오픈소스 vs 오픈웨이트, 뭐가 다를까? AI 모델의 개방 방식을 알아보자!

 

요즘 AI 업계에서 자주 들리는 단어, 오픈소스(Open Source)와 오픈웨이트(Open-Weight)에 대해 이야기해보려고 해요. 특히 오픈AI가 경쟁사들의 추격에 대응하기 위해 오픈웨이트 모델을 출시한다는 소식이 화제잖아요. 그런데 오픈소스와 오픈웨이트, 이름은 비슷해 보이지만 사실 다르다고 해요. 이 둘의 차이점과 대표적인 예시를 함께 알아볼게요!

오픈소스(Open Source)란 뭘까요?

먼저 오픈소스부터 알아볼게요. 오픈소스는 말 그대로 소스 코드(Source Code)를 모두 공개하는 걸 의미해요. 소스 코드가 뭐냐고요? 쉽게 말해, AI 모델이나 소프트웨어를 만드는 설계도 같은 거예요. 오픈소스 모델은 이 설계도를 누구나 볼 수 있고, 수정하고, 배포할 수 있어요. 즉, 모델의 모든 정보가 투명하게 공개되는 거죠.

• 주요 특징:
  • 모델의 소스 코드, 구조, 훈련 데이터 정보, 학습 방법 등 모든 세부 사항이 공개돼요.
  • 누구나 무료로 다운로드해서 사용할 수 있고, 원하는 대로 수정(커스터마이징)도 가능해요.
  • 커뮤니티에서 함께 개발을 이어갈 수 있어서 협업이 활발해요.
• 장점: 완전한 투명성 덕분에 모델을 처음부터 다시 만들거나 완전히 새로운 방향으로 바꿀 수 있어요. 또, 전 세계 개발자들이 함께 개선하면서 모델이 더 좋아질 가능성이 높죠.
• 단점: 모든 정보가 공개되다 보니 악용될 가능성이 있어요. 예를 들어, 해커가 모델을 이용해 사이버 공격을 할 수도 있죠. 또, 훈련 데이터가 공개되면 데이터 프라이버시 문제가 생길 수 있어요.

오픈웨이트(Open-Weight)란 뭘까요?

다음으로 오픈웨이트를 알아볼게요. 오픈웨이트는 AI 모델의 가중치(weight)만 공개하는 모델이에요. 가중치가 뭐냐고요? AI가 학습하면서 얻은 ‘지식’이라고 생각하면 쉬워요. 예를 들어, AI가 “고양이”라는 단어를 이해하려면 고양이와 관련된 데이터를 학습해서 특정 패턴을 기억하는데, 그 패턴이 바로 가중치예요. 오픈웨이트 모델은 이 가중치만 공개하고, 소스 코드나 훈련 데이터 같은 세부 정보는 비공개로 유지해요.

• 주요 특징:
  • 가중치만 공개돼서 모델을 바로 실행하거나 수정(파인튜닝)할 수 있어요.
  • 하지만 모델 구조나 훈련 데이터 같은 세부 정보는 공개되지 않아요.
  • 오픈소스보다 덜 개방적이지만, 여전히 누구나 무료로 다운로드해서 사용할 수 있죠.
• 장점: 가중치만 공개되니까 모델을 바로 써볼 수 있어요. 예를 들어, 기업이 내부 데이터를 기반으로 AI를 추가 학습시키고 싶을 때, 오픈웨이트 모델을 다운로드해서 로컬에서 실행하면 보안 걱정을 덜 수 있죠. 오픈소스보다 정보 공개가 적어서 악용 가능성도 상대적으로 낮아요.
• 단점: 소스 코드나 훈련 데이터가 공개되지 않으니 모델을 처음부터 다시 만들거나 구조를 완전히 바꾸는 건 어려워요. 또, 가중치만 공개되더라도 여전히 악용될 가능성은 남아 있죠.
  
  

오픈소스와 오픈웨이트 차이점 한눈에 정리!

이제 오픈소스와 오픈웨이트의 차이점을 표로 정리해볼게요. 

항목	오픈소스(Open Source)	오픈웨이트(Open-Weight)
공개 범위	소스 코드, 모델 구조, 훈련 데이터 등 모든 정보 공개	가중치만 공개, 소스 코드와 훈련 데이터는 비공개
투명성	매우 높음 (모든 설계도가 공개됨)	중간 (가중치만 공개, 세부 정보는 비공개)
수정 가능성	모델을 처음부터 다시 만들거나 구조 변경 가능	가중치 기반으로 파인튜닝 가능, 구조 변경은 어려움
악용 가능성	높음 (모든 정보가 공개되므로)	중간 (가중치만 공개되므로 상대적으로 낮음)
사용 용도	연구, 협업, 완전한 커스터마이징	기존 모델 활용, 파인튜닝, 로컬 실행

대표적인 예시는 뭐가 있을까요?

이제 오픈소스와 오픈웨이트 모델의 대표적인 예시를 소개해볼게요.

• 오픈소스 모델 예시: EleutherAI의 GPT-Neo
  • EleutherAI라는 비영리 단체가 만든 GPT-Neo는 오픈소스 언어 모델이에요. GPT-Neo는 소스 코드, 모델 구조, 훈련 데이터 정보까지 모두 공개돼 있어요. 누구나 다운로드해서 모델을 처음부터 다시 만들거나 구조를 바꿀 수 있죠. 연구자나 개발자들이 GPT-Neo를 기반으로 새로운 모델을 만들거나 실험하는 데 많이 사용되고 있어요. 다만, 모든 정보가 공개되다 보니 악용 가능성에 대한 우려도 있죠.
• 오픈웨이트 모델 예시: 메타의 라마(Llama)
  • 메타(Meta)가 개발한 **라마(Llama)**는 대표적인 오픈웨이트 모델이에요. 라마는 가중치만 공개하고, 소스 코드나 훈련 데이터는 비공개로 유지해요. 2025년 3월 기준으로 라마는 10억 번 이상 다운로드되었을 정도로 인기가 많아요. 기업들이 라마를 다운로드해서 내부 데이터로 추가 학습시키거나, 특정 작업에 맞게 수정해서 사용하고 있죠. 예를 들어, 고객 서비스 챗봇을 만들 때 라마를 기반으로 파인튜닝해서 쓰는 경우가 많아요. 하지만 소스 코드가 공개되지 않아서 모델 구조를 완전히 바꾸는 건 어렵죠.
    
    

오픈소스와 오픈웨이트, 더 유용한 건 뭘까?

오픈소스와 오픈웨이트는 사용 목적에 따라 유용성이 달라요. 연구자나 새로운 모델을 처음부터 만들고 싶은 개발자라면 오픈소스가 더 유리해요. 반면, 이미 잘 훈련된 모델을 가져와서 약간 수정해서 쓰고 싶은 기업이나 개발자라면 오픈웨이트 모델이 더 적합하죠. 예를 들어, 회사에서 내부 데이터를 기반으로 AI를 학습시키고 싶을 때, 오픈웨이트 모델을 사용하면 보안 걱정을 덜 수 있어요.

마무리

오픈소스와 오픈웨이트, 비슷해 보이지만 공개 범위와 활용 방식에서 차이가 있죠. 오픈소스는 모든 정보를 공개해서 투명성이 높지만 악용 가능성도 크고, 오픈웨이트는 가중치만 공개해서 활용은 쉽지만 완전한 수정은 어려워요. 대표적인 예시로 오픈소스 모델로는 EleutherAI의 GPT-Neo가, 오픈웨이트 모델로는 메타의 라마가 있답니다. 오픈AI가 이번에 오픈웨이트 모델을 출시한다고 하니, 앞으로 AI 업계가 어떻게 변할지 정말 기대돼네요.