Stable Code 3B란 무엇인가요?

정확하고 반응성 높은 코딩을 위해 설계된 Stability AI의 최신 제품 Stable Code 3B에 대해 알아야 할 모든 것을 확인하세요.

업데이트됨 2026년 8월 31일 · 11분 읽다

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2022년 말 ChatGPT 출시(현재 진행 중인 AI 혁명을 연 사건) 이후 생성형 AI 모델은 더욱 강력해지고 다양해졌습니다. 크기, 기능, 모달리티, 용도가 서로 다른 새로운 모델이 매일 시장에 등장하면서 가능성의 한계를 가늠하기가 점점 어려워지고 있습니다.

전반적으로 더 크고 복잡한 모델을 개발하려는 뚜렷한 흐름이 있습니다. 생성형 AI 모델의 기반 기술인 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 개선하는 최선의 전략은 매개변수 수와 학습 데이터 양을 늘리는 것이라고 여겨집니다. 자세한 내용은 별도의 글인 LLM이 무엇인지를 확인하세요.

하지만 대규모 모델을 학습·운영하는 데 필요한 자원과 그에 따른 환경적 영향에 대한 우려가 커지면서, AI 개발과 배포에서 효율성의 중요성이 빠르게 부각되고 있습니다.

이 글에서는 정확하고 반응형 코딩을 위해 설계된 Stability AI의 최신 모델 Stable Code 3B를 소개합니다. 코딩 작업에서 매우 높은 정확도를 보이는 이 LLM은 크기를 크게 줄이면서도 최첨단 LLM과 동등한 수준의 성능을 제공합니다.

Stable Code 3B란 무엇인가요?

Stability AI가 2024년 1월에 공개한 Stable Code 3B는 코딩을 위해 개발된 30억 매개변수 LLM입니다. 이전 버전인 Stable Code Alpha 3B의 고도화 버전입니다.

Stable Code 3B는 코드 자동완성 작업에 탁월하며, 초보 프로그래머를 위한 훌륭한 학습 도구로도 사용할 수 있습니다. 이 모델은 연구 또는 개인 사용 목적에 한해 무료로 제공됩니다. 상업적 용도로 사용하려면 Stability AI Membership 중 하나에 가입해야 합니다.

Stable Code 3B는 동급 크기 LLM 가운데 최고 수준의 제품 중 하나로(다음 섹션의 성능 지표 참고) 훨씬 작은 크기로도 뛰어난 결과를 제공합니다. 컴팩트한 설계와 효율성 덕분에 전용 GPU가 없는 일반 노트북(예: MacBook Air)에서도 오프라인으로 구동할 수 있습니다.

Stable Code 3B는 어떻게 작동하나요?

Stable Code 3B는 27억 매개변수의 컴팩트한 모델입니다. Meta의 오픈소스 LLaMA와 유사한 디코더 전용 트랜스포머입니다. 자세한 내용은 별도의 글 LLaMA를 확인하세요.

Stable Code 3B의 학습 과정은 Meta의 CodeLLaMA에서 분명한 영감을 받았습니다. 모델은 Stability AI의 사전 학습 LLM인 StableLM-3b-4e1t를 기반 모델로 삼아 출발합니다.

이 모델은 두 단계의 미세 조정 과정을 거쳤습니다. 첫 단계에서는 CommitPack, GitHub Issues, StarCoder 및 기타 수학 데이터셋 등 다양한 코드 및 코드 관련 데이터셋으로 학습했습니다. 학습 데이터에는 Python, R, Java, C를 포함한 18개 널리 사용되는 프로그래밍 언어의 코드가 포함됩니다.

그다음 단계에서는 CodeLLaMA의 연구 논문에서 제안된 FIM(fill-in-the-middle) 기법을 사용해 16,384 토큰의 더 긴 시퀀스로 추가 미세 조정을 진행했습니다. 두 번째 단계 덕분에 모델은 최대 10만 토큰의 긴 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. 이는 코딩 작업에 특히 적합합니다. 더 긴 입력 시퀀스를 제공할 수 있어, 개발자가 코드베이스에서 더 많은 컨텍스트와 긴 코드 덩어리를 전달하여 더 관련성 높고 정확한 출력을 얻을 수 있습니다.

Stable Code 3B 성능 지표

Stability AI의 개발자들은 여러 프로그래밍 언어에서 테스트한 MultiPL-E 지표 기준으로, 동급 크기 모델 대비 최첨단 성능을 달성하는 모델을 만들었습니다. 비교는 다음 이미지에 나와 있습니다.

30억 미만 모델의 Multi-PL 성능 비교. 출처: Stability AI

Stable Code 3B는 훨씬 더 큰 모델과 비교해도 뛰어납니다. 예를 들어, 주된 영감원인 CodeLLaMA 7b와 동일한 수준의 성능을 모델 크기를 60% 줄인 상태에서 달성합니다.

Stable Code Completion 3B와 CodeLLama 7B 비교. 출처: Stability AI

Stable Code 3B 활용 사례

Stable Code 3B와 같은 AI 기반 코딩 도구는 소프트웨어 개발과 데이터 분석에서 많은 기회를 제공합니다. 다음은 프로그래머들이 이미 AI를 활용하는 몇 가지 방식입니다.

작업 자동화

Stable Code 3B는 기본적인 SQL 쿼리 실행, 탐색적 데이터 분석 수행, 데이터 사이언스 프로젝트 간소화 등 반복적이고 단순한 작업을 매끄럽게 자동화합니다. 이를 통해 개발자는 시간이 많이 드는 작업을 건너뛰고 더 복잡하고 도전적인 일에 집중할 수 있습니다. 실제 작동 방식을 알아보려면 예시가 담긴 데이터 사이언스를 위한 ChatGPT 활용 가이드를 확인하세요.

버그 수정

디버깅은 상당한 시간이 소요되며, 수백 줄의 코드가 있는 복잡한 프로젝트에서는 특히 어려울 수 있습니다. Stable Code 3B는 코드를 몇 초 만에 스캔하고 수정에 필요한 코드 및 구조 제안을 제공하여 이 과정을 가속화하는 데 최적의 도우미입니다. 긴 컨텍스트 윈도우 덕분에 사용자는 대형 스크립트를 모델에 제공할 수 있고, Stable Code 3B는 코드의 잠재적 오류와 함정을 찾아낼 수 있습니다.

코드 최적화

대규모 연산 자원이 필요한 복잡한 프로젝트에서는 효율성이 필수입니다. 코드 작성 방식은 효율성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. Stable Code 3B는 효율성을 개선하도록 코드를 재작성하는 데 도움을 주어 시간, 자원, 비용을 절감할 수 있게 합니다.

코드 해석 가능성

다른 사람이 작성한 코드를 이해하는 일은, 특히 주니어 개발자에게 쉽지 않을 수 있습니다. Stable Code 3B는 코드 개선을 제안할 뿐만 아니라 특정 코드 조각에 대한 상세한 설명을 제공하여 더 빠르게 학습하도록 돕습니다.

생성형 AI를 학습 목적으로 활용하는 방법을 알아보려면 DataCamp Workspace를 적극 추천합니다. 저희는 GPT 3.5와 GPT-4 모델을 IDE에 적용해 복잡한 문법을 이해하도록 돕습니다. DataCamp Workspace 시작 가이드도 확인해 보세요.

Stable Code 3B 모델 다운로드 방법

Stable Code 3B를 시작하는 가장 좋은 방법은 HuggingFace API를 사용하는 것입니다. 아래 코드를 통해 모델을 Python 환경으로 간단히 불러와 텍스트 생성을 시작할 수 있습니다.

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("stabilityai/stable-code-3b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  "stabilityai/stable-code-3b",
  trust_remote_code=True,
  torch_dtype="auto",
)
model.cuda()
inputs = tokenizer("import torch\nimport torch.nn as nn", return_tensors="pt").to(model.device)
tokens = model.generate(
  **inputs,
  max_new_tokens=48,
  temperature=0.2,
  do_sample=True,
)
print(tokenizer.decode(tokens[0], skip_special_tokens=True))

상업적 용도로 Stable Code 3B 사용하는 방법

앞서 언급했듯이 Stable Code 3B는 연구 또는 개인 사용 목적에 한해 무료로 제공됩니다. 상업적 애플리케이션에는 Stability AI Membership 중 하나에 가입해야 합니다.

현재 Stability AI는 비상업용 멤버십 외에도 다음 이미지와 같이 두 가지 유형의 멤버십을 제공합니다.

Stability AI 멤버십

Professional 멤버십은 월 20달러로, 이미지, 동영상, 3D, 텍스트, 코드 생성을 포함한 Stability AI의 핵심 모델에 대한 접근과 상업적 사용 권한을 제공합니다. Enterprise 멤버십은 대기업을 위한 것으로, 맞춤 가격과 엔터프라이즈 기능 세트를 제공합니다.