클라우드플레어가 자사 Workers AI 팀이 처음 학습한 의사결정 모델 두 종을 공개했다. 클레프와 클레프 플래시라는 이름의 이 모델들은 채팅 봇이 아닌 특정 질문에 대해 유형화된 확률을 반환하는 데 특화되어 있다.
두 모델 모두 Apache 2.0 라이선스로 오픈웨이트 형식이며, Hugging Face에서 가중치를 직접 내려받아 셀프 호스팅할 수 있다. 또한 TypeSafe AI가 지난 9월 15일 출시한 시스템 원 모델인 제프 API와 호환된다.
클레프는 입력 상태와 스키마를 받아 예/아니오, 선택지 중 하나 고르기, 순서 있는 평가 기준에 따른 점수 매기기 등 세 가지 유형의 질문에 답한다. 각 답변에는 신뢰도 값과 함께 허용된 모든 선택지에 대한 확률이 포함된다.
기반 구조는 Qwen3.8-27B와 Qwen3.5-9B를 각각 후처리하여 만들어졌다. 추론 과정은 백본 네트워크가 한 번의 프리필 패스를 거친 뒤, 작은 트랜스포머인 조인트 스키마 헤드가 최종 숨겨진 상태를 읽어 질문별로 증거를 라우팅하고 옵션을 공동으로 점수 매기는 방식으로 작동한다.
클라우드플레어는 클레프가 제프 의사결정 인덱스 평가에서 현재 선두를 달리고 있다고 밝혔다. 이는 개발자들이 자신의 데이터로 모델을 미세 조정할 수 있도록 돕는 새로운 강화 학습 플랫폼 출시와 함께 발표된 내용이다.
하지만 실제 적용 사례에서는 온도 차가 감지된다. 일부 사용자는 클라우드플레어의 위협 인텔리전스 팀이 웹사이트 도메인을 분류하기 위해 테스트 중이라고 언급했으나, 생산 환경 적용 여부는 불분명하다.
또 다른 사용자 리뷰에서는 기존 제프 모델과 비교해 클레프가 혐오 발언 탐지에서 더 느리고 부정확했다는 지적도 나왔다. 가격 측면에서도 제프가 입력 토큰당 0.042달러인 반면, 클레프는 0.24달러로 약 6배 비싸다는 점이 장벽으로 작용할 수 있다.
오픈웨이트임에도 불구하고 학습 데이터나 파이프라인은 공개되지 않아 완전한 재현은 어렵다. 향후 클라우드플레어가 제시한 강화 학습 플랫폼이 이러한 제약들을 얼마나 해소할 수 있을지가 관건이다.
작성자 소개
