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'Open Ko-LLM 리더보드'통합검색 결과 입니다. (3건)

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'산업 특화' LG 엑사원, 구글·알리바바 앞섰다

LG가 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 산업 데이터를 예측하는 글로벌 평가에서 미·중 빅테크를 앞섰다. LG AI연구원은 표 데이터를 다루는 '엑사원 태뷸러(Tabular)'와 시계열 데이터를 다루는 '엑사원 포캐스트(Forecast)'가 각각 글로벌 리더보드에서 전 세계 최고 성능(SOTA)을 달성했다고 7일 밝혔다. 두 모델은 화학·의료·금융·제조·영업·마케팅 등 다양한 산업에서 만들어지는 실제 데이터를 활용해 AI 파운데이션 모델의 예측 능력을 평가하는 글로벌 리더보드에서 각각 검증받았다. 엑사원 Tabular는 범주형 데이터 예측 부문 리더보드 '탭아레나(TabArena)'에서 종합 1위를 기록했다. 평가 점수(ELO)는 1760점으로, 구글이 지난달 공개한 최신 모델 'TabFM'의 1749점을 앞섰다. 정상·불량 등 2개 범주를 예측하는 이진형 부문과 3개 이상 범주를 예측하는 다중 범주형 예측 부문에서 모두 세계 최고 수준 성능을 기록했다. 엑사원 Forecast는 세일즈포스가 개발한 시계열 예측 리더보드 'GIFTeval'에서 제로샷 부문 1위(SOTA)를 달성했다. 에이전틱AI 부문에서도 구글, 알리바바를 제치고 2위를 기록했다. 엑사원 Tabular는 표 형태의 합성 데이터를 대규모로 학습한 정형 데이터 파운데이션 모델(TFM)이다. 표를 텍스트로 변환해 분석하는 기존 범용 언어모델과 달리 행과 열로 구성된 표의 구조와 데이터 간 관계를 직접 이해한다. 적은 데이터만으로 새로운 문제에 빠르게 적응할 수 있고 결측치가 발생해도 남은 정보의 관계를 분석해 예측 정확도를 유지한다. 엑사원 Forecast는 시간의 흐름에 따라 변화하는 대규모 시계열 데이터를 학습해 미래를 예측하는 시계열 파운데이션 모델(TSFM)이다. 인터넷, 판매, 에너지, 경제, 헬스케어, 교통 등 다양한 산업의 실제 데이터와 현실을 모사한 2조 개 규모의 가상 시계열 데이터를 함께 학습해, 과거에 관측되지 않은 변화에도 안정적으로 대응하는 일반화 성능을 확보했다. LG AI연구원은 하반기 제조, 바이오·헬스케어, 금융 3개 분야에서 엑사원 Tabular의 개념검증(PoC)을 진행하고 사업화를 추진할 계획이다. 배터리 셀 검사 데이터를 활용한 불량 예측, 임상 데이터 기반 질병 위험도 예측, 금융 데이터 기반 연체·부도 예측 등에 적용을 검토하고 있다. 산업 특화 파운데이션 모델의 적용 범위도 넓히고 있다. 2024년 병리학 파운데이션 모델(PFM) '엑사원 패스'를 공개했다. 현재 암 진단을 지원하는 '암 에이전틱 AI'와 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발 중이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI 파운데이션 모델로 빠르게 이동 중"이라며 "이번 성과는 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 입증한 사례"라고 말했다.

2026.08.07 10:15이나연 기자

[AI는 지금] '키미 K3'로 판 키운 中, 오픈웨이트 앞세워 글로벌 AI 규범 선점 나섰다

중국이 인공지능(AI) 모델 경쟁에서 한발 더 나아가 글로벌 AI 규범을 주도하려는 움직임을 본격화하고 있다. 모델 증류와 지식재산권, 학습 데이터 출처 등 국제 기준이 마련되지 않은 분야에서 자국의 오픈웨이트 모델 확산을 규범 선점의 계기로 활용하려는 모습이다. 29일 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국 연구기관과 관영매체들은 문샷AI가 이달 공개한 '키미 K3'를 계기로 AI 거버넌스 기준 마련을 서둘러야 한다고 주장했다. 오픈웨이트 모델의 활용이 확대되고 있지만 다른 모델의 출력물을 학습에 이용할 수 있는 범위와 AI 결과물의 권리 귀속, 학습 데이터와 기술의 출처를 확인하는 기준은 명확하지 않다는 이유에서다. 가장 논쟁이 큰 분야는 모델 증류다. 모델 증류는 성능이 높은 AI의 출력 결과를 활용해 더 작고 효율적인 모델을 학습시키는 기술이다. 다만 경쟁사 모델의 결과물을 어디까지 이용할 수 있는지, 해당 방식으로 개발한 모델을 독자 기술로 인정할 수 있는지를 두고 기업과 국가마다 입장이 엇갈리고 있다. 특정 모델이 다른 AI의 출력물을 학습에 활용했는지 확인할 공인된 방법도 부족하다. 개발사가 학습 과정과 데이터 구성을 공개하지 않으면 기술의 출처를 외부에서 입증하기 어렵고, 의혹이 제기돼도 지식재산권 침해 여부를 판단할 공통 기준이 없는 셈이다.이에 상하이 장장 플랫폼경제연구원은 모델과 학습 데이터의 출처를 추적할 수 있는 기술을 개발하고 이를 국제 분쟁 해결과 표준 수립에 활용해야 한다고 제안했다. 또 모델 증류의 허용 범위와 AI 결과물의 소유권, 기술 출처를 확인하는 기준이 마련되지 않은 상황에서 검증 체계를 먼저 갖춰야 한다고 주장했다. 이처럼 중국이 규범 마련에 적극적으로 나서는 데는 자국 모델의 해외 확산을 제도적 영향력으로 연결하려는 의도가 있는 것으로 풀이된다. 중국산 오픈웨이트 모델을 사용하는 개발자와 기업이 늘어나는 시점에 라이선스와 안전성 평가, 기술 출처 확인 기준을 먼저 제시하면 향후 국제 규범 논의에서도 영향력을 넓힐 수 있어서다. 또 중국 측은 오픈웨이트 모델의 확산을 유지하면서도 기술 오용과 지식재산권 침해를 줄일 수 있는 규범이 필요하다고 보고 있다. 이를 위해 모든 모델에 동일한 공개 원칙을 적용하기보다 위험 수준과 활용 목적에 따라 공개 범위와 이용 조건을 달리하자는 방안을 제시했다. 일반적인 연구·개발에는 모델과 도구를 폭넓게 공개하되 고위험 분야에는 접근 제한과 별도의 안전성 검증을 적용하는 방식이다. 키미 K3에도 이 같은 전략이 반영됐다. 문샷AI는 모델을 내려받아 수정하고 재배포할 수 있도록 허용하면서도 일정 규모 이상의 매출을 올리는 사업자에는 별도의 상업 조건을 적용하고 있다. 해외 이용자를 확보할 수 있는 개방성은 유지하면서 기술 통제권과 수익 기반도 함께 지키려는 구조다. 이 같은 분위기 속에 중국은 오픈웨이트 모델 확산과 안전 관리를 함께 달성할 수 있다는 점을 내세워 국제 AI 규범 논의에서 영향력을 확대하려는 움직임을 보이고 있다. 자국 모델의 이용자를 늘리는 데서 그치지 않고 개방 범위와 권리 보호, 안전성 검증 기준까지 함께 제시해 글로벌 AI 생태계의 규칙을 설계하는 쪽으로 경쟁 범위를 넓히고 있다. 업계 관계자는 "글로벌 AI 거버넌스 경쟁에서는 먼저 움직이고 더 나은 규칙을 제시하는 쪽이 주도권을 잡게 될 것"이라며 "자국의 기술적 성과를 국제적으로 통용될 수 있는 제도와 표준으로 전환하는 경쟁도 한층 치열해질 것"이라고 강조했다.

2026.07.29 16:53장유미 기자

W&B, LG CNS와 금융 특화 한국어 LLM 리더보드 '황소' 공개

웨이츠&바이어시스(W&B)가 LG CNS의 금융 인공지능 전환(AX) 기술력을 결합한 새로운 대형언어모델(LLM) 성능 평가 리더보드를 선보인다. 웨이츠&바이어시스(W&B)는 LG CNS와 함께 금융 산업에 특화된 한국어 LLM 성능 평가 리더보드인 '황소'를 공식 출시한다고 29일 밝혔다. W&B는 황소 리더보드를 통해 금융 분야의 특수성을 반영한 심층적인 평가 기준을 제공할 계획이다. 금융 산업 고객들이 각자 비즈니스에 최적화된 LLM을 선택·활용하는 데 필수적인 지표를 제시한다는 목표다. 특히 황소 리더보드는 LG CNS가 최근 공개한 기업용 에이전틱 AI 플랫폼에 탑재돼 제공될 예정이다. W&B는 이미 국내에서 '호랑이' 리더보드를 통해 한국어 LLM 성능 평가를 제공해왔다. 이번 황소 리더보드는 금융 데이터를 포함한 복잡하고 전문적인 금융 도메인 지식을 바탕으로 설계됐다. 이번 협력에서 LG CNS는 금융 사업에서 다년간 축적한 노하우와 AX 기술력을 결합해 황소 리더보드의 평가항목 개발과 데이터셋 구축·개발을 지원했다. 황소 리더보드는 기존의 폐쇄적이고 비공개로 운영되던 평가 리더보드와 달리 평가 카테고리, 세부 태스크별 평가항목, 기준, 점수를 투명하게 공개함으로써 AI 생태계에 기여한다는 방침이다. 금융 규제 준수, 보안, 최신 금융 상품 및 시장 동향에 대한 이해도를 평가해 실제 금융 환경에서 요구되는 정확성·신뢰성을 검증하는 데 중점을 둔다는 설명이다. 주요 평가항목은 ▲금융 지식 기반 논리적 추론 능력 ▲금융 도메인 지식 평가 ▲지시사항 준수 등이다. 황소 리더보드는 금융 특화 성능뿐 아니라 ▲다양한 학문 분야에서의 지식과 추론 능력 ▲한국어로 된 다양한 학문 분야에서의 지식과 추론 능력 ▲한국어 논리적 사고 능력을 평가 등과 같은 범용 성능에 대해서도 비교 기능도 제공할 계획이다. 또 일반적으로 AI 모델 평가 시 파라미터 수에 따라 성능차가 발생하는 것과 달리 정확한 검증을 위해 AI 모델 크기별 성능 비교 기능도 제공한다. 황소 리더보드는 글로벌 프론티어 모델들과 정부 및 국내 AI 연구소 등에서 많이 활용되는 모델을 포함해 22개 이상의 LLM 모델을 평가하며 향후 주기적으로 업데이트할 예정이다. 금융 업계는 해당 리더보드를 활용해 중요한 기술 요구사항에 대한 충분한 정보를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있으며 개발자 커뮤니티는 모델 성능을 비교·개선하는 데 활용 가능할 전망이다. LG CNS 측은 "양사의 협력 시너지는 금융 기업들이 LLM 도입 시 겪는 시행착오를 줄이고 보다 효율적으로 AX를 가속화할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다. W&B 로빈 보르돌리 최고매출책임자(CRO)는 "황소 리더보드는 강력한 실험 관리 및 평가 기술과 LG CNS의 금융 전문성이 결합된 결과물"이라며 "금융 기업 고객들이 황소 리더보드를 통해 비즈니스에 가장 적합한 모델을 신속하게 파악하고 LLM 기반의 혁신을 이끌어낼 수 있도록 적극적으로 지원할 것"이라고 말했다.

2025.09.29 17:54한정호 기자

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