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'한국어 LLM'통합검색 결과 입니다. (3건)

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카카오, 사람처럼 자기 점검하는 멀티모달 언어모델 공개

카카오는 가벼운 일상 대화부터 논리적 사고가 필요한 복잡한 문제 해결까지 하나의 모델로 처리할 수 있는 자체 개발 신규 AI 모델 '카나나-v-4b-하이브리드'의 성능을 공개했다고 5일밝혔다. 새로운 모델은 지난해 7월 허깅페이스를 통해 오픈소스로 공개한 '카나나-1.5-v-3b'를 토대로 개발됐다. 단순히 이미지를 텍스트로 변환하거나 이를 설명하는 수준을 넘어 사람처럼 정보를 종합하고 계산하며 스스로 검산하는 자기 점검 과정을 거치는 것이 특징이다. 이를 통해 인공 지능 모델이 가진 환각 현상을 최소화할 수 있으며 복잡한 형태의 표나 영수증, 수학 문제 등 까다롭고 복합적인 문제나 상황에서 발생하기 쉬운 계산 실수나 조건 누락을 줄이고 정확도를 높였다. 카나나-v-4b-하이브리드 모델의 높은 성능을 위해 카카오는 단계별로 정교하게 설계된 학습 과정을 적용했다. ▲기초 학습 ▲장문 사고 사슬(Long CoT) ▲오프라인 강화학습 ▲온라인 강화학습으로 이어지는 4단계의 고도화된 학습 절차를 거쳤다. 한국어 논리 전개 능력에서 경쟁력을 입증하기도 했다. 기존 글로벌 모델들의 경우 한국어 질문을 영어로 번역해 사고한 뒤 재번역해 답하는 과정에서 맥락과 논리가 결여되는 한계점을 보였으나 이 모델은 한국어 질문을 있는 그대로 이해하고 사고하도록 훈련됐다. 이런 한국어 성능을 바탕으로 대학수학능력시험 사회탐구나 수학 등의 문제에서 한국어의 미묘한 조건들을 놓치지 않고 높은 정답률을 기록했다. 한국의 교육 체계를 기반으로 하는 AI 학력 평가 벤치마크인 'KoNET'에서는 92.8점을 획득했다. 이밖에도 유사한 크기의 글로벌 모델 큐웬3-VL-4B, 인턴VL3.5-4B, GPT-5-나노 및 국내 모델과의 성능 평가에서 ▲과학과 공학 ▲일반 시각 질의응답 ▲문서 이해 등의 영역에서 뛰어난 성능을 기록했으며, 수학과 과학 등 복잡한 추론이 필요한 영역과 일반 시각 이해 능력에서는 글로벌 모델을 뛰어넘는 성과를 보였다는 것이 회사 측 설명이다. 카카오는 향후 사용자가 모델을 선택할 필요 없이 AI가 질문의 복잡도를 스스로 판단한 뒤 일반·추론 모드를 직접 자동 전환해 동작할 수 있는 형태로 고도화해 갈 계획이다. 이를 통해 하나의 대화창에서 단순한 질문과 복잡한 분석 요청에 대해 자연스럽고 끊김 없는 사용 경험을 제공하면서 최적의 리소스를 활용하는 비용 효율적 모델을 선보일 예정이다. 김병학 카카오 카나나 성과리더는 “카나나-v-4b-하이브리드는 한국어 환경에서 가장 자연스럽고 정확하게 생각하고 답변할 수 있는 모델로, 일상과 복잡한 작업을 모두 하나의 AI에 맡길 수 있는 혁신적인 연구 성과”라며 “한국어에 특화된 높은 성능과 효율을 갖춘 자체 AI 모델 개발을 통해 글로벌 무대에서 경쟁력을 높이고, 국내 AI 생태계 발전의 선도 역할을 이어가겠다”고 말했다.

2026.01.05 11:01박서린

"KoBERT부터 A.X 4.0"...SKT, 국산 LLM 기술력 7년 축적

SK텔레콤은 과학기술정보통신부가 추진한 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여하며, 지난 2018년부터 지속해온 한국어 특화 AI 자립 노력이 본격화될 것이라고 24일 밝혔다. SK텔레콤은 그간 한국어에 최적화된 초거대 언어모델(LLM)을 독자 기술로 개발하며, 국내 AI 생태계의 기술 자립과 실용화를 위한 기반을 꾸준히 다져왔다. 2018년부터 자연어 이해 및 생성 기술을 연구하며, 주요 모델을 오픈소스로 공개해 생태계와의 상생도 추구해왔다. 현재 AI 기술은 감성 대화, 통화 요약, 지식 응답 등 고객 접점에서 실제 서비스로 이어지고 있다. 한국어 특화 LLM의 진화, KoBERT에서 A.X 4.0까지 SK텔레콤은 2019년 한국어 딥러닝 모델 'KoBERT'를 자체 개발·공개하고, 고객센터 챗봇에 적용했다. 이 모델은 조사·어순·띄어쓰기 등 한국어 구조를 반영해 문맥 이해에 강점을 보였다. 2020년에는 한국어 GPT-2 모델 'KoGPT2'와 뉴스·문서 요약 특화 모델 'KoBART'를 공개하며 자연어 처리 기술을 확대했다. 주요 모델들은 오픈소스로 공개됐으며, 이는 한국어 기반 생성형 AI 기술의 초석이 됐다. 2022년에는 자체 GPT-3 기반 한국어 특화 모델을 '에이닷'에 적용해 일상 대화와 작업 수행이 가능한 AI 서비스를 구현했다. 이어 감성 대화형 'A.X 1' 모델을 추가 적용하며, 정서적 교감 기능을 강화하기도 했다. 2023년에는 복잡한 문맥 이해와 지식 기반 응답이 가능한 'A.X 2'를 차례로 선보였다. 2024년에는 추론 성능을 높인 'A.X 3.0'을 출시했다. 각각 340억(34B, 표준형), 70억(7B, 경량형) 파마미터 모델로 구성되며, 통화 요약과 AI 에이전트 기능에 실제 적용됐다. 모든 모델은 구조 설계부터 데이터 수집과 학습까지 SK텔레콤이 자체 개발한 '프롬 스크래치' 방식이다. 성능과 효율 모두 잡는 '투 트랙 전략' 가동 2025년 7월에는 외부 지식 기반 추론 성능을 높인 'A.X 4.0'을 공개했다. 대규모 학습(CPT) 방식으로 학습돼 보안성과 로컬 운영, 한국어 처리 효율에 강점을 지닌다. 이 모델은 현재 에이닷 통화 요약 등 실서비스에 적용되고 있다. 이어 SK텔레콤은 70억(7B) 및 340억(34B) 파라미터 규모의 'A.X 3.1' 모델도 공개했다. 이 모델들은 추론모델 확장을 고려해 코드와 수학 성능을 강화했다. SK텔레콤은 '프롬 스크래치' 기반 A.X 3 계열 모델과 CPT 기반 A.X 4 계열의 대규모 모델을 병행 개발하는 '투 트랙 전략'을 통해 다양한 환경에 최적화된 AI 모델 포트폴리오를 확장하고 있다. SK텔레콤은 앞으로도 한국어에 특화된 LLM 기술 고도화를 이어가며, 초거대 AI의 산업화와 일상화를 이끌고, 기술 공유와 협력을 통해 국내 AI 생태계 활성화에 기여할 계획이다.

2025.07.24 11:21진성우

'오픈AI 대항마' 손잡은 LG CNS, 또 일냈다…추론형 LLM으로 '에이전틱 AI'서 승부수

"앞으로 LG CNS와 원팀으로 계속 협업을 이어가며 한국 특화 거대언어모델(LLM)을 만들 뿐 아니라 풀스택을 갖추고 있는 만큼 고객에게 맞는 최적화 된 모델을 선보일 것입니다." '오픈AI 대항마'로 여겨지는 캐나다 AI 스타트업 코히어를 설립한 에이단 고메즈 최고경영자(CEO)가 지난 3월 LG CNS와 함께 공약했던 LLM이 또 다시 공개됐다. LG AI 연구원의 LLM인 '엑사원'을 기반으로 하지 않고 코히어와의 협업을 통해 LG CNS가 추론 모델을 직접 개발했다는 점에서 AX 전문기업으로서의 역량을 다시 한 번 입증했다는 평가가 나온다. LG CNS는 최근 코히어와 손잡고 1천110억 개의 파라미터를 갖춘 추론형 LLM을 공동 개발했다고 10일 밝혔다. 이 LLM은 한국어, 영어 등 23개 언어를 지원하며 추론 등 핵심 성능에서 글로벌 상위 모델을 뛰어넘는 결과를 보였다. LG CNS는 지난 5월 코히어와 70억 개의 파라미터로 구성된 한국어 특화 경량 모델을 출시한 지 두 달 만에 초대형 모델을 연이어 발표하며 생성형 AI 역량을 보여줬다. LG CNS는 금융, 공공 등 민감한 데이터를 다루는 국내 고객들의 비즈니스 혁신을 위해 글로벌 시장에서 역량을 인정 받고 있는 코히어와 협력해 추론형 LLM을 개발했다. 추론형 LLM은 AI가 복잡한 문제에 대해 여러 변수를 고려한 논리적인 해답을 도출하는 모델로, AI가 스스로 판단하고 작업을 수행하는 '에이전틱 AI' 서비스 구현에 필수적인 기술로 손꼽힌다. LG CNS는 코히어와 공동 개발한 초대형·경량형 2종의 LLM과 LG AI연구원의 '엑사원' 등 LLM 라인업을 갖춰 고객이 맞춤형 에이전틱 AI 서비스를 만들 수 있는 기반을 마련했다. 에이전틱 AI는 AI가 스스로 판단, 추론해 복잡한 작업을 수행하는 차세대 인공지능으로 비즈니스 자동화, 최적화 등에 활용도가 높다. LG CNS는 이 LLM 개발을 위해 코히어의 기업용 LLM인 '커맨드(Command)' 모델에 LG CNS가 국내 전 산업 분야에서 축적한 IT전문성과 AI 기술력을 결합했다. 특히 코히어의 커맨드 모델은 이미 캐나다 최대은행 RBC(Royal Bank of Canada) 등에서 온프레미스와 클라우드 방식으로 사용되고 있어 글로벌 기업에서 검증된 바 있다. LG CNS는 LLM을 온프레미스 방식으로 제공해 고객사들이 민감한 데이터의 외부 유출 없이도 자체 인프라 내에서 안전하게 처리할 수 있도록 할 계획이다. 이번에 선보인 LLM은 모델 압축 기술을 통해 2장의 그래픽처리장치(GPU)만으로 구동이 가능하다는 장점도 갖췄다. 통상 파라미터 1천억 개 이상의 LLM에는 최소 4장의 GPU가 필요한 것으로 알려졌다. 이를 통해 고객사들은 회사의 비즈니스 환경에 최적화된 LLM을 효율적인 비용으로 확보하면서도 데이터와 인프라 주권을 확보하는 '소버린 AI'를 실현할 수 있다. '소버린 AI'는 국가나 기업이 자체 인프라를 기반으로 자국의 언어, 법, 문화 등을 반영한 독립적인 AI를 만들어 운영하는 것을 말한다. 양사가 개발한 LLM은 한국어와 영어에서 우수한 추론 능력을 보였다. 양사의 자체 테스트 결과 추론 능력 검증 대표 벤치마크 테스트인 ▲Math500과 ▲AIME 2024 영역에서 한국어, 영어 모두 GPT-4o, GPT4.1, 클로드 3.7 소넷 등 글로벌 LLM보다 높은 점수를 기록했다. 'Math500'은 대학 수준 이상의 수학문제 500개로 구성된 테스트로 AI가 얼마나 논리적으로 문제를 풀 수 있는지를 검증한다. 'AIME 2024'는 미국의 수학 경시대회 문제를 활용해 AI의 수학적 추론 능력을 평가한다. 양사의 LLM은 한국어·영어·일본어·중국어는 물론 히브리어·페르시아어 등 소수 언어까지 총 23개 언어를 지원한다. 이 중 한국어 평가 테스트에서는 온프레미스 방식의 LLM 중 현존 최고 수준의 성능(SOTA, State-of-the-Art)을 내는 것으로 나타났다. 한국어 평가 테스트인 ▲KMMLU ▲KO-IFeval에서 글로벌 LLM 대비 최고점을 달성했다. 특히 파라미터 규모가 2배 이상 많은 '큐원3(Qwen3)'보다도 우수한 성능을 보였다. 복잡한 비즈니스 문제 해결과 한국어 기반의 정교한 소통이 가능해 고객사의 업무 효율과 의사결정 품질을 획기적으로 개선할 수 있다. 'KMMLU'는 한국어 이해 능력을 종합적으로 평가하는 지표다. 인문학·사회과학·응용과학 등 45가지 분야 전문가 수준의 지식을 담은 3만5천여 개의 객관식 문제로 구성돼 있다. 'KO-IFeval'는 구글과 예일대학교가 만든 'IFeval'을 한국어로 번역한 벤치마크 테스트로, LLM이 대화 내용을 얼마나 잘 이해하고 지시사항을 잘 따르는지를 평가한다. LG CNS는 코히어와의 지속적인 협력을 이어가며 LLM의 성능을 고도화해나갈 계획이다. LG CNS AI클라우드사업부장 김태훈 전무는 "차별화된 AI 역량과 경쟁력을 바탕으로 고객의 비즈니스에 특화된 에이전틱 AI 서비스를 제공할 것"이라며 "고객의 AX를 선도하는 최고의 파트너로 자리매김할 것"이라고 밝혔다.

2025.07.10 10:00장유미