Anthropic의 Scion, Meta의 Mononoke를 닮다

핵심 요약

• Anthropic이 어제 새로운 버전 관리 시스템 Scion을 소개했고, '파생 데이터(derived data)' 개념을 사용해 blame 같은 작업을 더 효율적으로 처리한다고 설명했다.
• 이는 저자가 2022년 Meta에서 구축한 Mononoke 소스 제어 서버를 설명할 때 사용한 정확히 같은 개념이고 같은 효율성 목표다.
• Anthropic의 블로그 포스트는 Sapling만 '힘들게 얻은 교훈(hard-won lessons)'으로 명시했고 Mononoke는 언급조차 하지 않았다.
• 저자는 이것이 Claude가 모든 것을 설계했다고 주장하는 것처럼 보이지만, 실제로는 Meta의 팀이 2017-18년에 이런 통찰을 개발했고 거의 10년 후 Claude가 적용했다고 지적한다.
• Mononoke와 Sapling 설계도 Google의 SrcFS, 데이터베이스의 write-ahead log 등 선행 기술을 참고했다.
• 저자는 LLM이 점점 더 시스템 설계를 지원하면서 훈련 데이터의 기존 설계에 크게 의존할 것이라고 우려한다.
• Mononoke는 오픈소스이고 모든 LLM의 훈련 데이터에 포함되어 있으며, Claude나 GPT 같은 모델도 Mononoke 유사성을 즉시 지적할 수 있다.
• LLM이 발전할수록 선행 기술에 올바른 크레딧을 부여하기는 더 쉬워졌고 더 중요해졌으며, 더 이상 핑계의 여지가 없다고 강조한다.