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LG의 초거대 AI 모델 엑사원 3.0: 성능과 경제성을 동시에 잡다

일일 보고서 2024년 08월 31일
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목차

  1. 요약
  2. 엑사원 3.0 개요 및 공개 배경
  3. 성능과 경제적 이점
  4. 벤치마크 테스트 및 성능 비교
  5. 산업과 제품 적용 사례
  6. AI 연구 생태계 기여
  7. 미래 전망 및 과제
  8. 결론

1. 요약

  • 리포트는 LG가 최근 공개한 초거대 인공지능 모델 '엑사원(EXAONE) 3.0'의 성능과 경제성 그리고 다양한 산업 적용 사례를 분석합니다. LG AI연구원이 발표한 이 모델은 기존의 글로벌 오픈 소스 모델들보다 우수한 성능을 보여주며, 연구생태계의 활성화를 위해 오픈소스로 공개되었습니다. 엑사원 3.0은 추론 처리 시간을 56%, 메모리 사용량을 35% 줄이고, 구동 비용을 72% 절감할 수 있어 경제적 이점도 크며, 다국어 모델 가능성을 갖추고 있습니다. LG 그룹은 엑사원 3.0을 자사의 다양한 제품과 서비스에 적용할 계획이며, 이를 통해 글로벌 AI 생태계에서 경쟁력을 강화하고자 합니다.

2. 엑사원 3.0 개요 및 공개 배경

  • 2-1. 엑사원 3.0의 공개 배경

  • LG는 AI 연구 생태계의 발전을 위해 2024년 8월 7일에 '엑사원 3.0' 모델을 오픈 소스로 공개하였습니다. 이 모델은 매개변수 78억 개의 소형 언어 모델로 구성되어 있으며, 기존의 글로벌 오픈 소스 모델들인 '라마 3.1 8B', '큐원 2 7B' 및 '미스트랄 7B'보다 우수한 성능을 보여준다고 밝혔습니다. 또한, LG AI연구원은 이 모델이 연구자들에게 내부 연구용으로 활용될 수 있도록 조치하였으며, 엑사원 3.0의 공개는 AI 기술의 발전을 더욱 가속화할 것으로 기대하고 있습니다.

  • 2-2. 오픈소스화의 의미

  • 이번 오픈소스화는 LG가 AI 연구 생태계를 활성화하기 위한 중요한 결정으로, 연구자들과 개발자들이 이 모델을 활용하여 혁신적인 연구를 진행할 수 있도록 돕습니다. 배경훈 LG AI연구원장은 AI 기술의 빠른 발전과 상호 협력을 위해 이 모델을 오픈 소스로 공개한 것이며, 이는 AI 기술 생태계에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 전했습니다. LG는 지난 모델인 엑사원 2.0에 비해 성능 및 경제성에서 더 나아진 부분을 강조하며, 연말까지 법률, 바이오 등 다양한 분야로의 데이터 확장을 계획하고 있습니다.

  • 2-3. 기술 보고서 발표

  • LG AI연구원은 엑사원 3.0 공개와 함께 기술 보고서를 발표했습니다. 이 보고서에는 모델의 매개변수, 학습 데이터 토큰, 성능 평가 결과 및 모델 학습 방법에 대한 자세한 정보가 수록되어 있습니다. 엑사원 3.0은 이전 모델에 비해 추론 처리 시간은 56%, 메모리 사용량은 35%, 구동 비용은 72% 절감하는 성과를 거두었습니다. 또한, 주요 벤치마크에서 13개 분야의 1위를 기록하며 다국어 모델 가능성을 보여주었습니다. 이 모델은 특허 및 소프트웨어 코드, 수학, 화학 등 국내외 전문 분야의 데이터 6000만 건 이상을 학습하여 실제 사용성을 높였습니다.

3. 성능과 경제적 이점

  • 3-1. 엑사원 2.0 대비 성능 개선

  • ‘엑사원 3.0’은 이전 모델인 엑사원 2.0에 비해 추론 처리 시간이 56% 줄어들었으며, 메모리 사용량 또한 35% 감소하였습니다. 이러한 성능 개선은 학습 데이터와 기술적 최적화의 결과로, 엑사원 3.0이 국내외 다양한 벤치마크에서 인정받는 주요 이유입니다.

  • 3-2. 추론 처리 시간과 메모리 사용량 감소

  • LG는 엑사원 3.0의 추론 처리 시간을 56% 줄이고, 메모리 사용량을 35% 감소시켰다는 점을 강조하였습니다. 이는 고객이 더욱 빠르고 효율적으로 AI 모델을 활용할 수 있음을 의미합니다.

  • 3-3. 구동 비용 절감

  • 엑사원 3.0은 구동 비용을 72% 절감하는 성과를 보였습니다. 이는 모델의 경량화 및 최적화 연구에 기초한 결과로, 경제적 이점을 가져다 줍니다.

  • 3-4. 특허 데이터와 학습 데이터

  • 엑사원 3.0은 특허와 소프트웨어 코드, 수학, 화학 등 다양한 분야에서 6000만 건 이상의 데이터를 학습하였습니다. LG는 연말까지 법률, 바이오, 의료 등 분야에서 학습 데이터를 1억 건 이상으로 늘릴 계획이라고 밝혔습니다.

4. 벤치마크 테스트 및 성능 비교

  • 4-1. 장점 및 평가 결과

  • LG는 ’엑사원 3.0‘ 모델이 성능과 경제성을 동시에 갖춘 인공지능 모델이라고 강조하였습니다. 이 모델은 7.8B 매개변수의 소형 언어 모델로, 기존의 ’엑사원 2.0‘보다 56% 빨라진 추론 처리 시간, 35% 감소한 메모리 사용량 및 72% 절감된 구동 비용을 달성하였습니다. 또한 국제적으로 유명한 다양한 오픈소스 모델들에 비해 우수한 성능을 보였습니다. 특히, 코딩과 수학을 포함한 13개 벤치마크에서 1위를 차지하였으며, 한국어 전 영역에서도 뛰어난 성과를 기록하였습니다.

  • 4-2. 글로벌 오픈소스 모델들과의 비교

  • LG의 ’엑사원 3.0‘은 메타의 ’라마 3.1 8B‘, 알리바바의 ’큐원 2 7B‘, 구글의 ’젬마 2 9B‘ 등과 같은 글로벌 오픈소스 모델과 비교하여 성능이 우수하다는 평가를 받았습니다. 평가 결과는 25개 벤치마크 테스트에서 확보된 실적을 바탕으로 하며, 특히 경량 모델의 경우 기존 모델 대비 성능 향상이 두드러진 것으로 확인되었습니다.

  • 4-3. 코딩, 수학 등 벤치마크에서의 우위

  • ’엑사원 3.0‘은 코딩 및 수학 분야에서 주요 벤치마크 평가에서 1위를 기록하였습니다. 이는 해당 모델이 특허, 소프트웨어 코드, 수학, 화학 등 다양한 분야의 6천만 건 이상의 데이터를 학습한 결과로, 다국어 모델 가능성도 보여주었습니다. 특히 영어 추론(ARC) 분야에서도 평균적인 성과를 기록하였으며, 이러한 성과를 통해 AI 모델의 활용 범위가 넓어질 것으로 기대됩니다.

5. 산업과 제품 적용 사례

  • 5-1. LG 제품 및 서비스에의 적용 계획

  • LG는 2024년 하반기부터 자사 제품과 서비스에 초거대 인공지능 모델 ‘엑사원 3.0’을 탑재할 계획입니다. 구광모 LG그룹 회장은 AI를 미래 성장 동력으로 삼고 있으며, AI 모델의 적용을 통해 LG전자의 AI 사업과 기존 사업의 시너지 효과를 기대하고 있습니다. LG AI 연구원은 ‘엑사원 3.0’을 오픈소스로 공개하였으며, 이를 각 계열사들이 보유한 데이터에 맞게 최적화하여 활용할 방침입니다.

  • 5-2. 각 계열사별 데이터 활용 사례

  • LG의 각 계열사는 보유한 데이터에 맞춰 ‘엑사원 3.0’을 최적화하여 적용할 계획입니다. 특히 LG전자는 업계에서 경쟁력 있는 모델로 자리매김하기 위해 성능 고도화를 추진하고 있으며, 법률, 바이오, 의료, 교육 등 다양한 분야로의 데이터 확장을 고려하고 있습니다. 이를 통해 학습 데이터양을 기존 6000만건에서 연말까지 1억건 이상으로 늘릴 예정입니다.

  • 5-3. 업무 자동화 도구로서의 챗엑사원

  • LG는 ‘챗엑사원(ChatEXAONE)’이라는 AI 비서를 임직원들에게 베타 서비스로 제공하였습니다. 임직원들은 이번 AI 비서를 통해 검색, 요약, 번역, 데이터 분석, 보고서 작성, 코딩 등의 다양한 업무를 지원 받을 수 있습니다. 이로 인해 업무 방식의 혁신이 이루어질 것으로 기대되고 있습니다.

6. AI 연구 생태계 기여

  • 6-1. 오픈소스 모델의 의미

  • LG는 ‘엑사원 3.0’을 오픈소스로 공개함으로써 AI 연구 생태계 발전에 기여하고자 했습니다. 7.8B의 경량 모델이 공개된 이후, LG AI 연구원은 이 모델이 학계 및 연구기관에서 사용될 수 있도록 지원하고 있습니다. 엑사원 3.0 모델의 오픈 공개는 그동안 내부 용도로만 사용되었던 모델이기 때문에 업계에서 큰 주목을 받고 있습니다. AI 연구 생태계 활성화는 LG의 목표이며, 이번 공개로 인해 더 많은 연구자들이 LG의 AI 기술을 활용할 수 있게 되었습니다.

  • 6-2. 학계 및 연구 기관의 활용 가능성

  • LG의 ‘엑사원 3.0’은 학계 및 연구 기관에서 다양한 용도로 활용될 가능성이 높습니다. LG는 AI 기술의 빠른 발전을 고려하여 연구자들이 엑사원 모델을 자유롭게 활용하여 연구를 진행할 수 있도록 하였습니다. 예를 들어, LG AI 연구원에서는 13개 벤치마크에서 1위를 차지한 결과를 통해 성능이 입증되었습니다. 이러한 성능은 각종 전문 분야 데이터 6000만건 이상을 학습한 결과이며, 향후 1억건 이상의 데이터로 확대될 계획이 있습니다.

  • 6-3. 글로벌 AI 생태계 확장

  • LG의 ‘엑사원 3.0’ 공개는 국내 오픈 소스 모델이 글로벌 수준의 성능을 보여줄 수 있는 기회를 마련하였습니다. LG AI 연구원은 오픈소스 공개가 글로벌 AI 생태계에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 강조하였습니다. 또한, 엑사원 3.0은 한국어 성능에서 세계 최고를 기록하며 다국어 모델 가능성을 보여주고 있습니다. 이로 인해 LG는 AI 산업에서의 경쟁력을 강화하고 있으며, 향후 법률, 의료, 교육 등 다양한 분야로의 확장이 기대됩니다.

7. 미래 전망 및 과제

  • 7-1. 성능 고도화 계획

  • LG는 엑사원 3.0의 성능을 한층 끌어올리기 위한 계획을 세우고 있으며, 연말까지 법률, 바이오, 의료, 교육, 외국어 등 다양한 분야로의 학습 데이터 양을 1억건 이상으로 증가시킬 계획입니다. 이를 통해 엑사원 3.0의 성능을 더욱 향상시키고 경쟁력을 강화하려고 합니다.

  • 7-2. 법률, 바이오, 의료 등 분야 확장

  • 엑사원 3.0은 현재 6000만건 이상의 전문 분야 데이터로 학습되어 있으며, 앞으로 법률, 바이오, 의료 분야로의 확장이 예정되어 있습니다. LG는 이와 같은 분야들을 통하여 엑사원 3.0의 활용성을 극대화하고, 다양한 산업에 맞는 AI 솔루션을 제공할 계획입니다.

  • 7-3. AI 연구 생태계 지속적인 발전 필요성

  • LG AI 연구원은 오픈소스 모델인 엑사원 3.0을 공개함으로써 AI 연구 생태계의 발전에 기여하고자 합니다. 엑사원 3.0은 국내에서 개발된 초거대 대규모언어모델로서, 다양한 연구자들이 이 모델을 활용하여 기술 발전에 이바지할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. LG는 이러한 노력을 통해 AI 생태계에서의 입지를 더욱 확고히 하고자 합니다.

8. 결론

  • LG의 엑사원 3.0 모델은 성능과 경제성을 동시에 갖춘 혁신적인 AI 모델로, 글로벌 AI 생태계에서 큰 주목을 받고 있습니다. 다양한 벤치마크에서 우수한 성능을 기록하며, 오픈소스 프로젝트를 통해 학계 및 연구기관에서의 활용 가능성이 높습니다. 법률, 바이오, 의료 등 다양한 산업 분야로 확장될 예정인 엑사원 3.0은 LG AI연구원의 기술력과 연구 생태계 발전에 중요한 기여를 할 것입니다. 결론적으로, LG의 AI 전략은 글로벌 경쟁력을 강화하고, AI 연구와 산업 적용의 새로운 가능성을 열어줄 중요한 요소로 작용할 것입니다.

9. 용어집

  • 9-1. 엑사원(EXAONE) 3.0 [AI 모델]

  • LG가 개발한 초거대 인공지능 모델로, 7.8B 매개변수를 갖추고 있으며 다양한 벤치마크에서 글로벌 경쟁 모델들을 뛰어넘는 성능을 자랑합니다. 경제성 면에서도 우수하여 국내외 산업 현장에서의 적용 가능성을 높입니다.

  • 9-2. LG AI연구원 [연구 기관]

  • LG 그룹 내 인공지능 연구를 전담하는 기관으로, 엑사원 시리즈를 포함한 다수의 AI 모델을 개발했습니다. AI 기술 고도화 및 산업 적용을 목표로 활발한 연구를 진행하고 있습니다.

  • 9-3. 챗엑사원(ChatEXAONE) [AI 서비스]

  • 엑사원 3.0을 기반으로 한 AI 에이전트 서비스로, LG 임직원들이 다양한 업무에 활용할 수 있는 도구로 제공됩니다. 검색, 번역, 데이터 분석, 보고서 작성 등 여러 기능을 포함합니다.

10. 출처 문서