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삼성전자 '갤럭시 AI' 지원 언어 총 16개로 확대

삼성전자가 '갤럭시S24 시리즈'에서 처음 선보인 '갤럭시 AI'의 지원 언어를 기존 13개에서 16개 언어로 확대한다. 삼성전자는 4월 중 업데이트를 통해 아랍어, 인도네시아어, 러시아어 등 3개의 언어를 '갤럭시 AI'에서 추가 지원한다고 밝혔다. 또한 호주 영어, 홍콩 중국어, 캐나다 프랑스어 등 3개의 파생어도 함께 추가될 예정이다. 기존 지원 언어는 한국어, 중국어(간체), 영어, 프랑스어, 독일어, 힌디어, 이탈리아어, 일본어, 폴란드어, 포르투갈어, 스페인어, 태국어, 베트남어 등이었다. 새롭게 추가되는 언어는 설정 앱의 언어팩 메뉴에서 다운로드를 받아 사용할 수 있다. 이번 업데이트를 통해 사용자는 총 16개 언어에서 '실시간 통역', '채팅 어시스트' 등 언어의 장벽을 뛰어넘는 '갤럭시 AI'의 커뮤니케이션 기능을 사용할 수 있게 된다. 한편, 삼성전자는 연내 추가 업데이트를 통해 스웨덴어, 네덜란드어, 루마니아어, 튀르키예어 등 더 많은 언어를 '갤럭시 AI에서 지원할 예정이다. 노태문 삼성전자 MX사업부장 사장은 "지원 언어 확대를 통해 갤럭시 AI 경험의 글로벌 대중화를 보다 빠르게 실현할 것"이라며, "더 많은 사용자가 갤럭시 AI를 통해 세상을 경험하는 방식을 바꿀 수 있을 것"이라고 말했다.

2024.04.11 08:54이나리

GPT-3.5, 스트리트파이터3로 GPT-4 꺾었다

오픈AI의 GPT-3.5 터보가 GPT-4 등 상위 인공지능(AI) 모델을 꺾고 스트리트파이터3 챔피언에 올랐다. 14개 대규모언어모델(LLM)들이 각축을 벌인 스트리트파이터3 게임 대회에서 'GPT-3.5'가 우승을 차지했다고 PC게이머 등 외신들이 최근 보도했다. 보도에 따르면 미국 샌프란시스코에서 개최한 미스트랄 AI SF 해커톤에서 LLM간 이벤트 매치가 열렸다. 비디오게임 스트리트파이터3를 학습해 치러진 이번 대회는 LLM이 실제 업무에서 어떤 성과를 낼 수 있는지 시각적으로 확인할 수 있도록 마련됐다. 단기간에 치러진 대회인 만큼 학습시간을 줄이기 위해 캐릭터는 켄으로 제한됐다. 승부에 참여한 LLM은 화면을 인식할 수 있도록 텍스트 설명이 제공되며 캐릭터와 상대의 동작 그리고 양쪽의 체력바를 학습해 대회가 치러졌다. 오픈AI의 GPT-3.5 및 GPT-4과 다양한 버전의 미스트랄 LLM 등 총 14종의 LLM이 경합을 벌인 결과 GPT-3.5 터보버전이 최종 우승을 차지했다. 이어서 미스트랄 스몰 파이널버전이 뒤를 이었다. 기본 성능이 더 높은 GPT-4와 미스트랄 AI 상위 모델이 오히려 하위권을 기록해 눈길을 끌기도 했다. 이에 대해 미스트랄 AI의 운영진은 각 AI가 갖는 특성이 게임에 영향을 미쳤다고 설명했다. 모델의 크기가 작으면 대기 시간과 속도에 이점을 가질 수 있는 만큼 게임에서 유리해질 가능성이 크다는 설명이다.

2024.04.08 14:11남혁우

"더 똑똑한 '시리' 만든다"…애플, 소형 언어모델 '렘' 출시

애플이 아이폰 음성모델 '시리'를 더 똑똑하게 만들기 위해 소형언어모델(SLM)을 출시했다. 시리가 사용자 요구사항과 문맥을 더 정확히 이해할 수 있도록 도울 수 있다. 2일(현지시간) 미국 지디넷 등 IT 외신은 애플이 아이폰 내 시리가 사용자 문맥을 정확히 이해하고 요구사항을 맞춤형으로 수행하는 데 활용할 SLM '렘(ReALM)'을 출시했다고 보도했다. 이 모델은 온디바이스AI에 특화된 형태다. 시리가 사용자 대화 내용을 기존보다 더 오래 기억하고, 아이폰 화면에 표시된 내용을 이해할 수 있도록 도울 수 있다. 재생 중인 음악 등까지 인식할 수 있어서 사용자 취향에 따른 답변과 검색도 향상시킬 수 있다. 해당 모델은 파라미터 규모에 따라 'ReALM-80M' 'ReALM-250M' 'ReALM-1B' 'ReALM-3B'로 총 네가지 유형으로 이뤄졌다. 애플 AI연구팀은 "해당 모델들은 기존 거대언어모델(LLM)보다 파라미터는 작지만 특정 업무 수행에선 더 높은 성능을 보인다"고 밝혔다. 연구팀은 해당 모델을 오픈AI GPT-3.5와 GPT-4와 비교하는 테스트를 진행했다. 벤치마킹 테스트 결과 특정 작업에서 자사 모델이 오픈AI의 모델 성능을 뛰어넘었다는 평가다. 연구진은 "파라미터가 가장 작은 모델은 GPT-4와 비슷한 성능을 달성했다"며 "가장 큰 모델은 GPT-4보다 특정 작업에서 더 뛰어난 성능을 보였다"고 설명했다. 또 "렘이 GPT보다 적은 수의 파라미터로 구성됐음에도 최신 LLM과 비슷한 수준의 성능을 보인 셈"이라고 덧붙였다. GPT-3.5는 1천750억 매개변수로 이뤄졌다. GPT-4는 약 1조5천억개 매개변수가 있는 것으로 알려졌다. 일각에선 이 모델이 오는 6월 열릴 애플세계개발자회의(WWDC) 2024에서 소개할 iOS18 버전에 탑재될 것으로 보고 있지만, 확실한 적용 시기는 미정이다. 애플조차 해당 모델이 최신 버전이나 기기에 탑재할 여부에 대해 밝히지 않았다. 최근 스마트폰 시장에선 생성형 AI가 핵심 기능으로 떠오르고 있는 분위기지만 애플은 아이폰에 생성형 AI 탑재 등에 대한 뚜렷한 청사진을 제시하지 않았다. 일각에선 아이폰 혁신이 사라지고 있다고 평가하기 시작했다. 이에 애플은 10년 동안 공들인 애플카 프로젝트를 중단하고 생성형 AI 기능에 주력하기로 했다. 지난달 구글, 바이두, 앤트로픽 등에 도움을 요청한 것으로 전해졌다.

2024.04.03 09:02김미정

오라클, 자바22 발표

오라클은 자바의 최신 버전인 '자바 22'를 출시한다고 25일 발표했다. 개발자는 자바 22(오라클 JDK 22)의 수천 개의 성능 및 안정성, 보안성 관련 개선 사항을 활용해 생산성을 향상시키고 혁신을 추구하며, 기업의 신속한 성장을 지원할 수 있다. 자바 22는 자바 언어와 자바 API 및 성능, 자바 개발 키트(JDK)에 포함된 도구 등에 대한 포괄적인 개선 사항을 제공한다. 최신 JDK는 12개의 JDK 개선 제안(JEP)을 통한 업데이트 및 개선 사항을 제공한다. JDK 22는 오픈JDK 프로젝트 앰버(Project Amber)의 언어 개선 사항 super[…] 앞의 명령문, 언네임드(Unnamed) 변수 및 패턴, 문자열 템플릿, 암시적으로 선언된 클래스 및 인스턴스 메인 메서드), 프로젝트 파나마(Panama)의 개선 사항(외부 함수 및 메모리 API, 벡터 API), 프로젝트 룸(Loom) 관련 기능(구조화된 동시성, 범위가 지정된 값), 코어 라이브러리 및 도구 기능(클래스-파일 API, 다중 파일 소스 코드 프로그램 실행 및 스트림 수집기), 성능 업데이트(G1용 영역 고정) 등을 제공한다. 'super(…) 앞의 명령문(JEP 447)'은 개발자가 생성자의 행동을 자유롭게 표현할 수 있는 기능이다. 생성 중인 인스턴스를 참조하지 않는 명령문을 명시적 생성자 호출 앞에 표시할 수 있도록 허용해 보조 정적 메서드, 보조 중간 생성자, 또는 생성자 인수에 팩토링되어야 하는 로직을 보다 자연스럽게 배치할 수 있다. 클래스 인스턴스화 도중 생성자가 하향식 순서로 실행된다는 기존 보장을 유지해 하위 클래스 생성자의 코드가 슈퍼 클래스 인스턴스화를 방해하지 못하도록 원천 방지를 지원한다. 또한 이 기능은 생성자 내에서의 명시적 생성자 호출 이전에 나타나는 코드를 검증 및 실행할 수 있는 자바 가상 머신(JVM)의 기능만을 활용하므로, JVM을 변경할 필요 없이 바로 사용 가능하다. 언네임드 변수 및 패턴(JEP 456)은 언네임드 변수 및 패턴을 통해 자바 언어를 개선해 개발자의 생산성을 향상시킬 수 있다. 변수 선언 또는 중첩 패턴이 요구되지만 실제로는 사용되지 않는 경우 활용 가능한 기능이다. 해당 기능을 통해 오류 발생 가능성 감소, 레코드 패턴의 가독성 향상, 모든 코드의 유지 관리 가능성 강화 등의 이점을 누릴 수 있다. 문자열 템플릿(JEP 459, 두 번째 미리보기)은 런타임 시 연산된 값을 포함한 문자열을 쉽게 표현할 수 있게 해 자바 프로그램의 개발을 간소화하고, 사용자가 제공한 값으로부터 문자열을 구성해 이를 다른 시스템으로 보내 프로그램의 보안성을 높인다. 추가로, 텍스트와 혼합된 표현식의 가독성이 향상됐고, 중간 문자열 표현을 통한 변환 없이도 리터럴 텍스트 및 임베디드 표현식)을 통해 연산된 비문자열 값을 생성할 수 있다. 암시적으로 선언된 클래스 및 인스턴스 메인 메서드(JEP 463, 두 번째 미리보기)는 자바 프로그래밍에 대한 진입 장벽을 크게 낮춰 주는 기능이다. 대규모 프로그램 개발을 위해 설계된 자바의 고급 언어 기능을 모두 알지 못하는 학생들이 자신의 첫 번째 자바 프로그램을 더 일찍 개발할 수 있도록 지원한다. 해당 기능을 사용하는 교육자는 자바 개발과 관련된 개념들을 점진적인 방식으로 소개할 수 있고, 학생은 먼저 단일 클래스 프로그램에 대한 간소화된 선언을 작성한 후 프로그래밍 실력이 성장함에 따라 보다 고급 기능을 사용해 프로그램을 원활하게 확장할 수 있다. 프로젝트 룸 기능으로 구조화된 동시성(JEP 462, 두 번째 미리보기)을 위한 API를 도입해 개발자가 오류 처리 및 취소를 간소화하고 관찰 가능성을 개선할 수 있도록 지원한다. 이 기능을 활용해 취소 및 종료로 인해 발생하는 일반적인 위험(예: 스레드 유출, 취소 지연)을 방지할 수 있는 동시성 프로그래밍 방식 사용을 장려하고, 동시성 코드의 관찰 가능성을 개선할 수 있다. 범위가 지정된 값(JEP 464, 두 번째 미리보기)은 스레드 내에서, 또한 스레드 간에 변경 불가능한 데이터를 공유할 수 있도록 지원함으로써 개발자 프로젝트의 사용 편의성, 이해 가능성, 성능, 견고성을 향상시켜 주는 기능이다. 프로젝트 파나마 기능으로 외부 함수 및 메모리 API(JEP 454)는 자바 프로그램이 자바 런타임 외부의 코드 및 데이터와 상호 운용할 수 있는 API를 도입함으로써 개발자를 위한 향상된 사용 편의성, 유연성, 안전성, 성능을 제공하는 기능이다. 이 새로운 API는 외부 함수(JVM 외부의 코드)를 효율적으로 적용하고, 외부 메모리(JVM이 관리하지 않는 메모리)에 안전하게 액세스함으로써 자바 프로그램이 자바 네이티브 인터페이스(JNI) 없이도 네이티브 라이브러리를 호출하거나 네이티브 데이터를 처리할 수 있도록 지원한다. 벡터 API(JEP 460, 7차 인큐베이터)는 벡터 연산을 표현할 수 있는 API를 제공한다. 개발자는 지원되는 CPU 아키텍처에서 최적의 벡터 명령어로 런타임에 안정적으로 컴파일되는 벡터 계산을 표현함으로써 상응하는 스칼라 연산보다 뛰어난 성능을 얻을 수 있다. 코어 라이브러리 및 도구 기능으로 클래스-파일 API(JEP 457, 미리보기)는 자바 클래스 파일의 구문 분석, 생성, 변환용 표준 API를 제공함으로써 개발자의 생산성 향상을 지원한다. 다중 파일 소스 코드 프로그램 실행(JEP 458)은 자바 애플리케이션 런처를 개선해 다수의 자바 소스 코드 파일 형식으로 제공되는 프로그램을 실행할 수 있도록 함으로써 빌드 도구의 구성 여부 및 그 시기를 개발자가 직접 선택할 수 있도록 지원하는 기능이다. 스트림 수집기(JEP 461, 미리 보기)는 스트림 API를 개선해 커스텀 중간 작업을 지원함으로써 스트림 파이프라인이 기존의 내장형 중간 작업으로는 달성하기 어려운 방식으로 데이터를 변환할 수 있게 하고, 결과적으로 개발자의 생산성 향상에 기여하는 기능이다. 이 기능은 스트림 파이프라인을 더욱 유연하고 표현하기 쉽게 만들고, 커스텀 중간 연산을 통해 무한한 용량의 스트림을 조작할 수 있게 하여 개발자가 보다 효율적으로 자바 코드를 읽고, 쓰며 유지 관리할 수 있게 해 준다. 성능 업데이트로 G1용 영역 고정(JEP 423)은 수집기를 일시 중지할 필요가 있는 일부 네이티브 라이브러리 호출 중에 일부 가비지 컬렉션을 수행하도록 허용해 지연 시간을 줄여 주는 기능이다. 이 기능은 해당 네이티브 라이브러리를 호출하는 과정에서 차단해야 하는 오브젝트를 추적하고, 해당 오브젝트가 포함된 영역만 '고정(pinning)'하는 방식으로 작동한다. 결과적으로 고정되지 않은 영역에서는 정상적으로 가비지 컬렉션을 지속할 수 있으며, 네이티브 라이브러리 호출을 차단할 필요가 없다. 자바 22는 오픈JDK 및 자바 커뮤니티 프로세스(JCP)를 통한 오라클 및 전 세계 자바 개발자 공동체 일원들의 지속적인 협업을 바탕으로 탄생했다. 앞서 소개한 새로운 개선 사항 및 기능에 더해 자바 관리 서비스(JMS, 자바 런타임 및 애플리케이션을 온프레미스 또는 기타 클라우드에서 관리할 수 있도록 통합 콘솔 및 대시보드를 제공하는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 네이티브 서비스 또한 자바 22를 지원한다. 자바 22의 신기능에 대한 보다 자세한 정보는 자바 22 기술 블로그 포스트에서 확인할 수 있다. 자바 22를 지원하는 하이퍼스케일 클라우드 중 하나인 OCI 클라우드에 자바 애플리케이션을 배포하면 더욱 향상된 성능과 효율성, 혁신 기술, 비용 절감 효과 등을 누릴 수 있다. 개발자는 OCI에서 무료로 제공되는 오라클 자바 SE, 오라클 그랄VM, 자바 SE 구독 엔터프라이즈 성능 팩과 자바 22를 함께 활용해 최적화된 비용 대비 성능을 갖추고 보다 빠르고 효과적으로 실행되는 애플리케이션을 구축 및 배포할 수 있다. 오라클 자바 유니버설 SE 구독 프로그램은 업계 최고의 고객 지원을 제공하는 사용량 기반 과금 방식의 서비스다. 전체 자바 포트폴리오에 대한 우선순위 분류 기반 지원, 그랄VM 사용 권한, 자바 SE 구독 엔터프라이즈 성능 팩, JMS의 고급 기능 사용 권한, 고객사의 비즈니스 현황에 비례하여 업그레이드할 수 있는 유연성 등을 제공한다. 또한 이 서비스는 IT 조직의 복잡성 관리, 비용 절감, 보안 위험 방지에 기여한다. 내년 미국 샌프란시스코 베이 지역에서 글로벌 자바 커뮤니티를 위한 대표적인 행사인 자바원이 다시 개최될 예정이다. 3월 17일부터 20까지 4일 동안 미국 캘리포니아 레드우드 쇼어에서 진행되는 자바원 2025는 참가자들에게 자바 개발 트렌드에 대한 최신 정보를 학습하고 오라클 자바 전문가 및 업계 전문가들과 교류할 수 있는 기회를 제공할 예정이다. 조지 사브 오라클 자바 플랫폼 부문 수석 부사장 겸 오픈JDK 이사회 의장은 "자바 22가 제공하는 다양한 개선 사항을 통해 더 많은 개발자들은 기능이 풍부하고, 확장 가능하며 안전한 애플리케이션을 빠르고 간단히 구축할 수 있게 돼 전 세계 기업의 비즈니스 성장에 기여할 것"이라며 “자바 22는 애플리케이션 개발을 간소화하고 Java의 범위를 확장하여 모든 숙련도 수준의 개발자가 액세스할 수 있도록 하는 향상된 기능을 제공함으로써 조직과 개발자 모두를 위해 광범위한 새로운 애플리케이션 및 서비스를 만드는 데 도움을 줄 것”이라고 강조했다.

2024.03.25 12:32김우용

메타, '라마3' 전용 AI인프라 공개...GPU만 4만9천개

메타가 차기 대규모언어모델(LLM) '라마 3' 학습을 위한 세계 최대 규모의 컴퓨팅 인프라를 공개했다. 최근 실리콘 앵글 등 외신에 따르면 메타는 AI학습을 위한 데이터센터급의 24K GPU 클러스터 한 쌍의 세부정보를 공식 블로그를 통해 공개했다. 여러 그래픽처리장치(GPU)를 네트워크로 연결해 병렬 컴퓨팅 작업을 수행하는 시스템이다. 기계학습, 대규모 시뮬레이션 등 대규모 계산 작업을 더 빠르게 처리하기 위해 활용된다. 메타에서 공개한 24K GPU 클러스터는 2022년 선보인 리서치슈퍼클러스터(RSC)의 후속모델이다. 이름처럼 2개의 클러스터에 각 2만4천576개의 엔비디아 텐서 코어 H100(이하 H100) GPU가 적용된 것이 특징으로 총 4만9천 개 이상의 H100 CPU를 활용할 수 있다. 이번 발표는 일반인공지능(AGI) 연구를 위해 대규모 인프라 구축 계획의 일환이다. 메타는 2024년 말까지 35만 개의 H100 GPU를 포함한 AI 인프라를 확장할 계획이다. 이를 통해 기존에 확보한 인프라를 포함해 60만 개의 H100 GPU 수준의 컴퓨팅 파워를 갖추는 것을 목표로 한다. 두 클러스터는 GPU 수가 동일하며 개방형 GPU 하드웨어 플랫폼 '그랜드 티톤(Grand Teton)'을 사용해 구축됐다. 하지만 네트워크 인프라 설계에 차이가 있다. 하나는 웻지 400 및 미니팩 2 OCP 랙 스위치와 아리스타 7800를 기반으로 자체 개발한 RDMA 오버 컨버지드 이더넷(RoCE) 솔수션을 적용했다. 두 번째 클러스터는 엔비디아의 퀀텀2 인피니밴드 패브릭 솔루션이 적용됐다. 두 클러스터의 구조를 다르게 한 이유는 향후 더 크고 확장된 클러스터 구축을 목표로 하기 때문이다. 두 클러스터에서 다양한 분야의 AI를 학습하며 어떤 구조와 설계 방식이 AI에 적합한지 데이터를 확보해 이후 적용하겠다는 비전이다. 저장장치도 해머스케이프와 협력해 자체 개발했다. 생성형 AI 훈련 작업이 점점 빨라지고 규모가 커지는 것에 대비해 고성능이면서도 수만개의 GPU에서 동시 작업하는 데이터를 감당할 수 있도록 E1.S SSD를 활용했다. 이와 함께 구글은 개방형 AI 생태계 활성화를 위해 AI 소프트웨어 프레임워크인 파이토치를 지속해서 지원할 것이라고 강조했다. 케빈 리 등 구글 연구원은 “지난 2015년 빅서 플랫폼을 시작으로 GPU 하드웨어 플랫폼을 설계를 공개하고 있다”며 “우리는 이런 정보 공유가 업계의 문제 해결을 돕는데 도움이 될 것이라고 믿고 있다”고 이번 GPU 클러스터 관련 내용을 공개한 이유를 밝혔다. 이어서 “우리의 AI 노력은 개방형 과학과 교차 협력의 철학을 바탕으로 구축됐다”며 “개방형 생태계는 AI 개발에 투명성, 정밀성, 신뢰를 제공하고 안전과 책임을 최우선으로 하여 모든 사람이 혜택을 누릴 수 있는 혁신을 이끌어낼 것”이라고 강조했다.

2024.03.17 13:07남혁우

솔트룩스 AI 루시아, 오픈 LLM 리더보드 35B 이하 모델 기준 '1위' 수성

세계 언어모델들을 평가하는 허깅페이스(Hugging Face)의 오픈 LLM 리더보드(Open LLM Leaderboard)에서 국내 스타트업이 1위를 차지하며 기술력을 입증했다. 인공지능(AI) 기업 솔트룩스는 오픈 LLM 리더보드에서 자체 개발 초거대 언어모델 루시아(LUXIA)로 전 세계 1위를 달성했다고 15일 밝혔다. 루시아의 이번 성과는 35B 이하 언어모델들 사이에서 확보한 순위다. 평균 점수는 약 77.74점이다. 전체 초거대 모델들을 기준으로도 피라미터 50B 이상의 대규모 모델들을 제치고 전 세계 4위를 달성했다. 특히 '상식능력(HellaSwag)'과 '추론능력(ARC)' 테스트 점수는 각각 91.88점, 77.47점을 최초로 받으며 기존 기록을 경신했다. 솔트룩스 관계자는 "자체 연례 행사인 올해 솔트룩스 AI 컨퍼런스에서 현재의 루시아를 압도적으로 뛰어넘는 혁신적인 LLM을 공식적으로 선보일 것"이라며 "국내 대표 인공지능 기업으로서 글로벌 AI 시장을 선점할 초격자 경쟁력을 계속해서 확보해 나가겠다"고 말했다.

2024.03.15 16:10이한얼

에스넷시스템, 코난테크놀로지와 자체 LLM 구축 전망

에스넷시스템(대표 유홍준, 장병강)이 협력을 통해 자체 LLM을 구축할 전망이다. 에스넷시스템은 코난테크놀로지(이하 코난)와 AI 관련 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 15일 밝혔다. 이번 업무협약은 AI 시스템 구축 및 AI 솔루션 공동개발을 통해 상호 시너지를 창출하고 사업 성장 동력을 확보하기 위함이다. ▲AI 솔루션 상호 협력 ▲AI 인프라 부문 공급, 설치 및 기술지원 ▲AI 플랫폼, 솔루션 부문 지원을 주요 골자로 하고 있다. 에스넷시스템이 AI 인프라, GPU 클라우드 서비스 그리고 아마존웹서비스(AWS), 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 등 클라우드 관련 부문을 지원하고, 코난테크놀로지가 대규모 언어 모델(LLM), 생성형 AI 등의 AI 솔루션 부문을 지원한다. 에스넷시스템은 AI 에너지 최적화 솔루션과 코난LLM을 대표적으로 코난테크놀로지의 생성형 AI솔루션과 함께 협업할 예정이다. 양사의 솔루션 협업을 통해 새로운 부가가치를 만드는 솔루션을 개발하겠다는 방침이다. AI 인프라 부문 지원을 위해 GPU 서버 및 클라우드, GPU 네트워크 뿐만 아니라 테스트 및 PoC용(기술검증용) GPU 서버까지 아우르는 공급, 설치 및 기술지원을 제공할 계획이다. AI 플랫폼, 솔루션 부문도 지원한다. 구체적으로 AI 인프라 운영 관리 플랫폼과 어플리케이션 개발 플랫폼을 제공할 예정이다. 유홍준 에스넷시스템 대표는 “에스넷시스템이 AI사업을 지속 강화해 나가는 과정에서 인공지능 소프트웨어 전문기업인 코난테크놀로지와 업무 추진하게 되어 뜻깊게 생각한다”며 “이번 협약을 통해 도출된 역량을 활용하여 경쟁력 있는 AI 인프라 및 솔루션 서비스를 선도할 예정”이라고 말했다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 “IT산업을 선도하는 에스넷시스템과 AI 관련 사업을 함께하게 되어 기쁘다”며 “코난테크놀로지가 가지고 있는 AI 기술과 역량을 기반으로 에스넷시스템과 긴밀히 협력하여 앞으로는 AI 시장에서 유의미한 성과를 도출할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.

2024.03.15 11:22남혁우

스노우플레이크, 미스트랄AI와 협력…'미스트랄 라지' 모델 제공

스노우플레이크는 최근 프랑스 AI 솔루션 제공업체 미스트랄AI와 파트너십을 체결했다고 11일 일 발표했다. 이 파트너십은 스노우플레이크 산하 벤처 캐피탈인 스노우플레이크 벤처스의 미스트랄AI의 시리즈 A 투자를 포함한다. 양사의 협력으로 스노우플레이크 고객은 미스트랄AI가 가장 최근에 선보인 플래그십 대규모 언어 모델(LLM)인 '미스트랄 라지'를 스노우플레이크 데이터 클라우드 플랫폼에서 적용할 수 있다. 미스트랄AI의 기본 모델인 '미스트랄 7B'와 오픈 소스 모델 '믹스트랄8x7B'에도 액세스할 수 있다. '미스트랄 라지'는 고유한 추론 능력을 갖춘 LLM 모델로 코딩과 수학에 능숙하고 한번의 요청으로 수백 페이지에 달하는 문서를 처리할 수 있다. 프랑스어, 영어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 5개 언어 처리가 가능하다. 기존 생성형 AI 모델과 '대규모 다중 작업 언어 이해 측정(MMLU)' 비교함에서 뛰어난 성능을 입증하며 챗GPT-4에 이어 API를 통해 사용 가능한 모델 중 2위를 차지하기도 했다. '미스트랄 7B'는 낮은 지연 시간과 메모리 요구사항에 비해 높은 처리량을 갖춘 것이 특징이다. '믹스트랄 8x7B'는 대부분의 성능 비교에서 챗GPT3.5보다 빠르고 품질이 우수한 것으로 나타났다. 미스트랄AI의 모델들은 '스노우플레이크 코텍스'에서 프리뷰 공개 형태로 고객에게 제공된다. 스노우플레이크 코텍스는 스노우플레이크 플랫폼에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 완전 관리형 LLM 및 벡터 검색 서비스이다. AI/ML 기술 없이도 쉽고 강화된 보안 환경에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 서비스로, 기업 고객은 데이터에 대한 보안, 개인 정보 보호 및 거버넌스는 유지하면서 데이터를 빠른 속도로 분석하고 AI 앱을 구축할 수 있다. 스노우플레이크 지난해 감정 분석, 번역, 요약과 같은 특수 작업을 위한 LLM을 지원하는 코텍스를 처음 공개했다. 또한, 메타 '라마2' 모델을 시작으로 검색증강생성(RAG)을 포함한 기본 LLM 지원을 늘리고 있다. 스노우플레이크는 미스트랄AI와의 파트너십을 통해 생성형 AI에 대한 투자를 이어가면서, 기본형 LLM을 스노우플레이크 코텍스에서 제공해 기업이 다방면 비즈니스에 최첨단 생성형 AI를 도입할 수 있도록 지원하고 있다. 복잡한 GPU 관리 대신 사용자의 AI 활용도를 넓히기 위해 엔비디아와 적극적으로 협력하고 있다. 스노우플레이크 코텍스는 엔비디아 트라이튼 추론 서버를 활용해 풀스택 가속 컴퓨팅 플랫폼을 제공하고 있다. 스노우플레이크 코텍스 LLM 기능이 공개 프리뷰되며 스노우플레이크 기업 고객은 기업 고유의 데이터를 바탕으로 다양하게 AI를 활용할 수 있게 됐다. SQL 기술을 갖춘 사용자라면 누구나 수 초 내에 감정 분석, 번역, 요약과 같은 특수 작업을 비용 효율적으로 진행할 수 있다. 파이썬 개발자라면 스노우플레이크 코텍스에서 제공하는 미스트랄AI의 LLM은 물론, 곧 공개될 스노우플레이크 스트림릿의 대화형 기능을 통해 수 분 내에 챗봇과 같은 풀스택 AI 앱을 개발할 수 있게 된다. 간편해진 경험과 높은 수준의 보안은 역시 곧 공개될 스노우플레이크의 통합 벡터 기능과 벡터 데이터 유형을 통해 RAG에도 동일하게 적용될 예정이다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 신임 CEO는 “스노우플레이크는 미스트랄AI와의 파트너십을 통해 최정상급 성능의 LLM을 고객에게 직접 제공하고, 사용자는 간편하면서도 혁신적인 AI 앱을 구축할 수 있게 됐다”며 “스노우플레이크 코텍스를 통해 더 많은 기업이 데이터 클라우드의 보안과 개인 정보 보호는 강화하고 새롭고 경제적인 AI 사용 사례를 만들어 내기를 바란다”고 밝혔다. 아르튀르 멘슈 미스트랄AI 공동창립자 겸 CEO 는 “스노우플레이크의 보안, 개인 정보 보호 및 거버넌스에 대한 원칙은 누구나 어디에서든 혁신적인 AI를 활용할 수 있도록 하겠다는 미스트랄AI의 포부와 맞아떨어진다”며 “미스트랄AI는 전세계적으로 기업이 생성형 AI 활용에 더 가까워지도록 고성능, 고효율에 신뢰할 수 있는 AI 모델을 개발하겠다는 스노우플레이크의 목표에 공감한다”고 강조했다. 그는 “스노우플레이크 데이터 클라우드에서 미스트랄AI의 모델을 활용함으로써, 고객이 민주화된 AI를 경험하고 더 큰 가치를 창출하는 고도화된 AI 앱을 생성할 수 있기를 기대한다”고 덧붙였다. 스노우플레이크는 고객, 데이터 클라우드 생태계는 물론, 기술 커뮤니티 전체에 대한 AI 혁신을 위해 노력하고 있다. 이에 스노우플레이크는 최근 개발자, 연구원 및 조직이 개방적이고 안전하며 책임감 있는 AI를 개발하기 위한 국제 커뮤니티인 'AI 얼라이언스'에 가입했다. AI 얼라이언스를 통해 스노우플레이크는 생성형 AI가 가져올 도전과제와 기회에 대해 전방위적이고 개방적으로 대응하며 누구나 AI 기술을 활용하고 혜택을 얻을 수 있도록 지속적으로 노력할 계획이다.

2024.03.11 10:52김우용

줌, 생성 AI 어시스턴트 한국어로 대화한다

줌비디오커뮤니케이션즈(이하 줌)은 생성형 AI 어시스턴트 '줌 AI 컴패니언'의 지원 언어를 한국어를 포함한 36개 언어로 확대한다고 8일 밝혔다. 줌 미팅 내 줌 AI 컴패니언 기능은 프리뷰 버전으로 한국어를 포함 36개국 언어로 제공될 예정이며, 미팅 요약 기능에는 자동 언어 감지 기능이 추가된다. 줌의 비동기식 커뮤니케이션 툴인 줌 팀챗의 지원 언어도 9개로 확대된다. 유료 계정 사용자에게 추가 비용없이 제공되는 줌 AI 컴패니언은 작년 9월 출시됐다. 출시 후 현재까지 51만 건 이상의 계정에서 사용됐으며, 720만 건 이상의 미팅 요약을 생성했다. 현재 프리뷰 버전으로 제공되는 줌 미팅의 AI 컴패니언 미팅 요약 및 미팅 중 질문 기능은 이제 한국어를 포함해 36개국 언어를 지원한다. AI 컴패니언이 회의 중 사용되는 언어를 자동으로 감지해 해당 언어로 미팅 요약을 생성하는 기능도 추가됐다. 이제 사용자가 사전에 직접 언어를 미리 설정하지 않아도 사용 언어로 작성된 미팅 요약을 받아볼 수 있다. 줌 팀챗의 AI 컴패니언도 영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 포르투갈어, 중국어 간체자 및 번체자, 일본어 등 지원 언어가 9개로 확대된다. 사용자는 9가지 언어로 제공되는 AI 컴패니언을 활용해 챗을 생성하거나 챗 스레드의 요약본을 받아볼 수 있다. 줌은 줌 팀챗 지원 언어를 추가적으로 확대해나갈 예정이다. 마헤쉬 람 줌 AI총괄은 “글로벌 조직이라면 더더욱 다국어 서비스를 지원하는 AI를 사용해야한다”며 “협업과 생산성 향상을 위해 AI를 사용하는 경우, AI가 팀원의 언어를 지원하는 것은 매우 중요하다”고 밝혔다. 그는 이어 “글로벌 팀의 효과적 협업 지원을 목표로 하는 줌에게 AI 컴패니언 언어 지원 확대는 당연한 수순"이라고 덧붙였다.

2024.03.08 11:23김우용

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

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