어떤 LLM이 최고일까? RWS 벤치마크로 본 다국어 및 창의성 능력 평가

 

LLM 성능

LLM(대규모 언어 모델)의 성능, 과연 어떤 모델이 최고일까요? 단순히 리더보드 순위만 믿고 비즈니스에 적용하기에는 어딘가 찜찜했던 경험, 다들 있으시죠? 특히 여러 언어를 다루거나 창의적인 결과물이 필요할 때, 기존 벤치마크의 한계를 느끼셨을 겁니다.

그래서 오늘은 RWS에서 공개한 새로운 LLM 벤치마킹 결과를 바탕으로, 어떤 모델이 어떤 작업에 강점을 보이는지, 그리고 우리가 LLM을 선택할 때 무엇을 고려해야 하는지 속 시원하게 파헤쳐 보겠습니다. 😊

[LLM 성능, 리더보드를 넘어선 진짜 실력은?] RWS의 최신 LLM 벤치마킹 리포트를 통해 Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Gemini Pro 1.5 등 주요 모델들의 다국어 처리 능력과 창의적 작업 수행 능력을 심층 비교 분석하고, 비즈니스에 가장 적합한 모델 선택 가이드를 제시합니다.

최근 LLM 기술이 하루가 다르게 발전하면서, '어떤 모델이 최고인가?'라는 질문은 항상 뜨거운 감자입니다. Claude, GPT, Gemini 등 쟁쟁한 모델들이 리더보드 상위권을 다투고 있지만, 막상 실제 업무에 적용해보면 결과가 기대에 미치지 못하는 경우가 많죠. 특히 영어가 아닌 다른 언어로 작업하거나, 단순 정보 요약을 넘어선 창의적인 결과물을 기대할 때는 더욱 그렇습니다. 저도 번역이나 콘텐츠 생성에 LLM을 활용하면서 언어별 성능 차이나 지시를 제대로 따르지 못하는 문제 때문에 골치 아팠던 경험이 한두 번이 아니랍니다. 😅

이런 고민을 하던 중, RWS의 TrainAI 팀에서 발표한 LLM 벤치마킹 연구 결과는 정말 흥미로웠습니다. 단순 순위 매기기를 넘어, 8개 언어와 6가지 실제적인 데이터 생성 작업을 바탕으로 모델들을 평가했기 때문이죠. 오늘은 이 보고서의 핵심 내용을 바탕으로, 주요 LLM들의 진짜 실력은 어느 정도인지, 그리고 우리 비즈니스에 맞는 최적의 LLM을 어떻게 선택해야 할지 알아보겠습니다! 😊

 

🏆 전반적인 승자는? Claude, GPT, Gemini의 치열한 경쟁

이번 RWS 벤치마킹에서 전반적으로 가장 높은 점수를 받은 모델은 Claude 3.5 Sonnet이었습니다. 8개 언어 중 6개 언어에서 1위를 차지하며 강력한 성능을 보여주었죠. 하지만 GPT-4o와 Gemini 1.5 Pro 역시 근소한 차이로 그 뒤를 바짝 쫓으며, 특정 작업에서는 오히려 Claude를 능가하는 모습을 보였습니다.

이는 '만능' 모델은 없다는 사실을 다시 한번 확인시켜 줍니다. 특정 언어나 특정 작업(예: 단순 문장 생성 vs. 복잡한 대화 생성)에 따라 최적의 모델이 달라질 수 있다는 의미입니다. 따라서 자신만의 사용 사례와 언어 요구사항에 맞춰 모델을 직접 테스트해보는 것이 무엇보다 중요합니다.

💡 알아두세요!
리더보드 순위는 유용한 참고 자료이지만, 절대적인 기준이 될 수는 없습니다. 실제 비즈니스 환경에서는 다국어 지원, 특정 작업 수행 능력, 비용 효율성 등 다양한 요소를 종합적으로 고려하여 모델을 선택해야 합니다.

 

🌐 다국어 능력, 언어별 성능 편차는?

대부분의 LLM은 영어와 프랑스어 같은 주요 언어에서는 준수한 성능을 보였습니다. 하지만 아랍어, 중국어, 폴란드어 등 상대적으로 데이터가 적은 언어에서는 모델별 성능 편차가 뚜렷하게 나타났습니다.

특히 주목할 점은 Claude 3.5 Sonnet이 타밀어에서 꾸준히 고품질 데이터를 생성한 유일한 모델이었다는 것입니다. 반면, Llama 모델들은 비주류 언어에서 5점 만점에 4.0 이하의 점수를 받아 고품질 데이터 생성에는 적합하지 않은 것으로 평가되었습니다. 르완다어와 같은 저자원 언어에서는 모든 모델이 거의 사용 불가능한 수준의 결과를 보였습니다.

⚠️ 주의하세요!
글로벌 시장을 타겟으로 한다면, 목표 언어에서 여러 LLM을 직접 테스트하는 과정은 필수입니다. 특정 언어에서 A 모델이 최고 성능을 보인다고 해서, 다른 언어에서도 동일한 성능을 보장하지는 않습니다.

주요 LLM 다국어 성능 비교 (요약)

모델	강점	고려사항
Claude 3.5 Sonnet	8개 언어 중 6개에서 1위, 특히 타밀어에서 독보적인 성능	르완다어 등 저자원 언어에서는 여전히 한계 존재
GPT-4o	전반적으로 안정적인 성능, 복잡한 작업에서 강점	일부 비주류 언어에서는 Claude에 다소 밀림
Gemini 1.5 Pro	창의성 부문에서 가장 높은 평가, 대화 생성 능력 우수	단순 문장 생성 시 변동성이 다소 높게 나타남
Meta Llama 모델	대화형 데이터 학습에 강점을 보임	비주류 언어에서의 성능이 상대적으로 낮아 고품질 데이터 생성에는 부적합

 

📝 지시 사항 준수 능력, 아직 갈 길이 멀다?

이번 테스트에서 가장 의외의 결과 중 하나는 LLM들이 '단어 수 세기'와 같은 간단한 지시사항도 제대로 따르지 못하는 경향을 보였다는 점입니다. '최소 10단어로 문장을 만들어라'는 비교적 쉬운 요구사항에도 대부분의 모델이, 심지어 영어에서도 어려움을 겪었습니다.

특히 Claude 모델이 다른 모델들에 비해 지시사항 준수 능력이 뛰어난 것으로 나타났습니다. 이는 복잡하고 구체적인 요구사항이 포함된 작업을 처리해야 할 때 Claude가 더 나은 선택이 될 수 있음을 시사합니다. LLM을 활용한 자동화나 데이터 생성 시, 결과물의 형식을 일정하게 유지하는 것이 중요하다면 이러한 지시사항 준수 능력은 반드시 확인해야 할 항목입니다.

📌 알아두세요!
LLM의 성능을 평가할 때는 언어적 유창성뿐만 아니라, 주어진 제약 조건이나 지시를 얼마나 잘 따르는지도 중요합니다. 특히 정형화된 데이터 생성이 목표라면, 모델의 지시사항 준수 능력을 반드시 테스트해야 합니다.

 

 

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LLM 벤치마킹 핵심 요약

🏆 종합 1위: Claude 3.5 Sonnet이 다국어 능력에서 강세를 보이며 종합 선두를 차지했습니다.

🌐 언어별 편차: 영어/프랑스어는 대부분 모델이 강하지만, 그 외 언어는 모델별 성능 차이가 커 테스트가 필수입니다.

✍️ 지시 준수 능력:

'단어 수 세기' 등 간단한 지시도 못 따르는 경우가 많으며, Claude가 비교적 우수합니다.

🎯 최종 결론: 어떤 경우든 '최고의' 모델은 없습니다. 비즈니스 용도에 맞는 엄격한 자체 테스트가 가장 중요합니다.

자체 사용 사례에 기반한 맞춤형 벤치마킹이 성공적인 AI 도입의 핵심입니다.

자주 묻는 질문 ❓

Q: 결국 어떤 LLM을 사용해야 하나요?

A: 정답은 없습니다. 이 글에서 강조했듯이, '모든 경우에 완벽한' 단일 모델은 존재하지 않습니다. 전반적으로 Claude 3.5 Sonnet이 좋은 출발점일 수 있지만, 여러분의 핵심 사용 사례, 타겟 언어, 필요한 창의성 수준에 따라 GPT-4o나 Gemini가 더 나은 선택일 수 있습니다.

Q: 비영어권 시장을 목표로 할 때 가장 중요한 것은 무엇인가요?

A: 목표 언어에 대한 직접적인 성능 테스트가 가장 중요합니다. 영어에서 좋은 성능을 보이는 모델이 타겟 언어에서도 동일한 성능을 보장하지 않기 때문입니다. 특히 고품질의 결과물이 필요하다면, RWS 벤치마크 결과에서 좋은 성능을 보인 Claude 3.5 Sonnet이나 GPT-4o를 우선적으로 테스트해볼 것을 권장합니다.

Q: LLM이 간단한 지시도 따르지 못하는 이유는 무엇인가요?

A: LLM은 언어의 통계적 패턴을 기반으로 텍스트를 생성하도록 학습됩니다. 이 때문에 문자나 단어의 수를 정확히 세는 것과 같은 논리적이고 정량적인 작업에는 취약할 수 있습니다. 이는 모델의 근본적인 작동 방식과 관련이 있으며, 향후 모델 개선을 통해 해결해야 할 과제 중 하나입니다.

Q: 자체적으로 LLM 벤치마킹을 하려면 어떻게 해야 하나요?

A: 먼저 회사의 핵심 AI 사용 사례를 명확히 정의해야 합니다. (예: 고객 지원 챗봇, 마케팅 카피 생성, 기술 문서 번역 등) 그 다음, 실제와 유사한 테스트 데이터셋을 구축하고 평가 기준(정확성, 유창성, 지시 준수율 등)을 설정하여 여러 모델의 결과물을 비교 평가해야 합니다. 고객 대면 시나리오에 사용될 경우, 해당 언어의 안전성 평가(레드팀)도 포함하는 것이 이상적입니다.

오늘 살펴본 것처럼, 성공적인 LLM 도입을 위해서는 리더보드 순위를 넘어선 깊이 있는 분석과 테스트가 필수적입니다. 이 글이 여러분의 비즈니스에 가장 적합한 LLM을 찾는 여정에 도움이 되었기를 바랍니다. 더 궁금한 점이 있다면 댓글이나 모코엠시스(ictdiv@mocomsys.com)로 물어봐주세요~ 😊