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'언어'통합검색 결과 입니다. (157건)

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kt클라우드, LLM으로 AI디지털교과서 맞춤형 교육 구현

kt클라우드(대표 황태현)가 AI디지털교과서에 학습분석 및 개인별 맞춤형 교육을 구현한다. kt클라우드는 스마트앤와이즈와 'AI기반 학습분석 플랫폼'을 선보인다고 8일 밝혔다. 양사는 지난 해 AI디지털교과서 사업을 위한 업무협약을 맺고, AI디지털교과서 구축에 필요한 AI학습분석 제공 플랫폼을 공동 개발했다. AI디지털교과서는 AI기반 학습 데이터를 수집∙분석하고, AI보조교사와 실시간으로 상호작용하며 학생별로 맞춤화된 교육을 제공하는 것이 핵심이다. 현재 다양한 에듀테크 기업에서 각자의 노하우를 바탕으로 학습 플랫폼을 개발하고 있지만, 대부분 AI기반이 아닌 단순 규칙에 따라 한정적으로 반응하는 룰베이스 방식을 활용하고 있다. kt클라우드는 스마트앤와이즈의 교육 전용 대규모언어모델(LLM) 및 플랫폼 개발을 위해 AI클라우드 인프라를 지원한다. kt클라우드의 AI 인프라는 LLM 학습, 개발에 있어 동적할당 기반의 이용료 과금, 대규모 클러스터링 지원 GPU 인프라를 제공한다. 향후 AI디지털교과서 사업이 확대되면서 늘어날 AI 인프라에 대비해 kt클라우드는 NPU 기반 인프라 공급도 적극 검토하고 있다. 발행사 및 에듀테크 기업은 NPU 이용으로 AI 인프라 이용 부담이 줄어들 전망이다. 스마트앤와이즈는 오랜 경험과 노하우가 축적된 교수학습플랫폼을 통해 교육 LLM을 개발했고, 이를 기반으로 학습자의 성향 및 과제 수행 정보를 분석하여 맞춤형 학습 전략을 제시하는 루츠(Roots) 플랫폼을 선보였다. 실제 교육현장 안착 및 확산을 위해 대구교육대학교와 시범 사업을 진행 중이며 연내 클라우드 보안인증(CSAP) 획득을 추진할 예정이다. 2023년 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 주관한 'K-클라우드' 프로젝트에도 선정된 바 있다. 국정원은 '챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인에 따라 발행사 및 에듀테크의 오픈AI 이용을 제한하고 있다. 또한 공공 교육에서는 ▲선행학습 ▲할루시네이션(허위정보) 등의 문제로, 객관적으로 검증할 수 있고 제어가능한 교육LLM의 이용이 필수적이다. 스마트앤와이즈 이민주 연구소장은 “CSAP 인증 획득을 통해 공공분야에 AI디지털교과서 제공을 위한 적격성 확보와 발행사의 콘텐츠 기반으로 특화된 교육 LLM을 구축∙제공할 수 있게 될 것”이라고 말하며 “이를 통해 공공분야 오픈 AI이용 제한과 학교 교육에서 엄격히 제한하고 있는 선행학습, 할루시네이션(허위정보) 등의 이슈를 해소할 것”이라고 강조했다. kt클라우드 남충범 본부장은 “다양한 발행사∙에듀테크에게 AI 인프라를 제공하여 사업자들의 이용 부담을 줄이고 효율적인 학습 플랫폼 개발을 적극 지원하겠다”고 말했다. 이어 “특히 AI디지털교과서 사업 및 생태계 활성화를 이끄는 선도 사업자로 앞장서겠다”며 다짐했다.

2024.03.08 10:29남혁우

ETRI, 절차 생성 AI 벤치마크 기술 첫 개발

대형언어모델(LLM)을 기반으로 만들어진 절차 성능을 자동 평가하는 기술이 세계 처음 개발했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 사람이 말로 작업을 명령하면 스스로 작업 절차를 이해하고 계획을 수립해 수행하는 절차 생성 인공지능(AI)의 성능을 자동 평가할 수 있는 로타벤치마크(LoTa-Bench) 기술을 개발했다고 7일 밝혔다. 기존에는 절차 이해 성능 평가를 자동으로 할 수 있는 벤치마크 기술이 없어서 사람이 직접 평가함으로써 손이 많이 갈 수밖에 없었다. 구글 세이캔(SayCan)을 비롯한 기존 연구에서는 여러 사람이 직접 작업 수행 결과를 관찰하고 성공 실패 여부를 투표하는 방법을 채택했다. 이는 성능 평가에 매우 긴 시간과 노력이 들어 번거로울 뿐 아니라 평가 결과에 주관적 판단이 개입하는 문제가 있다. 반면 ETRI가 개발한 로타벤치마크 기술은 사용자의 명령에 따라 대형언어모델이 생성한 작업 절차를 실행하고, 결과가 지시한 목표와 같은지 자동으로 비교해 성공 여부를 판단한다. 평가 시간과 비용을 최소화할 수 있고, 결과가 객관적인 이유다. 연구진은 알프레드(ALFRED) 기반 벤치마크 결과, 오픈AI(OpenAI)의 GPT-3는 21.36%, GPT-4는 40.38%, 메타(Meta)의 라마2(LLaMA 2)-70B 모델은 18.27%, 모자이크엠엘(MosaicML)의 MPT-30B 모델은 18.75% 성공률을 보였다고 밝혔다. 규모가 클수록 절차 생성 능력도 우수했다. 성공률이 20%면 100개의 절차 중 20개를 성공한 셈이다. 성능 평가는 로봇과 체화 에이전트 지능의 연구개발 목적으로 개발된 미국 알렌인공지능연구소(AI2-THOR)와 미국 MIT(버츄얼홈, VirtualHome) 가상 시뮬레이션 환경에서 이뤄졌다. “전자레인지에 차갑게 식힌 사과를 넣어라.”라는 일상적인 가사 작업 지시 명령을 내리고 각 작업 절차를 포함하는 데이터셋으로 평가했다. 또한, 연구진은 새로운 절차 생성 방법을 쉽고 빠르게 검증할 수 있는 로타벤치마크 기술의 이점을 활용해 데이터를 통한 훈련으로 절차 생성 성능을 개선할 수 있는 두 가지 전략도 발견했다. 컨텍스트 내 예제 선별법(In-Context Example Selection)과 피드백 기반 재계획(Feedback and Replanning)이다. 이와함께 파인튜닝을 통한 절차 생성 성능 개선 효과도 확인했다. 소프트웨어 오픈소스로 공개 기업·학교 활용 가능 연구진은 이 기술 개발로 대형언어모델을 이용한 로봇 작업계획 기술의 성능평가 시간과 비용을 대폭 줄일 수 있을 것으로 전망했다. 연구진은 또 관련 소프트웨어를 오픈소스로 공개했다. 기업, 학교 등에서 이 기술을 자유롭게 활용할 수 있다. 최근 대형언어모델은 언어처리, 대화, 수학 문제 풀이, 논리 증명 외에 사람 명령을 이해해 하위 작업을 스스로 선택하고 순서대로 수행해 목표를 달성하는 절차 이해 영역에서도 우수한 성능을 나타내고 있다. 이에 따라 대형언어모델을 로봇 응용과 서비스 구현에 적용하려는 시도가 폭넓게 이뤄지고 있다. 연구진은 국제 인공지능 학술대회인 표현학습국제학회(ICLR)에 논문을 발표하고, 이 기술을 이용한 대형언어모델 총 33종의 절차 생성 성능 평가 결과를 깃허브를 통해 공개했다. 장민수 소셜로보틱스연구실 책임연구원은 “로타벤치마크는 절차 생성 AI 개발의 첫걸음”이라며 “향후 불확실한 상황에서 작업 실패를 예측하거나 사람에게 질문하며 도움을 받아 작업 생성 지능을 지속 개선하는 기술을 개발할 계획”이라고 말했다. 장 책임연구원은 또 “1가구 1로봇 생활 시대의 구현을 위해서는 이 기술이 반드시 필요하다”고 덧붙였다. 김재홍 소셜로보틱스연구실장은 “ETRI는 실세계에서 각종 임무 계획을 생성하고 실행할 수 있는 로봇을 실현하기 위해 파운데이션 모델을 활용한 로봇 지능 고도화 연구개발에 매진하고 있다”고 밝혔다. 이 기술은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 “사람중심 인공지능 핵심원천기술 개발 사업”의 일환으로 '스스로 불확실성을 자각하며 질문하면서 성장하는 에이전트 기술 개발' 과제를 통해 수행됐다.

2024.03.07 10:55박희범

"일반기업도 채용·승진서 코딩 시험 활용한다”

디지털 기술의 중요성이 증가하면서 국내 기업들도 C, C++, C#, 자바, 파이선 등 컴퓨터 언어를 활용한 프로그래밍 '코딩' 시험을 채용·승진 과정에 적극 활용하고 있다. 주로 소프트웨어 개발자나 엔지니어에게 요구되었던 IT 능력이 이제는 일반 사무직에서도 필수 역량으로 여겨지고 있는 것. 기업에 있어 코딩 시험은 단순 기술뿐만 아니라, 업무의 효율성을 높이고 전반적인 업무 수행 능력을 평가하는 중요한 기준으로 작용하는 추세다. 코딩 능력을 확인하는 대표적인 시험으로는 평가전문 기관인 YBM이 2018년에 개발한 'COS Pro(코딩전문가자격시험)'가 있다. COS Pro는 높은 수준의 프로그래밍 활용능력을 증명할 수 있는 코딩전문자격시험이다. 현재 한국전력공사, 대한항공은 채용 전형에서 COS Pro를 취득한 지원자에게 가점 혜택을 부여하고 있다. SK C&C는 인사고과 및 직원 SW 교육 후 평가로 COS Pro를 활용 중에 있다. LG CNS와 비즈테크아이 등은 개발자뿐만 아니라 일반 사무직 직원들의 인사평가에도 COS Pro 2~3급을 활용하고 있다. 이를 통해 조직 전반에 걸쳐 직원들에게 사고력, 창의력, 논리력 등을 강화하고 코딩에 대한 기초 개념을 확실히 다질 수 있는 기회를 제공한다. 실제로 업무에서 많이 사용하는 프로그래밍 언어 C++, 자바, 파이선 등을 활용한 COS Pro는 100% 컴퓨터로 진행되는 CBT(Computer Based Test) 평가방식을 적용해 시험 종료 즉시 정확한 시험 결과를 알 수 있다. 1~3급으로 나뉘는 COS Pro는 각각 1천점 만점으로 600점 이상 획득 시 합격증을 받게 된다. 시험 시간은 1급 90분, 2·3급은 각각 50분씩이다. 3급은 프로그래밍 언어의 기초적인 개념을 이해하는 수준, 2급은 프로그래밍 언어의 기초적인 개념을 충실히 배운 다음 이를 활용하여 문제를 해결할 수 있는 수준, 1급은 개발자 채용 시 출제되는 문제와 유사한 수준으로 평가가 이뤄진다. YBM 관계자는 "요즘 코딩 능력은 직군과 관계없이 다양한 분야에서 필수 역량으로 인식되고 있다. 기업의 채용 과정에서 미치는 영향 또한 증가하고 있다"면서 "많은 기업들이 코딩 능력을 핵심 역량으로 간주하고 있는 만큼, COS Pro와 같은 코딩전문자격시험을 활용하여 코딩 능력을 강화해 놓으면 미래에 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.

2024.03.06 14:00백봉삼

샌즈랩-포티투마루-LG U+, 정보유출 위험 없는 보안LLM 구축

샌즈랩(대표 김기홍)이 정보 유출 위험이 없는 사이버 보안 분야 대규모언어모델(LLM)구축에 나선다. 샌즈랩은 포티투마루, LG유플러스와 사이버 보안 강화를 위한 대규모언어모델(이하 LLM) 기술을 공동 개발한다고 4일 밝혔다. LG유플러스 마곡 사옥에서 진행된 업무 협약식에는 LG유플러스 한영섭 AI기술담당, 포티투마루 김동환 대표, 샌즈랩 김기홍 대표 등이 참석했다. 3사는 이번 협약을 통해 사이버 보안 핵심 4대 분야인 ▲보안 관제 ▲위협 인텔리전스 ▲이상 징후 분석 ▲취약점 식별 등에 특화된 LLM을 구축하고 LLM 배포 체계를 만들기로 했다. 이 체계가 상용화되면 기업들은 LLM을 기업 내부에서 활용하며, 정보 유출 위험을 막을 수 있다. 샌즈랩은 이번협약으로 정보 유출 위험이 없는 사이버 보안 분야 LLM 상용화에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 사이버보안 분야 및 사이버 범죄에 대응할 인공지능(이하 AI) 기술 공동 개발을 통해 관련 사업분야에서 시너지 효과를 기대하고 있다. LG유플러스는 LLM 개발과 고객 정보 보호 안전망 구축 역할을 담당하며, 포티투마루는 사이버 보안 및 범죄 예방에 특화된 LLM 모델링 및 검색증강생성(RAG) 등의 원천 기술 개발, 샌즈랩은 기업 내부 인프라에서 운영 가능한 데이터셋 개발 역량을 제공한다. 샌즈랩은 생성형 AI 기술과 인공지능 모델 학습용 데이터셋을 자사 전반의 보안 서비스와 솔루션에 적용하고 있는 AI 보안기업이다. 전문적인 위협 인텔리전스 분야 서비스를 자연어 형태로 손쉽게 활용할 수 있도록 한 'CTX for GPT'의 GPT 스토어 출시를 비롯해 기업 내부 인프라에서 운영할 수 있는 사이버보안 전문 소형언어모델(sLLM) 'SANDY'를 개발했다. 포티투마루는 기업이 LLM을 도입 시 발생되는 환각, 보안, 비용 문제를 극복하기 위한 전문 산업 분야별 도메인 특화 언어 모델인 'LLM42'를 개발하고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 독해 솔루션(MRC42), 검색 증강 생성 솔루션(RAG42) 등을 통해 답변의 신뢰성을 제고하고, 기업 내부 데이터나 고객 정보가 유출되지 않도록 기업용 프라이빗 모드를 지원하며, 경량화 버전의 상용 실현을 통해 초거대 AI 도입 및 운영 비용을 절감할 수 있도록 돕는다. LG유플러스는 LG AI 연구원과 협업해 대규모언어모델(LLM) '익시젠(ixi-GEN)'을 출시할 예정이다. 상반기엔 챗봇의 진화 형태인 'AI 에이전트'를 선보인다. AI 기술을 활용해 차별적 고객 가치를 제공하고 신성장 동력을 만들어 디지털 혁신(DX) 역량을 강화한다는 복안이다. 샌즈랩 김기홍 대표는 “사이버 보안과 AI 기술에 강점을 가진 분야별 전문 기업들의 융합으로 시너지 효과가 극대화될 것”이라며 “샌즈랩만의 데이터셋과 보안 기술력에 포티투마루와 LG유플러스의 고도화된 AI 기술을 결합해 혁신적인 AI 보안 환경을 조성하겠다”고 말했다. 포티투마루 김동환 대표는 “LLM 모델을 활용해 각종 사이버 범죄에 선제적으로 대응할 수 있을 것”이라며 “이번 협력을 통해 국내 보안 기술 수준을 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. LG유플러스 한영섭 AI 기술담당은 “LG 유플러스는 이번 협력을 통해 샌즈랩의 보안 기술력과 포티투마루의 AI 기술을 결합하여 사이버 위협으로부터 고객들의 정보를 보호하는 안전망을 구축할 것“이라며, “특히, 고객들의 정보 보호를 최우선으로 하며 사이버 위협에 대하여 보다 안전한 디지털 환경을 조성하겠다”고 말했다.

2024.03.04 16:01남혁우

온오프믹스, 117개 언어 지원 'AI 통역솔루션' 서비스 출시

종합 이벤트 테크 플랫폼 온오프믹스(대표 양준철)가 'AI 통역솔루션'을 선보인다고 29일 밝혔다. 행사 전문 통역 서비스를 제공하는 이 솔루션은 간편한 설치 및 운영, 언어 지원, 현장 스크린 및 모바일 통역 기능 등을 통해 글로벌 이벤트의 통역 장벽을 허물고 효율적인 커뮤니케이션을 가능하게 한다. 온오프믹스 AI 통역솔루션은 자체 개발을 통해 오역이 즉시 재통역 되는 것을 비롯해, 기존 통역 서비스에 비해 훨씬 더 높은 정확도와 자연스러운 번역 품질을 제공한다. 또 1명의 담당자가 노트북 놓을 공간만 확보하면 설치가 가능해 공간에 대한 부담을 줄일 수 있다. 영어, 중국어, 일본어 등 117개 언어 및 방언을 지원하며, 여러 언어 동시 통역도 가능하다. 이는 다양한 언어를 사용하는 참가자들이 있는 국제컨퍼런스 외 전시, 뮤지컬, 관광시설 등 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 또 온오프믹스 AI 통역솔루션은 자체 개발한 현장 스크린 및 모바일 통역 View 지원 등 다양한 기능을 제공하며 행사 참가자들의 편의를 크게 향상했다. 아울러 기존 통역 서비스 비용에 비해 경쟁력 있는 가격으로 높은 접근성을 제공한다는 평이다. 실제로 ▲컴업2023 ▲DMTS 2023 스타트업 IR 데이 ▲열린관광포럼 ▲리움미술관 다문화가정 초청행사 등 다양한 행사에서 성공적으로 적용되며 AI 통역솔루션의 효율성과 유용성을 입증했다. 특히 컴업은 3개 관에서 동시에 통역서비스를 제공하며 시스템 안정성도 확인받았다. 양준철 온오프믹스 대표는 "국내 행사 시장에 대해 가장 많은 경험을 갖고 있는 자사가 선보이는 이번 AI 통역솔루션 개발 과정에서 기존 통역 서비스의 아쉬움이 크게 개선됐다"면서 "현재 50여 개의 행사에 도입이 될 예정인데, 앞으로도 이벤트 시장을 위한 다양한 기능 개발로 국내외 사용자들에게 최상의 서비스를 제공하기 위해 노력하겠다"고 밝혔다.

2024.02.29 10:39백봉삼

S2W, 기업용 AI 플랫폼 'S-AIP' 소개 행사 개최

데이터 기업 S2W가 기업용 sLLM 인공지능(AI) 플랫폼 에스에이아이피(S-AIP)를 출시한다. S2W는 S-AIP를 소개하는 행사를 3월 13일 코엑스에서 개최한다고 28일 밝혔다. 이번 행사에서 S2W는 S-AIP의 차별점과 산업에서 실제 활용 사례를 제시할 예정이다. S-AIP의 강점은 제로트러스트 관점에서 설계돼 보안성이 보장되며 다년간의 빅데이터 분석을 통해 실전에서 검증된 안정성과 성능을 보여준다는 점이다. S2W는 사이버 공간의 빅데이터를 AI로 분석하는 전문 기업이다. 지난해 S2W는 한국과학기술원(KAIST)와 공동 연구를 통해 다크웹 빅데이터 분석에 인공지능을 접목한 다크웹 전용 언어모델 다크버트(DarkBERT)를 국제학술지(ACL)에 세계 최초로 공개한 바 있다.

2024.02.28 16:46이한얼

올거나이즈-마키나락스, 금융권 LLM 인프라 최적화 전략 제시

올거나이즈(대표 이창수)가 금융업 실무자들이 LLM 솔루션을 업무에 쉽고 빠르게 적용할 수 있도록 금융권 인공지능(AI) 도입 핵심 사례와 활용 노하우를 공개한다. 올거나이즈는 마키나락스와 '알짜 기업이 쓰는 진짜 AI-금융권 LLM+AI 인프라 최적화 전략'을 주제로 세미나를 개최한다고 27일 밝혔다. 지난 1월 진행된 동명 세미나의 후속으로 진행되는 이번 세미나는 금융권 기업의 AI 실제 도입 사례를 보다 풍부하게 소개할 예정이다. 다음 달 5일 오후 6시부터 9시까지 서울 역삼동에 위치한 창업지원센터인 마루180의 이벤트홀에서 진행된다. 마키나락스의 신민석 이사가 '금융기업의 AI 자원 최적화: 하이브리드 AI 플랫폼의 구축과 운영 전략'을 주제로 강연을 시작한다. 비용 효율성, 운영의 민첩성, 유연성 측면에서 하이브리드 AI 플랫폼의 구축 및 운영 전략을 살펴본다. 금융 분야에서 AI를 활용해 비즈니스 가치를 극대화하고, 규제 준수 요건을 충족하면서도 기술적 유연성을 유지하는 전략을 공유한다. 올거나이즈의 이창수 대표는 '금융권 생성형 AI 프로젝트 성공을 위한 베스트 프랙티스'를 주제로 강연을 진행한다. 금융권 고객들과 실제 협업했던 사례를 중심으로, 금융권에서 첫 번째 생성형 AI 프로젝트를 시작할 때 내부에서 어떤 데이터를 준비하고 어떻게 팀을 꾸려 대응해야 하는지, AI 내재화와 고도화를 위해 지금 바로 사용할 수 있는 생성형 AI 애플리케이션은 어떤 것들이 있는지 등을 설명한다. 패널토론 및 질의응답은 총 1시간 진행된다. 실사례 위주로 진행되는 세미나인 만큼, 강연자 외에도 실제 금융권 AI 도입 프로젝트를 이끌었던 담당자들이 패널로 참여해 실무자들의 궁금증을 해소할 예정이다. 사례의 구체적인 내용에 대한 현장 질문도 가능하다. 올거나이즈에서 실제 금융권 AI 프로젝트를 진행중인 유태하 PM과 이창수 대표가 30분간 토론 및 질의응답을 진행한다. 금융권에서 AI를 도입할 때의 주의점, AI 프로젝트를 효율적으로 운영하고 관리하며 생산성을 혁신할 수 있는 방법 등을 중점으로 이야기 나눌 예정이다. 이어 마키나락스의 신민석 이사와 허영신 CBO가 금융권의 AI 인프라 및 플랫폼 구축에 대한 실제 사례와 장기적으로 비용 및 운영 측면에서 고려해야 할 사항 등에 대해 토론한다. 올거나이즈는 4월 4일 SK텔레콤, 마이크로소프트와 함께 '금융 AI 도입의 핵심 사례'를 주제로 세미나를 개최할 예정이다. 서울 중구에 위치한 SKT 타워에서 오후 3시부터 6시까지 진행된다. 올거나이즈의 이창수 대표는 "2024년은 4대 은행그룹 회장, 은행장들이 2024년 조직 개편과 신년사를 통해 AI 활용 확대를 선언할 정도로 금융업 전반에서 생성형 AI를 적용한 서비스가 확대되는 해"라며, "양사가 금융권 고객 기업과 실제 프로젝트를 진행하며 경험한 노하우를 벤치마킹할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2024.02.27 08:57남혁우

[MWC]유영상 SKT "AI로 시장 판도 바꾸겠다"

“우리는 항상 글로벌에 대한 갈망과 피해의식이 있었다. 통신을 포함해 한국 서비스 기업이 글로벌 스케일을 가진 적이 많지 않다. 제조업은 글로벌 활약이 두드러지는데, 서비스는 왜 글로벌 강자가 탄생하지 못할까 자책도 해봤다.” 유영상 SK텔레콤 사장은 26일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 개막한 MWC24 현장에서 '글로벌 텔코 AI 얼라이언스(GTAA)'에 모인 회사들이 AI 합작법인을 추진키로 한 이유를 묻자 이같이 말했다. 기존과 같은 사업 운영으로는 ICT 시장의 주도권을 되찾기 어려웠지만, 글로벌 통신사들과 AI 협력으로 판도를 바꿀 자신감을 얻게 됐다는 것이다. 이날 SK텔레콤은 도이치텔레콤, 이앤(e&)그룹, 싱텔그룹, 소프트뱅크와 함께 AI 거대언어모델(LLM) 공동 개발과 사업 협력을 수행할 합작법인을 공동으로 설립하기로 했다. AI 언어모델 개발에 SK텔레콤과 뜻을 모은 회사들은 각각 유럽, 중동, 동남아 지역에서 통신사업을 주도하는 회사들이다. 또 소프트뱅크는 혁신 투자에 뛰어난 회사다. "AI 시대 리더십 위해 모였다" 유 사장은 여러 통신사들이 뜻을 모은 과정을 두고 “함께 하는 회사들과 비교하면 (SK텔레콤은) 가입자도 제일 적고 시총도 가장 작은 수준이다”며 “글로벌 강자가 되기 위해서는 동맹 체계를 우선 구축해야 했고, 이들을 설득하는 과정이 어려웠는데 AI(로 인한) 성장 모멘텀이 있어서 가능했다”고 회고했다. 이어, “통신 사업자들이 인터넷이나 모바일(을 통한 ICT 산업 발전) 모멘텀에 적극적으로 나서지 않고 분열됐다가 주도권을 잃게 됐는데, AI 시대에는 그렇게 하지 않았으면 좋겠다는 생각을 모은 것”이라고 설명했다. 그러면서 “챗GPT 등장 후 통신사들이 힘을 모아 제대로 AI 시대에 대응해보자고 생각했다"며 "왜 함께해야 하는지, 또 AI여야만 하는지 질문이 많았는데 (얼라이언스 구축 이후) 1년이 지났고, 이제 모든 기업이 AI를 외치고 있다”고 강조했다. 글로벌 유수의 통신사들과 뜻을 모은 것은 단순히 AI 경쟁력 확보를 넘어 글로벌 AI 강자로 나서겠다는 야심찬 포부인 셈이다. 텔코 LLM, 남들이 가질 수 없는 무기 유 사장은 SK텔레콤 대표 취임 1년이 지난 후부터 'AI 컴퍼니' 비전을 강조해왔다. 본업은 통신이지만 AI로 기존 사업과 신사업을 일구며 일하는 방식도 바꿔야 한다고 강조해왔다. 지난해 MWC에서는 AI 협력사들과 뜻을 모았는데, 지난해 하반기부터는 GTAA를 결성하면서 통신사만의 AI도 갖춰야 한다는 철학에 따라 텔코 거대언어모델(LLM) 구축의 필요성을 외쳤다. 자강과 협력을 키워드로 AI 피라미드 전략을 내세우며 AI 컴퍼니로의 전환 의지는 더욱 커졌다. 유 사장은 “1년 전 거대언어모델(LLM) 매개변수 크기를 따졌다면, 지금은 활용 방안과 어떤 비즈니스모델(BM)을 마련할지 여부에 관심이 쏠리고 있다”며 “텔코 LLM 같은 버티컬(특화형) LLM 발전이 하나의 기업을 넘어 산업 전체에 AI 전환을 불러일으키고, 수익화하는 데 중요한 축이 될 것”이라고 내다봤다. 범용 LLM이 아니라 통신에 특화된 버티컬 LLM은 꾸준한 데이터 학습과 함께, 규모의 경제를 통해 시간이 지나 큰 경쟁력을 가지며 산업 판도를 바꿀 수 있다는 자신감이다. AI 피라미드 전략 주효했다...게임체인저 도약 SK텔레콤의 AI 피라미드 전략에 따르면 데이터센터와 같은 AI 인프라를 갖추고 전 산업 영역에 걸쳐 AI 전환을 추진하며 실제 AI 서비스를 구현해야 글로벌 AI 회사로 성장하는 발판을 다질 수 있다. 구체적인 AI 서비스로 에이닷과 같은 AI 개인비서를 꼽았다. 즉, 통신사가 가장 잘할 수 있는 AI 개인비서(PAA, 퍼스널 AI 어시스턴트)로 글로벌 시장에서도 통할 수 있는 무기를 가지고 승부를 내겠다는 뜻이다. 유 사장은 “에이닷을 비롯한 PAA는 현 AI 시대 흐름과 궤를 같이하고 있다”며 “이는 빅테크의 전유물이 아니라 GTAA에서 서비스가 나올 수 있지 않을까 생각한다”고 말했다. 그는 또 “지금은 한 산업분야에 특화된 LLM이 해당분야의 변화를 이끌어가는 시대”라며, “글로벌 통신사들이 텔코 LLM 등 AI 분야 협력을 통해 시장 변화를 주도하는 게임 체인저가 되려는 것”이라고 강조했다. 그러면서 “기존 혁신에 그치지 않고 국내외 시장에서 과감한 도전을 계속할 것”이라며, “이를 통해 진정한 글로벌 AI 컴퍼니로 거듭날 것”이라고 밝혔다.

2024.02.27 08:00김성현

"MS 애저보다 빠르다"…美 스타트업 그로크, AI 칩으로 시장 판도 흔들까

거대언어모델(LLM)의 추론·응답 속도를 높인 인공지능(AI) 칩이 나왔다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)보다 더 빠른 속도를 갖췄다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다. 22일 미국 IT 매체 뉴아틀라스에 따르면 미국 AI 스타트업 그로크는 지난 20일 LLM의 추론과 응답 속도를 높이는 AI 칩 '언어처리장치(LPU)'를 출시했다. 그로크는 구글 개발자 출신들이 모여 2016년 설립한 반도체 기업이다. 설립자 중에는 구글 머신러닝(ML) 칩을 개발한 조나단 로스가 최고경영자(CEO)다. 보도에 따르면 LPU는 LLM을 탑재한 챗봇인 오픈AI의 '챗GPT', 구글의 '제미나이' 등의 응답 속도 향상에 특화됐다. 사용자 질문에 1초도 안 되는 시간에 영어 기준 수백 단어의 답변을 생성할 수 있다. 벤치마크 테스트에서도 LPU는 마이크로소프트의 애저 클라우드 인프라 성능을 능가했다. 메타의 700억 매개변수 '라마 2'는 마이크로소프트 애저 클라우드상에서 초당 19개 토큰을 생성했지만, 그로크를 탑재했을 때 초당 241개 토큰을 만들었다. LLM이 그로크를 탑재할 경우 18배 이상 빠른 추론 속도를 갖출 수 있는 셈이다. 또 LPU는 100개 토큰을 생성하는 데 0.8초가 걸렸지만, 마이크로소프트의 애저 클라우드는 10.1초 소요됐다. 현재 개발자는 그로크챗 인터페이스에서 LPU 엔진을 이용할 수 있다. 승인된 사용자는 라마 2, 미스트랄, 팰컨 등을 통해 엔진을 시험해 볼 수 있다. 조나단 로스 그로크 CEO는 "LLM의 추론 속도는 개발자의 아이디어를 사업화할 수 있다"며 "이는 AI 사업 생태계 필수 요소"라고 밝혔다.

2024.02.22 11:05김미정

미소정보기술, 비라벨링 데이터 솔루션 '데이터스캔' 출시

의료 및 산업분야에 최적화된 비(非)라벨링 데이터 표준화 솔루션이 출시했다. 미소정보기술(대표 안동욱)은 대규모언어모델(LLM) AI 구축과 소규모언어모델(sLLM) AI 구축시 양질의 빅데이터 확보를 위한 솔루션 '데이터스캔'을 선보인다고 15일 밝혔다. '데이터스캔'은 의료 및 산업분야에서 사람의 손으로 가공된 라벨링 데이터(지도학습)가 아닌 챗GPT등 초거대AI 개발에 필수인 양질의 빅데이터를 확보할 수 있는 비라벨링 데이터 표준화 솔루션이다. 초거대AI 사전학습에 필요한 빅데이터 구축을 위해 데이터 등록부터 분류체계, 단어사전 구축 통한 자연어 처리 및 분류분석, 텍스트분석, 산업별 적용 도메인에 따른 데이터 후처리 등을 실시간 분석한다. 기업·공공기관의 내부 문서 보안이 강화된 패브릭기반 멀티모달 데이터 플랫폼 '스마트빅(smart BIG)'을 통해 LLM, sLLM구축시 고도화된 언어처리 기술을 원스톱으로 제공한다. 일상생활과 직결되는 의료분야에서는 의료영상 판독을 통한 건강검진·진료 소견서 작성, 과거 진료기록 요약, 치료 방법·처방전, 개인건강관리, 반려동물 질병 상담 등 활용할 수 있다. 금융 부분은 고객상담, 금융상품 추천, 신용평가, 금융사고 감지 등 금융전반의 AI서비스에 활용하며, 법률 분야에서는 계약서, 소장, 법조문 제시, 판결문(법원)등 서류 작성 시간을 줄이고 유사 판례를 쉽게 찾아주는 서비스 등을 통해 업무 효율성과 국민 편의성까지 높아질 것으로 기대하고 있다. 현재 초거대AI에 필요한 '비라벨링 데이터'는 의료 및 산업분야에 부족한 실정이다. 단순·반복 작업 중심이었던 라벨링 데이터 중심의 AI 학습용 데이터로는 사람이 직접 라벨링 하지 않고 비지도학습 즉 모델이 스스로 예측하며 학습하는 방식의'챗GPT' 같은 초거대 AI를 지원하기 어렵다. 국가 차원의 초거대 AI 학습용 핵심 데이터 구축으로 빠르게 전환이 필요하다. 미소정보기술은 주력사업인 디지털 헬스케어사업 호조 및 대학병원 및 공공, 의료기관등 의료데이터 개방에 맞춰 임상연구분석에 최적화된 워크플로 전과정을 통합 제공하는 '서비스형 임상시험(CRaaS)' 솔루션 고도화, 정형, 비정형, 텍스트, 비디오, 오디오 등 데이터들을 통합하고 인터랙션을 제공하는 멀티모달 데이터 플랫폼(MDP) 사업에 집중하고 있다. 미소정보기술은 의료데이터에서 산업데이터까지 데이터 구분없이 분석이 가능한 전문 도메인 날리지와 패브릭기반 멀티모달 데이터 플랫폼 '스마트빅'을 통해 기업 및 공공기관에 한국형 챗GPT, LLM, Sllm등 생성형AI 서비스 품질을 높일 수 있도록 고도화에 집중 투자하고 있다. 미소정보기술 안동욱 대표이사는“생성형AI시대를 맞아 양질의 데이터는 AI경쟁력의 핵심이라며 의료, 산업 데이터분석 및 멀티모달 데이터 플랫폼으로 똘똘한 데이터를 제공해 초거대AI 기업들의 경쟁력을 지원하는 데이터 인에이블러 역할을 담당할 것”이라고 말했다.

2024.02.16 15:05남혁우

MS가 보는 올해 AI 트렌드…SLM·멀티모달·과학

마이크로소프트는 올해 주목해야 할 3가지 인공지능(AI) 트렌드를 14일 발표했다. 마이크로소프트는 올 한해 AI가 사람들의 일상과 업무 방식을 크게 변화시킬 것으로 전망했다. 나아가 AI 기술 통합과 발전으로 가장 어려운 문제 해결을 돕는 기술에 보다 쉽게 접근할 수 있으며, 인류의 삶을 더 풍요롭게 만들어 줄 것으로 기대하고 있다. ■ AI 연구와 혁신을 촉진하는 소형언어모델 가장 먼저 소형언어모델(SLMs)이 AI분야에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상된다. 수십억 개의 매개변수로 이뤄진 소형언어모델은 학습에 필요한 시간과 자원을 적게 소모해 모바일 기기에서도 쉽게 실행 가능하며, 인터넷이 지원되지 않는 오프라인 상태에서도 언제 어디서나 사용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 선별된 고품질 학습 데이터를 사용해 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다. 이에 반해 방대한 양의 인터넷 데이터로 학습된 대형언어모델(LLMs)의 경우 매개변수가 수천억 개 이상이기 때문에 저장 공간이 많이 필요하며, 실행 시에도 많은 자원이 소모된다. 매개변수는 언어 모델이 문장을 생성하거나 해석할 때 사용되는 변수를 말한다. 실제로 마이크로소프트 연구진은 특정 분야에서 대형언어모델과 동등하거나 더 나은 성능을 보이는 두개의 소형언어모델인 파이(Phi)와 오르카(Orca)를 개발해 성능에 대한 새로운 기준점을 찾기 위해 노력하고 있다. 특히 2024년에는 개선된 모델을 출시해 더 많은 연구와 혁신 촉진에 기여할 것으로 기대하고 있다. 세바스티앙 부벡 마이크로소프트 머신러닝 파운데이션그룹 팀장은 “소형언어모델은 그 크기와 비용 효율성으로 인해 AI에 대한 접근성을 높일 수 있다”며 “우리는 대형언어모델만큼 소형언어모델을 강화하는 새로운 방법을 연구하고 있다”고 설명했다. ■ 인간의 인지능력을 활용하는 멀티모달 AI 이와 함께 멀티모달 AI가 인간의 인지 능력과 더욱 유사하게 발전할 것으로 기대된다. 해당 기술은 텍스트·이미지·오디오·비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리해 검색 도구부터 크리에이티브 앱까지 다양한 기술의 성능을 향상시킨다. 코파일럿은 멀티모달AI 기술을 활용해 이미지, 자연어, 빙 검색 데이터를 처리한다. 이를 통해 사용자는 본인이 업로드한 이미지에 담긴 역사적 배경과 같은 관련 정보를 파악할 수 있다. 해당 AI 기술은 마이크로소프트 디자이너 그래픽 디자인 앱에도 적용된다. 사용자가 원하는 이미지에 대한 설명을 기반으로 이미지를 생성할 수 있으며, 사용자 지정 신경망 음성 기능을 통해 텍스트 리더기 및 청각 장애인용 도구에 사용 가능한 자연스러운 음성을 지원한다. 제니퍼 마스맨 마이크로소프트 CTO오피스 수석 엔지니어는 “멀티 모달리티는 인간이 사용하는 시각, 음성 및 청각과 같은 다양한 감각을 활용해 인간과 유사한 경험을 만들어낼 수 있는 능력을 가지고 있다”고 강조했다. ■ 과학분야의 새로운 가능성을 여는 AI 마지막으로 AI 기술이 국제적 문제인 기후 변화, 에너지 위기, 질병 등 과학 분야에서도 혁신적인 해결책을 제시할 수 있을 것으로 내다봤다. 마이크로소프트는 AI를 활용해 기후 변화 완화와 농부들의 효율적인 작업을 목표로 향상된 일기예보 시스템과 탄소 측정기를 개발하는 등 지속가능한 농업을 위한 도구를 구축하고 있다. 또한 잡초의 정보를 파악하고 트랙터의 상태를 체크할 수 있는 등 농부들이 현장에서 사용가능한 AI챗봇도 개발하고 있다. 생명과학 분야 연구원이 암 퇴치를 위한 세계 최대 규모 이미지 기반 AI 모델과 공동 연구를 진행 중이며, 감염병 신약과 혁신 의약품을 위한 새로운 분자를 찾기 위해 첨단 AI를 활용하고 있다. 이를 통해 수년 이상 소요되는 검증과정을 수 주 또는 수 개월로 단축 가능하다. 재료 과학 분야에서도 혁신을 일으키고 있다. 스위스의 제약회사인 노바티스는 마이크로소프트와 협력해 AI와 고성능 컴퓨팅 기술을 활용, 저독성 배터리 소재 발견을 위한 검색 가속화에 성공했다. 크리스 비숍 마이크로소프트 리서치 AI4사이언스팀 디렉터는 “AI가 과학발견의 혁명을 주도하고 있다”며 “가장 흥미롭고 궁극적으로 가장 중요한 AI의 활용 분야가 될 것”이라고 전망했다.

2024.02.14 11:30김우용

프로그래밍언어 고(GO), 인기순위 8위 달성…역대 최고 수치

구글의 프로그래밍 언어 고(GO)가 프로그래밍 인기 순위 역대 최고 순위인 8위를 기록했다. 12일(현지시간) 인포월드 등 외신에 따르면 소스코드 품질평가 기업인 티오베는 프로그래밍 언어순위인 2월 티오베 프로그래밍 커뮤니티 지수(티오베 인덱스)를 발표했다. 티오베 인덱스에 따르면 1~5위는 파이썬, C, C++, 자바, C#순으로 순위변동 없이 유지됐다. 이어서 자바스크립트와 SQL이 한 단계씩 올랐으며 고가 11위에서 8위로 오르며 처음으로 10위권 안으로 진출했다. 반면 6위를 기록 중이던 비주얼 베이직이 9위로 하락했다. 고는 구글 내부에서 보다 쉽고 효율적인 앱 개발을 위해 만들어진 프로그래밍 알려지며 주목을 받았다. 특히 전 세계적으로 폭넓게 쓰이는 클라우드 기반 기술인 도커, 쿠버네티스 등이 대표적이다. 하지만 이후 이렇다할 성과를 보이지 못해 수년간 10위권 문턱을 넘지 못했다. 이에 다양한 분야에서 효율적으로 사용할 수 있도록 구글은 지속적인 기능 업데이트를 진행해왔다. 폴 얀센 티오베 소프트웨어 최고경영자(CEO)는 "고는 공개당시 폭발적인 인기를 얻었지만 명성에 비해 아쉬운 부분이 있었다”며 “이에 구글은 꾸준히 반년마다 업데이트를 실시하며 기능을 개선했고, 지금은 백엔드를 비롯해 웹, API 등 다양한 분야에서 고가 활용되고 있는 추세”라고 설명했다.

2024.02.13 09:47남혁우

애플, 설정 생성용 언어 'Pkl' 오픈소스로 공개

애플이 설정(Configuration) 생성에 사용하는 프로그래밍언어 '피클(Pkl)'을 오픈소스로 공개했다. 지난 1일 애플은 프로그래밍 언어 '피클'의 소스코드를 오픈소스로 발표했다. 피클은 JSON, YAML, 속성 목록 등의 정적 언어를 주로 사용하는 설정 생성에 사용하는 언어다. 기존 정적 언어는 각기 고유 장점을 갖지만 복잡한 구성에서 한계를 드러낸다. 가령 표현력 부족 때문에 코드를 자주 반복해야 하거나, 자체 유효성 검사를 제공하지 않아 구성 오류를 일으키기 쉽다. 이같은 단점은 떄로 특수 논리를 추가하는 보조 도구로 형식을 향상시켜 해결되곤 한다. 코드를 반복 하지 않는 DRY(Don't Repeat Yourself) 원칙을 따라야 할 때 참조를 확인하고 개체를 병합하는 방법을 이해하는 특수 속성을 도입하는 식이다. 유효성 검사 오류 방지를 위해 예상 유형에 구성 값의 유효성을 검사하는 방법을 동원할 수 있다. 이런 형식은 차후 언어에 포함되곤 하지만 이런 형식은 이해하기도 작성하기도 어렵다. 설정 생성에 코틀린, 루비, 자바스크립트 같은 범용 언어를 사용하기도 한다. 이런 언어가 설정 데이터를 생성하는 도메인특화언어(DSL)의 기초가 된다. 범용 언어는 자체로 강력하지만 데이터 정의, 유효성 검사에 중점을 두지 않기 때문에 설정을 설명하는데 사용하기 힘들 수 있다. DSL은 자체 생태계에 연결되는 경향을 보이므로, '고'로 작성된 애플리케이션의 구성계층으로 코틀린 DSL을 사용하기 어렵다. 애플의 피클은 정적 언어와 범용 언어를 혼합해 설정 생성에서 잘 활용되도록 만들어졌다. 애플이 내부에서 개발해 사용해온 언어라고 한다. 선언적이며 읽고 쓰기 간편하지만, 범용 언어에서 기능을 빌려와 향상된 언어를 제공한다. 피클 작성 시 클래스, 함수, 조건, 루프 같은 언어 기능을 사용할 수 있다. 추상화 계층을 구축하고 패키지를 생성, 게시해 코드를 공유할 수 있다. 모든 형식의 정적 설정 파일을 생성하는데 사용되거나, 언어 바인딩을 통해 다른 애플리케이션 런타임에 라이브러리로 포함될 수 있다. 피클은 배포 전에 유효성 검사 오류를 포착해 안전을 제공한다. 단순한 사용 사례에서 복잡한 사용사례로 확장할 수 있다. IDE와 통합되기 쉽다. 인텔리J, 웹스톰, 고랜드, 파이참 등 젯브레인스의 편집기를 지원하는 인텔리J 플러그인이 곧 제공될 예정이다. 이 플러그인은 피클 프로그램을 분석하고 자동 완성, 정의로 이동, 리펙토링 지원 등의 기능을 제공한다. VS코드, 네오빔(neovim) 플로그인도 출시될 예정이다. 피클의 관리 재단 측의 문서는 "개발자에게 친숙한 구문을 갖고 쉽게 배울 수 있게 만들었다"고 강조했다.

2024.02.05 09:46김우용

마이디포 "오픈소스 AI-LLM 잘 꿰어야 보배"

속담에 '구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배'(아무리 좋은 것이라도 쓸모 있게 만들어 놓아야 값어치가 있다는 뜻)라 했다. 다양한 인공지능(AI) 기술들이 쏟아져 나왔지만, 아직 사람들의 일상과 업무에 눈에 띄게 사용되는 제품이나 서비스가 기대만큼 많지 않은 게 사실이다. 그나마 지난해 초거대 언어모델(LLM)과 생성형 AI 기술 고도화가 무르익으면서 실생활에 쓰이는 AI 제품과 서비스들이 하나둘 늘어나는 추세다. 이런 한계를 딛고, 개별적인 AI 기술과 서비스들을 한 데 모아 업무 효율성과 완성도를 높이는 기업이 있다. 그야말로 구슬(AI)을 하나하나 꿰어(조합) 보배(앱)로 만드는 AI 매시업 기업 '마이디포'가 그 주인공이다. 매시업이란 웹서비스 업체들이 제공하는 각종 콘텐츠와 서비스를 융합해 새로운 웹서비스를 만들어내는 것을 뜻한다. 예를 들어 AI 기술을 활용해 번역서를 출간한다고 하면, 도서 표지는 '스테이블 디퓨젼'이 디자인하고, 교정과 윤문은 '챗GPT'가, 번역은 'DeepL'이 담당하는 식이다. 그 동안에는 출판사가 디자이너·편집자·번역가 등을 채용해 번역서를 펴냈다면, 마이디포는 마치 오케스트라 지휘자처럼 결과물에 적합한 최적의 AI 서비스들을 조합해 결과물을 만들어낸다. 이처럼 마이디포는 각각의 AI 모델(서비스)들을 모듈화하고, 사용자가 필요로 하는 서비스(앱)에 적합한 모듈을 가져다 쓸 수 있도록 했다. 요청하는 작업은 각각의 모듈에 뿌려져 분산·병렬 처리되기 때문에 사용자는 시간 단축 효과를 볼 수 있다. 마이디포 솔루션은 먼저 판례 및 사건 분석 등이 필요한 변호사, 보고서 작성이 많은 금융사, 초벌 번역 등이 필요한 출판사, 외신 번역과 기사 작성이 주 업무인 언론사 등에게 유용하게 쓰일 수 있다. 또 벤처캐피털의 투자심사 보고서 작성 등에도 활용할 수 있다. 류승훈 대표, 코트라 직원서 창업가로...생성 AI 가능성 보고 '마이디포' 창업 마이디포를 창업한 류승훈 대표는 대한무역투자진흥공사(KOTRA) 출신이다. 2012년 퇴직 후 '플랫클'이란 회사를 창업해 '거인의 서재' 앱을 출시, 출판계의 디지털 마케팅을 혁신했다. 그 후 거인의 서재는 체인지그라운드에 매각됐고, 류 대표는 300명의 뛰어난 개발자를 육성하겠다는 취지로 '300Dev'라는 회사를 세웠다. 베네수엘라를 중심으로 중남미 개발자들에게 글로벌 네트워크와 글로벌 비즈니스 기회를 제공, 북미 시장에 실력 있는 각국 개발자들이 접근할 수 있는 토양을 만들었다. 류 대표의 도전은 여기에서 멈추지 않았다. 본인 지분을 매각한 뒤, 지난해 생성형 AI 가능성을 보고 마이디포를 창업했다. 류승훈 대표는 “라틴아메리카에 있는 6명의 팀원은 기술 개발과 마케팅 담당을 하고, 국내에는 3명의 직원들이 B2B 영업과 기획, 디자인 등의 업무를 맡고 있다”면서 “마이디포는 파편화된 AI 서비스들을 하나하나 모듈화 시키고 조합함으로써 대용량을 병렬, 분산처리 해 고속으로 결과물을 얻을 수 있다”고 설명했다. 류 대표에 따르면 마이디포는 현재 '팔만대장경 프로젝트'를 진행 중이다. 이 프로젝트는 1971년 미국 일리노이대 학생이던 마이클 하트가 시작한 '구텐베르크 프로젝트'라는 사회 운동을 모티브로 한다. 저작권 문제가 해결된 고전을 직접 타이핑해 모두가 무료 또는 최소한의 비용으로 읽을 수 있도록 한 이 프로젝트는 50년도 넘게 진행돼 현재 7만권이 넘는 세계 각국의 도서가 인터넷을 통해 공유되고 있다. 마이디포는 구텐베르크 프로젝트의 문서를 LLM AI를 활용해 읽기 쉬운 우리말 도서로 변환하는 작업을 하고 있다. 번역, 교정, 표지 디자인, 전자책 출간 등의 작업이 과거에는 수주에서 몇 달이 걸렸다면, 팔만대장경 프로젝트는 300페이지 외서 초벌 번역을 5분까지 단축시키는 것이 목표다. 류 대표는 “여전히 구텐베르크 프로젝트의 과실은 영어 사용자들이 주로 누리고 있는데, 생성형 AI 시대에는 모든 게 달라질 것”이라며 “언어 장벽 탓에 쉽게 접근할 수 없었던 구텐베르크 프로젝트의 문서를 읽기 쉬운 현대 우리말로 만들 것으로 기대, LLM 인공지능을 활용해 구텐베르크 도서를 한국어 도서로 변환하고 있다. 수주에서 몇 달 걸리던 작업을 단 5분으로 단축하고자 하는데 이것이 우리의 팔만대장경 프로젝트”라고 말했다. 종착지는북미 시장..."누구나 쉽게 이용하고 조합할 수 있는 AI 서비스 지향" 류 대표가 궁극적으로 바라보는 시장은 히스패닉 시장을 교두보로 한 북미 지역이다. 창업 초기부터 글로벌 개발팀을 꾸렸는데, 챗GPT 상위 국가에 미국·인도, 그 뒤로 콜롬비아와 브라질 등 히스패닉 국가가 상위 5위권에 오른 것을 눈여겨봤다. 미국 내 히스패닉 인구가 이미 6천500만을 넘었는데, 류 대표는 히스패닉 시장을 교두보 삼아 세계 최대 시장인 북미 지역으로 진출한다는 구상이다. 류 대표는 “마이디포를 지난해 3월에 개발해 그해 5월 개념증명(PoC)을 했고, 7월 최소기능제품(MVP)을 출시, 현재는 서비스 고도화에 집중하고 있다”면서 “현재 이용 고객의 70%가 히스패닉 시장에서 발생하고 있는데, 서비스 안정화와 완성도가 갖춰지면 글로벌 시장뿐 아니라 국내에서도 마케팅 활동을 펼칠 계획”이라고 밝혔다. 마이디포 AI 서비스는 크게 세 가지로 구분된다. 먼저 월 구독 모델로 AI 매시업 프레임워크를 제공한다. 또 마이디포 AI 컨설턴트들이 AI 활용 방법을 상담해준다. 끝으로 프롬프트 엔지니어링 등 기업 맞춤형 매시업 솔루션을 제작, 공급해준다. 개인 또는 기업은 필요로 하는 나만의 AI 서비스(앱)를 마이디포에 직접 제작 의뢰해 최적의 결과물을 얻을 수도 있으며, 다른 창작자들이 공개해 놓은 오픈마켓에서 적합한 서비스를 골라 유료로 구매한 크레딧을 지불하고 이용할 수도 있다. 이 때 창작자는 앱 사용 수익의 70%를 받는 구조다. 류승훈 대표는 “마이디포 서비스 고도화 맵에 있어 기술적인 목표는 LLM을 어떻게 나에게 더 잘 맞는 서비스로 만드느냐가 있다. 데이터를 양과 질을 고도화 시켜 맥락에 맞는 결과물을 얻는 것”이라면서 “각 AI 기술과 서비스들의 장점을 활용해 누구나 쉽게 이용하고 조합할 수 있도록 확장시키는 것이 마이디포의 목표”라고 말했다. 이어 “우리가 생각하는 범용인공지능(AGI)은 단순한 만물박사가 아니라, 여러 가지가 조합돼 결국은 우리가 원하는 결과를 얻어내는 것”이라며 “각 모듈들이 AGI 내에서 하나의 플러그인으로 활용될 수 있다. 마이디포의 리퀘스트 마켓이 적극 활용되고 집단적인 프롬프터들이 쌓인다면 다양한 AI 서비스들이 보다 쉽고 널리 쓰일 것”이라고 말했다.

2024.01.31 14:14백봉삼

올해의 프로그래밍 언어 선정된 C#, 자바 추월 눈앞

최근 몇년간 성장세를 이어온 C#이 2023년 연례 프로그래밍 언어로 선정됐다. 편의성과 높은 접근성 등으로 인기를 얻은 C#은 조만간 자바를 넘어설 것으로 주목 받고 있다. 매달 프로그래밍 언어의 인기를 추적해 순위를 매기는 티오베는 10일 지난해 인기 프로그래밍 언어 순위를 발표했다. C#이 지난해 상위 모든 언어가 하락세를 기록하는 상황에도 유일하게 인기가 상승했다며 연례 프로그래밍 언어로 선정한 이유를 밝혔다. 프로그래밍 언어 순위인 티오베인덱스에 따르면 상위 5개 프로그래밍 언어 중 C#만이 연초에 비해 1.43% 성장했다. 파이썬, C, C++, 자바는 하락을 면치 못했다. C와 자바는 각 4.81%, 4.34%라는 높은 낙폭을 기록했다. 폴 얀센 티오베 최고경영자(CEO)는 C#과 다른 상위 언어의 실적이 상반되는 이유에 대해 활용성과 대체재의 등장을 꼽았다. C#은 게임엔진 유니티 등을 중심으로 게임업계의 사용 비중이 늘어나고 있다. 또한 마이크로소프트에서 지속적인 업데이트와 기술 지원을 통해 다양한 분야에서 쉽고 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 제공하고 있다. 또한 무료로 제공되어 접근성이 좋다는 것도 장점으로 꼽혔다. 지난해 11월에는 앱 개발 플랫폼 닷넷8(.NET)을 발표하며 클라우드 네이티브 앱을 더 쉽게 구축하고 배포할 수 있도록 기술을 추가하고, 간편한 코드 작성을 위해 구문은 직관적으로 단순화했다. 오픈AI의 GPT를 적용한 AI코딩 지원도구 코파일럿 등도 제공하며 차별화하고 있다. 반면, 자바 등 주요 인기 언어는 코틀린과 줄리아 등 신규 언어와의 경쟁이 심화되고 있다는 지적이다. C와 C++ 역시 고, 러스트 등이 기존 도입 분야의 일부분을 대신하며 점유율이 하락했다는 분석이다. 특히, 올해의 언어로 선정된 C# 역시 자바의 점유율을 차지하고 있어 0.71%의 격차를 두고 있는 두 언어의 순위가 순위가 바뀔 것이란 예측이 나오고 있다.

2024.01.11 11:05남혁우

비아이매트릭스, 데이터 분석 AI비서용 자체 LLM 출시

비아이매트릭스는 자체 개발한 LLM(거대 언어 모델) 'G-매트릭스(G-MATRIX) MX-7B'를 출시했다고 10일 밝혔다. 이번에 발표한 'G- 매트릭스 MX-7B'는 자연어 기반 데이터 분석 및 시각화 서비스에 특화된 언어 모델이다. 업무 담당자가 AI와 대화를 하듯이 기업의 데이터베이스에서 데이터를 조회하고, 조회한 데이터를 바탕으로 분석 화면을 제작하는 생성형 AI 솔루션 G-매트릭스에 최적화했다. G- 매트릭스 MX-7B는 70억 개의 매개변수를 가진 경량 언어 모델이다. 산업군에 특화된 5만 개 이상의 데이터 분석용 질문과 다양한 시각화 대시보드 탬플릿을 학습해, 자연어로 기업의 데이터를 추출하고 데이터 특성에 맞는 시각화 화면을 추천하는 것이 가능하다. 모든 기업에서는 그동안 생성형 AI를 활용한 업무혁신을 희망하였으나, 보안을 이유로 도입을 망설였던 기업을 위하여 온프레미스형 LLM으로 내부망에서 구축 가능한 환경을 제공한다. 지금까지 다양한 시스템 구축을 필요로 했던 데이터 분석 업무 혁신 분야에 특화됐다. 또한 데이터 분석 업무용으로 최적화, 경량화되어 하드웨어 자원의 최소화가 가능하여 타사 대비 도입 비용이 절감되고 빠른 처리 속도를 제공한다. 이번에 출시된 MX-7B는 전 세계 인공지능 솔루션이 모여있는 허깅페이스에도 등록되어 있다. 비아이매트릭스는 2023년 데이터 분석용 생성형 AI 솔루션 G-매트릭스 2.0을 출시한데 이어 기업에서 보안 걱정없이 사용할 수 있는 자체 LLM까지 출시하여 실용적 AI를 구현하는 회사로써의 이미지를 부각시킴과 동시에 기업의 업무 생산성 혁신에 기여할 예정이다. 올해 생성형 AI 분야의 R&D 인력을 대폭 강화하고, 그동안 보유한 데이터 기반 특허 기술들과 융합하여 상반기에는 데이터 예측 및 아우디(AUD) 플랫폼 코팡일럿도 선보일 예정이다. 또한 이번 출시로 더 나은 비즈니스 환경과 업무 효율성을 추구하는 기업들에게 혁신적이고 안전한 솔루션을 제공하고 성공 가능한 사업 모델을 지속적으로 제시하여 현실성있는 생성형 AI 분야에서 시장을 선도해 나가겠다는 포부를 밝혔다.

2024.01.10 11:32남혁우

구글, 직접 학습하고 개선하는 로봇 훈련도구 공개

로봇이 주변 환경을 인식하고 스스로의 행동을 분석해 작업을 개선하는 대규모 인공지능(AI) 모델 기반 학습도구를 구글에서 공개했다. 5일 테크크런치 등 외신에 따르면 구글 딥마인드 로보틱스는 로봇 학습모델 '오토RT'와 'RT-트레젝토리' 등을 공개했다. 오토RT는 로봇에게 주어지는 다양한 환경과 목적에 따라 명령을 자연스럽게 수행할 수 있도록 개발된 기본 학습모델이다. 대규모 언어모델(LLM)과 비전 언어모델(VLM)과 로봇 제어 모델을 결합해 사전에 설정되지 않은 환경을 스스로 분석 후 주어진 목표를 적합하게 수행하기 위한 방안을 도출하고 수행한다. 예를 들어 '책상 위의 캔을 들어'라는 명령이 주어지면 언어모델이 주변 환경을 스캔한 후 모든 객체에 따른 정보를 텍스트 데이터화 한다. 이후 LLM이 책상과 캔과 관련된 데이터를 확인 후 명령을 수행하기 위한 작업 프로세스을 생성한다. 작업 프로세스는 환경을 고려해 다양하게 생성되며 부적절한 방식과 실제 업무에 필요한 작업 등을 분류하는 과정을 거친다. 실제 유효하다고 판단된 작업만이 업무 프로세스로 샘플링 된 후 로봇에 적용되어 수행된다. 또한, 수행 과정과 결과에 대한 데이터를 수집 후 분석해 이후 작업을 개선할 수 있는 기능도 갖췄다. 구글 측에 따르면 오토RT는 로봇이 얼마나 자율적으로 명령을 수행할 것인지 원하는 정도에 따라 설정할 수 있다. 또한 얼마나 안전하고, 자율적으로 업무를 수행하는지 판단하기 위해 테스트를 진행했다. 7개월에 걸쳐 한 번에 최대 20대의 로봇을 다양한 환경을 조성하며 테스트를 실시한 결과 6천650개의 고유한 언어 지침을 다루는 7만7천 개 이상의 사례를 수집할 수 있었다고 밝혔다. 구글은 로봇이 업무를 수행하는 과정에서 가장 적합한 물리적 동작을 수행하기 위한 RT-트레젝토리라는 학습모델도 도입했다. 로봇의 동작 궤도를 시각화해 반복 학습 과정에서 어떤 동작으로 업무를 수행했을 때 더 좋은 결과를 얻을 수 있는지 확인하고 개선할 수 있도록 지원한다. 훈련 데이터를 지원하지 않은 41개 작업으로 테스트한 결과 작업 성공률이 29%에서 63%로 2배 이상 향상됐다고 밝혔다. 또한 보다 안전한 로봇 활용을 위해 자체 필터링 기능 외에도 추가적인 안전조치 계층을 구성했다. 관절에 가해지는 힘이 주어진 임계값을 초과하면 자동으로 멈추도록 설정했다. 더불어 작동 중인 모든 로봇은 사람이 직접 중단한 수 있는 물리적 비활성화 스위치가 눈에 잘 띄는 곳에 위치하도록 구성할 것을 권했다. 구글 딥마인드 로보틱스 팀은 “우리는 여러 환경에서 다양한 명령을 자연스럽게 수행하기 위한 다목적 로봇개발을 목표로 하고 있다”며 “이번에 공개한 대규모 AI모델과 시스템 등을 통해 더욱 효율적인 로봇을 선보일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

2024.01.05 09:09남혁우

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