딥시크가 쏘아올린 작은 공…네이버도 뛰어든 '가성비 AI' 경쟁 작성일 02-22 137 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">네이버 하이퍼클로바X 업데이트…파라미터 수 기존보다 40%로 줄여<br>성능은 고도화…크기 줄여 주요 서비스 AI 도입 속도낼 듯<br>카카오·LG도 실용성 위해 경량화한 LLM 개발</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="FQcl6Fph3k"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="341afcd55143b6bc7de59c3670b066328b31083a2cbae7ac34a0b1883245024e" dmcf-pid="3xkSP3Ulpc" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[서울=뉴시스] 하이퍼클로바X 로고 (사진=네이버 제공) *재판매 및 DB 금지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202502/22/newsis/20250222103014539cmsr.jpg" data-org-width="720" dmcf-mid="54KRGkwMzw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202502/22/newsis/20250222103014539cmsr.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [서울=뉴시스] 하이퍼클로바X 로고 (사진=네이버 제공) *재판매 및 DB 금지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="dc01e46c4c04687b90862b440de6075aa383a36fcce9db2d1b47feab1aca8688" dmcf-pid="0MEvQ0uS0A" dmcf-ptype="general"><br> [서울=뉴시스]윤정민 기자 = 네이버가 저비용·고효율 인공지능(AI) 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 많은 이용자에게 AI 서비스를 안정적으로 제공하고자 거대언어모델(LLM) 매개변수(파라미터) 수를 절반 이상 줄이면서도 성능을 한층 더 끌어올렸다. LG, 카카오 등도 같은 목적으로 모델을 경량화에 나섰다.</p> <p contents-hash="a6c3585002d8564aa073c18a11c6ac87a179e535c503be87275d5fc9436a5f88" dmcf-pid="pRDTxp7vUj" dmcf-ptype="general">22일 업계에 따르면 네이버는 지난 20일 하이퍼클로바X 플래그십 모델 업데이트를 마치고 사내에 공개했다. 동시에 새 모델을 기반으로 다양한 AI 서비스 개발에 착수했다.</p> <p contents-hash="c8af171d59867634919e5588c0ab7e8b339fd9c17ec7f86caf886787343e580e" dmcf-pid="UbJEqyGk3N" dmcf-ptype="general">이번 업데이트 특징은 파라미터 수를 기존 대비 약 40%로 줄였다는 점이다.</p> <p contents-hash="704d3e23b4a4e174a6cff7b25a93ae7b9e925ccf5a21240864a8d574bea5575c" dmcf-pid="uKiDBWHEFa" dmcf-ptype="general">국내·외 빅테크나 개발자들은 그동안 파라미터 수를 가지고 우리 AI 모델이 학습할 수 있는 양을 앞다퉈 강조했다. 최수연 네이버 대표도 지난 2023년 하이퍼클로바X를 공개한 자리에서 파라미터에 대해 <strong>"언어모델의 핵심 노하우"</strong>라고 강조했다.</p> <p contents-hash="7448de2a5958eb0ae7d90f9dfab18253f796cb53badd1465f17aeb9f350c16b7" dmcf-pid="79nwbYXDzg" dmcf-ptype="general">하지만 딥시크가 급부상하면서 얼마나 더 저렴한 비용으로 고성능 모델을 개발했는지에 대한 관심이 쏠리고 있다. 파라미터 중요성을 강조한 네이버도 '온 서비스 AI(검색, 커머스 등 네이버 주요 서비스에 AI 도입)' 전략을 빠르게 추진하고자 파라미터 수를 과감히 줄였다.</p> <p contents-hash="96910e13d4d85f71e97b134a1e4d307763964e8ddf0e71e860a8b89828ae5cf6" dmcf-pid="z2LrKGZwuo" dmcf-ptype="general">네이버는 파라미터 수를 줄였지만 성능은 더 좋아졌다고 설명했다. 주요 학습 데이터인 한국어, 영어, 코딩·수학에 대해 19개 벤치마크로 종합적인 성능을 비교한 결과 모든 분야의 평균 점수가 기존 모델을 앞질렀다.</p> <p contents-hash="a5261f5542ff7202db3155aae512c2abde22f42a1fa1fcf8ce61494635aeebf5" dmcf-pid="qVom9H5r3L" dmcf-ptype="general">특히 이들 중 전 세계적으로 통용되는 벤치마크인 'MMLU'에서는 정답률 79.6%를 기록해 유사한 규모의 해외 빅테크 AI 모델에 필적하는 언어 이해 능력을 보였다고 말했다.</p> <p contents-hash="bf6623a812937068651260e3746b42fd1eacecdd98ba9449ead56fdec46d7cef" dmcf-pid="Bfgs2X1mUn" dmcf-ptype="general">아울러 텍스트뿐만 아니라 이미지 데이터도 동시에 처리할 수 있었던 기존 모델의 시각적 질의응답, 차트·도표 이해 등 역량을 글로벌 최고 수준 모델의 성능까지 끌어올렸으며 이미지 뿐만 아니라 영상까지 이해할 수 있는 기능도 새롭게 추가됐다. 이에 네이버 사내에서도 새롭게 개선된 하이퍼클로바X에 대한 긍정적인 평가가 이어진 것으로 전해졌다.</p> <p contents-hash="dd303a43f64f2a5c487a4eae20c61968d8aef4ec91c30c781cf61fd12dbf8e32" dmcf-pid="b4aOVZts0i" dmcf-ptype="general">운영 비용이 절반으로 줄었다는 점도 특징이다. 네이버 측은 초거대 모델 연구도 지속할 가운데 AI 적용 확대에 더욱 속도를 낼 수 있도록 효율적인 구조로 모델을 설계했다고 설명했다.<br> </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="495f5ec24946cf71294517a6c4236c2543ccacc6b7bf6cabd227159459fe07be" dmcf-pid="K8NIf5FO7J" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[서울=뉴시스] 카카오 초경량 인공지능 모델 '카나나 나노' 벤치마크 성적 (사진=카카오 테크 블로그 캡처) *재판매 및 DB 금지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202502/22/newsis/20250222103014761uopv.jpg" data-org-width="720" dmcf-mid="1cRAuSyjpD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202502/22/newsis/20250222103014761uopv.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [서울=뉴시스] 카카오 초경량 인공지능 모델 '카나나 나노' 벤치마크 성적 (사진=카카오 테크 블로그 캡처) *재판매 및 DB 금지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="ea8cfa26577d4f5d9303aac65595af7ce8ab34c7e72dec38c81e036a12e1bc0b" dmcf-pid="96jC413Iud" dmcf-ptype="general"><br> 카카오도 최근 모바일 환경에서도 쉽게 적용할 수 있는 초경량 AI 모델 '카나나 나노' 성과를 공개한 바 있다. 이 모델은 기존 중형급 모델과 유사한 수준의 높은 한국어 성능을 유지하면서도 카카오가 보유한 중소형 언어 모델과 비교했을 때도 한국어 성능에서 큰 차이를 보이지 않은 것으로 나타났다. 메타, 구글 등 빅테크와의 경쟁에서도 카나나 성적은 이들 모델과 비슷하거나 우위를 보였다.</p> <p contents-hash="9b5659fd155503dfc5ff160f0e6b74f3f693293c273058ad8977c5eb1e7be0a2" dmcf-pid="2xkSP3Ul3e" dmcf-ptype="general">예를 들어 '카나나 나노-3.1B'는 MMLU 부문에서 정답률 56.3%를 기록한 반면 메타 라마 3.2 3.2B는 56.4%, 구글 젬마2 2.6B는 52.9%를 기록했다.</p> <p contents-hash="f3b93d14d5eaa926a4a276679e9cc2dbf45d1706b09f8f9250fd40d97e918788" dmcf-pid="VMEvQ0uSUR" dmcf-ptype="general">카카오 측은 "모든 작업에 LLM이 꼭 필요하지 않다. 언어모델이 많이 활용되는 챗봇 쿼리 대부분은 LLM 수준의 고도화된 추론 능력이 필요하지 않다"며 "일반적인 작업은 소형언어모델(SLM)로 처리하고 복잡한 작업만 LLM을 활용해 속도를 단축하면서도 성능을 유지할 수 있다"고 말했다.<br> </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9944070a8d04e1634ed25eacd6d4e83c92cfdd01449acc6c6a566ef99d407ee1" dmcf-pid="fRDTxp7vzM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[서울=뉴시스] LG AI연구원은 지난해 말 파라미터 수 320억개에 불과한 엑사원 3.5 32B를 공개했다. 엑사원 1.0(약 3000억개) 대비 약 10% 수준이다. (사진=LG) *재판매 및 DB 금지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202502/22/newsis/20250222103014893atpo.jpg" data-org-width="720" dmcf-mid="tSU4loNf7E" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202502/22/newsis/20250222103014893atpo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [서울=뉴시스] LG AI연구원은 지난해 말 파라미터 수 320억개에 불과한 엑사원 3.5 32B를 공개했다. 엑사원 1.0(약 3000억개) 대비 약 10% 수준이다. (사진=LG) *재판매 및 DB 금지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="cd670725f298ae101a6335ce275739551f237140dad27849ec7ed0d78f81a6b2" dmcf-pid="4ewyMUzTzx" dmcf-ptype="general"><br> LG AI연구원도 지난해 말 파라미터 수 320억개에 불과한 엑사원 3.5 32B를 공개했다. 엑사원 1.0(약 3000억개) 대비 약 10% 수준이다.</p> <p contents-hash="82cb5900948f6e9a58133db280cbf5a067212812a062150023bd1c9241bd5504" dmcf-pid="8drWRuqyuQ" dmcf-ptype="general">이 가운데 배경훈 LG AI 연구원장이 최근 간담회에서 이 모델 개발비가 70억원에 불과하다 밝혀 화제가 됐었다. 딥시크가 주장하는 'V3' 개발비(557만 6000달러, 약 80억원)보다 저렴하기 때문이다.</p> <p contents-hash="3064cf548b8734f8fcc7b0136efa923dfd365dc35784a81563cef70afb54d841" dmcf-pid="6JmYe7BWFP" dmcf-ptype="general">최근 AI 개발 비용이 증가하는 추세 속에서 상대적으로 적은 비용으로 경쟁력을 확보하자 엑사원 3.5가 세계에서 주목할 만한 AI 기술 중 하나로 선정됐다.</p> <p contents-hash="d33cef6734f8e570367d853c2e9a63563fe0ae592c04920eeecfb012d4dc8189" dmcf-pid="PisGdzbYF6" dmcf-ptype="general">엑사원 3.5 32B는 최근 미국 비영리 AI 연구·조사 기관 '에포크AI'의 '주목할 만한 AI' 목록에 등재됐다. 한국 기업 단독으로 개발한 AI 모델이 이 목록에 등재된 건 지난 2022년 11월 이후 약 2년 만이다.</p> <p contents-hash="e7660dc587f5c4092221969af1cb3bf4db991be70d67280a6fbe5cb1f501ab8e" dmcf-pid="QnOHJqKG38" dmcf-ptype="general">이처럼 딥시크보다 적은 학습 비용을 투입하고도 경쟁력 있는 모델을 만들어내면서 국내 AI 기술 개발 패러다임이 가성비 측면으로 바뀔 전망이다.</p> <p contents-hash="56b727347884b76d8d935be1da42b127ce5f32127a1a8f8a74ea2bdaa1c1314e" dmcf-pid="xLIXiB9Hu4" dmcf-ptype="general">업계 한 관계자는 "국내 기업이 글로벌 빅테크 수준으로 AI 모델 크기를 늘리는 경쟁에는 투자금 등 한계가 있다. 실용적인 AI 모델 개발로 방향을 바꾸면서 AI를 접목한 서비스 출시도 속도를 붙을 것으로 보인다"고 말했다.</p> <p contents-hash="1a740b1336264d2b13c6598f4ee0972d33cf98d81a6dcd735da5dd1e3340f552" dmcf-pid="yNStg241zf" dmcf-ptype="general"><span>☞공감언론 뉴시스</span> alpaca@newsis.com </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴시스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 ‘프로자취러’ BTS 제이홉, 방송 최초 집+일상 공개 ‘두근 두근’ 02-22 다음 피겨 간판 김채연. 사대륙선수권 쇼트 1위…개인 최고점 02-22 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
