Mythos와 Fable 성능 향상 이유는 아직 추측 단계
Anthropic의 와 Fable이 Opus 같은 이전 모델보다 왜 더 좋아 보이는지는 공개적으로 확인된 답이 없다. 여러 의견은 모델 구조 자체보다 훈련 방식, 후처리 훈련, , 답을 다시 검토하는 이 더 중요해졌을 수 있다고 본다.
일부는 와 Fable이 사용자의 요청을 한 번에 답하는 대신, 내부에서 여러 번 다시 생각하고 고쳐 쓴 뒤 최종 답을 내는 방식일 수 있다고 추측한다. 이런 방식은 에이전트처럼 스스로 다시 묻고, 도구를 쓰고, 답을 평가하는 흐름과 비슷하지만, 실제라면 속도가 느려지고 도 늘 수 있다.
다른 의견은 성능 차이가 실제 기술 도약이 아니라 마케팅이나 정책 논쟁 때문에 과장됐을 가능성도 제기한다. 코딩 관점에서는 Codex 같은 다른 도구도 비슷한 일을 할 수 있다는 반응이 있어, 와 Fable만의 확실한 우위는 입증되지 않았다.
핵심 포인트
- 와 Fable의 구조나 훈련 차이는 공개적으로 확인되지 않았다.
- 성능 향상 이유로 훈련 방식, , 후처리 훈련, 개선이 거론된다.
- 내부에서 답을 여러 번 검토하는 방식이라면 에이전트 품질은 좋아질 수 있지만 은 늘 수 있다.
- 일부 반응은 성능 차이가 기술보다 마케팅이나 정책 논쟁에 가깝다고 본다.
- 코딩 작업에서는 다른 도 비슷한 결과를 낼 수 있다는 의견이 있다.