tuning)이 자유롭습니다. 특정 도메인 데이터로 재학습시켜, 회사만의 모델을 만들 수 있습니다.
반면, 인프라 구축의 어려움과 운영 난이도는 상대적으로 높습니다. 무엇보다 초기 성능은 상용 LLM보다 떨어질 수 있습니다.
오픈소스 LLM의 진짜 의미는 단순히 “공짜 모델”에 있지 않습니다. 핵심은 통제력과 주도권입니다.
상용 LLM을 사용할 때는 모델은 외부에 있고, 데이터가 요청을 통해 외부로 전달됩니다. 서비스 정책, 가격, 제공 여부는 공급자가 결정합니다.
반면에 오픈소스 LLM을 선택하면, 모델이 내부에 존재하고, 데이터가 외부로 나가지 않으며, 성능 개선과 활용 방향을 스스로 결정할 수 있습니다.
이 차이는 다음과 같은 질문으로 정리할 수 있습니다.
- 우리 데이터가 외부로 나가도 되는가?
- 특정 벤더에 장기적으로 종속되어도 괜찮은가?
- AI를 단순 도구로 쓸 것인가, 핵심 역량으로 가져갈 것인가?
이 질문의 답변에 따라 상용 LLM과 오픈소스 LLM의 선택은 달라집니다.
상용 LLM과 오픈소스 LLM은 우열의 관계라기보다, 목적이 다른 선택지입니다. 빠른 도입과 즉각적인 성과가 필요하다면, 상용 LLM을 선택하는 것이 좋습니다. 데이터 통제, 장기 전략, 차별화된 AI 역량이 중요하다면, 오픈소스 LLM을 선택하는 것이 필요합니다.
LLM을 도입한다는 것은 단순히 기술을 선택하는 일이 아니라, 우리 조직이 AI를 어떻게 다룰 것인가에 대한 고민이 필요한 부분입니다.
참고
1) LLM. https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model
2) List of large language models. https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_large_language_models
3) Open-source artificial intelligence. https://en.wikipedia.org/wiki/Open-source_artificial_intelligence
4) Lists of open-source artificial intelligence software. https://en.wikipedia.org/wiki/Lists_of_open-source_artificial_intelligence_software
5) ChatGPT. https://openai.com/ko-KR/index/chatgpt/
6) Claude. https://en.wikipedia.org/wiki/Claude_(language_model)
7) LLaMA. https://www.llama.com/
8) LLaMA. https://en.wikipedia.org/wiki/Llama_(language_model)
9) Mistral. https://en.wikipedia.org/wiki/Mistral_AI
10) Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology. https://arxiv.org/abs/2403.08295