대규모 언어 모델(LLM) 기술 동향 - GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro

대규모 언어 모델(LLM) 기술 동향 : GPT-4.5,  Claude 3.7 Sonnet,  Gemini 2.5 Pro  현황

 

최근 25년 동안 출시된 주요 대규모 언어 모델(LLM)을 정리하고, 각 모델과 기존 GPT-4의 기능적, 기술적 특징을 비교해 보겠습니다.

 

1. 주요 LLM 출시 현황 (2000~2025)

지난 25년 동안 LLM 기술은 급격히 발전했습니다. 아래는 주요 모델들의 출시 연도와 특징을 정리한 표입니다.

출시 연도모델주요 특징

2000~2010	초기 신경망 기반 모델	제한적인 NLP 기능, 규칙 기반 번역
2017	GPT-1	최초의 트랜스포머 기반 모델, 117M 파라미터
2019	GPT-2	1.5B 파라미터, 더 자연스러운 텍스트 생성
2020	GPT-3	175B 파라미터, Few-shot Learning 가능
2023	GPT-4	멀티모달 지원, 더 정교한 문맥 이해
2024	Claude 3.7 Sonnet	200K 토큰 컨텍스트, 고급 추론 능력
2025	Gemini 2.5 Pro	1M 토큰 컨텍스트, 향상된 멀티모달 기능

2. GPT-4 vs. 최신 LLM 비교

최근 출시된 LLM 모델들과 GPT-4를 기능적으로 비교해 보겠습니다.

GPT-4.5,  Claude 3.7 Sonnet,  Gemini 2.5 Pro 특징

 

특징	GPT-4.5	Claude 3.7 Sonnet	Gemini 2.5 Pro
업체명	Open AI	Anthropic	Google DeepMind
개발년도	2025.2	2025.2	2025
파라미터 수	1T+ (추정)	200K 컨텍스트	1M 컨텍스트
멀티모달 지원	텍스트, 이미지	텍스트 중심	텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 영상 입력 가능
추론 능력	강력한 논리적 추론 줄어든 환각 (hallucination)	고급 추론 가능 하이브리드 추론 모델: 빠른 응답과 심층적 사고	향상된 멀티모달 추론
응답 속도	중간	빠름	매우 빠름
가격	고가	중간	중간
주요 활용 분야	일반 NLP, 코딩 Microsoft Azure  AI 슈퍼컴퓨터에서 훈련	고급 질의응답 코딩, 데이터 분석, 복잡한 문제 해결 API 및 클라우드 지원:  Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI	멀티모달 AI 코딩, 웹 애플리케이션 개발, 영상 및 오디오 처리 Google AI Studio 및 Vertex AI에서 사용 가능

3. 기술적 발전

• 컨텍스트 길이 증가: GPT-4는 128K 토큰을 지원하지만, 최신 모델들은 200K~1M 토큰까지 확장되었습니다.
• 멀티모달 기능 강화: Gemini 2.5 Pro는 이미지, 코드까지 처리 가능하며, Claude 3.7 Sonnet은 고급 추론에 강점을 보입니다.
• 추론 능력 향상: 최신 모델들은 더 정교한 논리적 사고를 지원하며, GPT-4보다 빠른 응답 속도를 제공합니다.

결론

GPT-4는 여전히 강력한 모델이지만, Claude 3.7 Sonnet과 Gemini 2.5 Pro 같은 최신 모델들은 더 긴 컨텍스트, 향상된 멀티모달 기능, 빠른 응답 속도를 제공하며, 특정 작업에서 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.