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LG AI 연구원의 최신 개발: 엑사원 3.0 오픈 소스 모델의 성능과 영향 분석

일일 보고서 2024년 09월 10일
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목차

  1. 요약
  2. 엑사원 3.0 개요 및 주요 특징
  3. 성능 평가 및 벤치마크 결과
  4. 오픈 소스 공개의 의미와 영향
  5. 엑사원 3.0의 실질적 활용 사례
  6. 엑사원 3.0의 기술적 이점 및 한계
  7. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 LG AI 연구원의 최신 인공지능 모델인 엑사원 3.0의 성능, 경제성, 사용성에 대해 다룹니다. 엑사원 3.0은 이전 모델과 비교하여 추론 처리 시간과 메모리 사용량을 크게 줄였으며, 구동 비용을 절감한 경량 모델입니다. 또한, 다양한 벤치마크 테스트에서 우수한 성과를 기록하며 글로벌 경쟁 모델들과 비교해도 뛰어난 성능을 입증했습니다. 이 모델의 오픈 소스 공개는 AI 연구 생태계 발전에 큰 기여를 하고 있으며, LG AI 연구원의 전략과 성과를 상세히 다룹니다.

2. 엑사원 3.0 개요 및 주요 특징

  • 2-1. 엑사원 3.0 개요

  • 엑사원 3.0은 LG AI 연구원이 개발한 최신 오픈 소스 인공지능 모델로, 매개변수 수가 78억 개인 소형 언어 모델입니다. 이 모델은 기존 버전인 엑사원 2.0에 비해 성능과 경제성을 모두 향상시킨 특징을 갖고 있습니다. 특히, 국내 기업 최초로 오픈 소스로 모델을 공개하여 AI 연구 생태계 발전에 기여하고자 하였습니다.

  • 2-2. 이전 모델과의 비교: 엑사원 1.0, 2.0

  • 엑사원 3.0은 이전 모델인 엑사원 2.0에 비해 다음과 같은 특징을 보입니다. - **추론 처리 시간**: 56% 단축 - **메모리 사용량**: 35% 감소 - **구동 비용**: 72% 절감 이와 같은 성과는 모델의 경량화 및 최적화 기술 연구에 집중한 결과입니다. 엑사원 1.0은 3000억 매개변수로, 엑사원 3.0은 그 크기를 100분의 3으로 줄이는 성과를 보였습니다.

  • 2-3. 경량 모델의 성능 및 경제성

  • 엑사원 3.0의 경량 모델은 성능과 경제성에서 높은 평가를 받고 있습니다. 국내 오픈 소스 모델 중에서 글로벌 인기 모델들인 '라마 3.1 8B', '큐원 2 7B', '미스트랄 7B'와 비교했을 때 우수한 성능을 입증하였습니다. 특히 13개의 벤치마크에서 1위를 기록했으며, 코딩과 수학 영역에서도 좋은 성과를 보여주었습니다. 또한, 엑사원 3.0은 특허, 소프트웨어 코드, 수학, 화학 등 다양한 분야의 데이터 6000만 건 이상을 학습하였고, 연내에는 더 많은 분야로 데이터 양을 확장할 계획입니다.

3. 성능 평가 및 벤치마크 결과

  • 3-1. 벤치마크 평가 지표 소개

  • LG AI 연구원이 발표한 기술 보고서에 따르면, 엑사원 3.0의 성능 평가는 여러 벤치마크 지표에 의해 이루어졌습니다. 주요 평가 지표로는 MT-벤치(Bench)가 있으며, 여기에는 AI 모델의 대화 성능과 실제 사용성을 종합적으로 평가하는 지표가 포함되어 있습니다. 보고서에는 총 25개의 벤치마크 점수와 영역별 평균 점수가 공개되어 있어 신뢰성을 높였습니다.

  • 3-2. 벤치마크 성과 분석 (코딩, 수학, 대화 성능 등)

  • 엑사원 3.0은 코딩과 수학 영역을 포함한 13개 분야의 벤치마크 점수에서 모두 1위를 차지하였습니다. 특히, 이전 모델인 엑사원 2.0 대비 추론 처리 시간은 56% 줄어들고, 메모리 사용량은 35% 감소하였으며, 구동 비용은 72% 절감되었습니다. 이러한 성과는 엑사원 3.0의 성능과 경제성이 모두 뛰어난 결과임을 보여줍니다.

  • 3-3. 글로벌 오픈 소스 모델과의 비교 (라마, 젬마 등)

  • 엑사원 3.0은 메타의 라마 3.1, 구글의 젬마 2와 같은 글로벌 오픈소스 AI 모델들과 비교하였을 때도 우수한 성능을 드러냈습니다. 한국어 성능에서 최고 기록을 세웠으며, 이러한 경쟁력 있는 성능은 LG AI 연구원의 자체 개발 AI 모델이 글로벌 시장에서도 충분히 경쟁할 수 있음을 시사합니다.

4. 오픈 소스 공개의 의미와 영향

  • 4-1. 오픈 소스 공개 배경 및 기업 전략

  • LG AI 연구원은 최신 인공지능 모델 '엑사원 3.0'을 오픈소스로 공개하는 방침을 세웠습니다. 이는 생태계 발전을 우선으로 고려한 결정으로, 기업의 이윤 창출에 대한 우려에도 불구하고 AI 기술의 빠른 발전을 위한 긍정적인 영향을 미칠 것으로 판단하였기 때문입니다. 2021년 12월 처음 공개된 엑사원 1.0 이후, 이어진 엑사원 2.0의 공개를 통해 LG는 매년 성능을 향상시키고 있으며, 이번 엑사원 3.0은 특히 성능과 경제성을 모두 확보한 모델로 평가되고 있습니다. LG AI 연구원은 연말까지 법률, 바이오, 의료, 교육, 외국어 등을 포함한 데이터 학습을 통해 학습 데이터를 1억 건 이상으로 늘릴 계획입니다.

  • 4-2. AI 연구 및 생태계에 대한 기여

  • 엑사원 3.0은 AI 연구 생태계에 기여하기 위해 오픈 소스로 공개되었습니다. LG AI 연구원에 따르면, 엑사원 3.0은 국내외 전문 분야 데이터를 포함하여 6,000만 건 이상의 데이터를 학습하였으며, 실제 사용성을 높이기 위해 경량화 및 최적화 기술을 통해 성능과 경제성을 모두 잡은 모델로 평가받고 있습니다. 이는 연구 기관과 스타트업들이 최신 생성형 AI 기술을 활용할 수 있도록 하여, 개방형 AI 연구 생태계 활성화와 국가 AI 경쟁력 향상에 기여할 것입니다.

  • 4-3. 미래의 전망 및 방향성

  • LG AI 연구원은 향후 엑사원 3.0 모델이 작성된 기술 보고서를 통해 실질적인 활용 사례와 성능 평가를 공개했습니다. 특히, 엑사원 3.0은 AI 모델 중 코딩과 수학 분야에서 1위를 차지하며, 메타의 라마3.1이나 구글의 젬마2와 같은 글로벌 모델과 비교하여도 경쟁력을 입증하였습니다. LG는 AI와 데이터를 중심으로 연구개발에 대규모로 투자할 계획이며, 엑사원 3.0이 LG 계열사 제품 및 서비스에 적용될 예정입니다.

5. 엑사원 3.0의 실질적 활용 사례

  • 5-1. LG 임직원을 위한 챗엑사원 서비스

  • LG는 임직원을 대상으로 엑사원 3.0 기반의 생성형 AI 서비스인 '챗엑사원'의 베타 서비스를 시작하였습니다. 이 서비스는 검색, 요약, 번역, 데이터 분석, 보고서 작성, 코딩 등 다양한 업무를 지원하여 임직원들이 AI를 활용한 일하는 방식을 경험할 수 있게 도와줍니다. 챗엑사원은 실시간 웹 정보 기반 질의응답, 문서 및 이미지 기반 질의응답, 코딩, 데이터베이스 관리 등 여러 기능을 제공하여 업무 효율성을 높이고 있습니다.

  • 5-2. LG 계열사 및 외부 기업과의 파트너십

  • LG는 엑사원 3.0의 특화된 성능과 경제성을 바탕으로 LG 계열사 그리고 외부 기업·기관과의 파트너십을 강화할 계획입니다. 각 LG 계열사들은 보유한 데이터를 추가 학습시켜 엑사원 3.0을 최적화하고, 사업과 제품, 서비스 특성에 맞게 이를 적용하여 혁신 속도를 높일 예정입니다. 예를 들어, LG유플러스는 엑사원에 자체 통신 데이터를 학습시키고 소형 언어 모델인 '익시젠'을 개발한 바 있습니다.

  • 5-3. 다양한 산업 분야로의 적용 사례 (법률, 바이오, 의료 등)

  • LG AI 연구원은 엑사원 3.0의 응용 가능성을 넓히고 있으며, 법률, 바이오, 의료 등 다양한 산업 분야로의 적용을 추진하고 있습니다. 엑사원 3.0은 전문 분야 데이터 6000만 건 이상을 학습하였고, 연말까지 학습 데이터 양을 1억 건 이상으로 늘릴 계획입니다. 특히, 엑사원 3.0은 코딩, 수학, 화학 등의 영역에서 13개 벤치마크와 관련된 평가 점수에서 경쟁 모델들을 초월한 성과를 기록하였습니다.

6. 엑사원 3.0의 기술적 이점 및 한계

  • 6-1. 성능 향상 기술 (경량화 및 최적화 기술)

  • 엑사원 3.0 모델은 성능과 경제성을 크게 향상시켰습니다. 이전 모델보다 추론 처리 시간은 56% 단축되었고, 메모리 사용량은 35% 감소하였습니다. 구동 비용은 72% 절감되는 등의 경량화 및 최적화 기술을 적용하여, 큰 성능 향상을 이루었습니다. LG AI 연구원에 따르면, 이번 모델은 모델 크기를 초기 거대 모델 대비 100분의 3로 줄일 수 있었습니다. 또한, 엑사원 3.0은 6000만 건 이상의 특허, 소프트웨어 코드, 수학 및 화학 등 다양한 전문 분야의 데이터를 학습하여 실제 사용성을 집중적으로 향상시켰습니다.

  • 6-2. 전력 소비 문제 해결

  • 엑사원 3.0은 AI로 인해 촉발된 소비 전력 문제를 해결하기 위해 경량화 및 최적화 기술 연구에 집중하였습니다. 이로 인해 성능을 높이면서도 전력 소비가 크게 줄어들었습니다. LG 연구원은 이렇게 개선된 소비 전력 문제 해결이 AI 생태계에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 판단하고 있습니다.

  • 6-3. 기술적 한계 및 개선점

  • 엑사원 3.0은 한국어와 영어를 모두 이해하고 사용할 수 있는 이중 언어 모델로, 한국어 성능에서 세계 최고를 기록하였습니다. 그러나, 네이버 하이퍼클로바X와 같은 다른 한국어 특화 AI 모델과의 비교에서 경쟁을 고려할 필요가 있습니다. 또한, 엑사원 3.0의 기본 데이터 6000만 건 이상의 학습 데이터는 연말까지 법률, 바이오, 의료, 교육, 외국어 등 다양한 분야로 확장하여 학습 데이터량을 1억 건 이상으로 늘릴 계획이 있습니다. 향후 이러한 데이터 확장은 모델의 기술적 한계를 극복하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

7. 결론

  • 엑사원 3.0의 발전과 성과는 LG AI 연구원의 기술력을 잘 보여줍니다. 성능과 경제성을 극대화한 경량 모델로 다양한 벤치마크에서 높은 평가를 받았으며, 글로벌 모델들과 경쟁력을 갖추고 있습니다. 이 모델의 오픈 소스 공개는 AI 생태계를 활성화하고, 연구 및 산업적 활용 가능성을 넓히는 중요한 계기입니다. 챗엑사원과 같은 서비스도 엑사원의 실질적 응용 사례로 주목받고 있으며, LG AI 연구원은 이 모델을 통해 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 앞으로 법률, 바이오, 의료 등 여러 분야로 데이터 학습을 확대해가며, 기술적 한계를 극복하고 지속적인 발전을 이룰 것으로 기대됩니다.

8. 용어집

  • 8-1. 엑사원(EXAONE) 3.0 [AI 모델]

  • LG AI 연구원이 개발한 최신 인공지능 모델로, 성능과 경제성을 극대화한 경량 모델입니다. 오픈 소스로 공개되어 AI 연구 생태계에 큰 영향을 미치고 있으며, 다양한 산업 분야에서 활용될 예정입니다. 주요 특징은 성능 향상, 메모리 사용량 감소, 구동 비용 절감입니다.

  • 8-2. LG AI 연구원 [연구 기관]

  • LG 그룹 산하의 인공지능 연구 기관으로, 엑사원 모델을 개발하여 AI 기술의 발전에 기여하고 있습니다. 오픈 소스 전략을 통해 AI 연구 생태계를 활성화하고 있으며, 다양한 산업 분야와 협력하고 있습니다.

  • 8-3. 챗엑사원(ChatEXONE) [AI 서비스]

  • 엑사원 3.0을 기반으로 한 생성형 AI 서비스로, LG 임직원을 대상으로 베타 버전이 제공되고 있습니다. 검색, 요약, 번역, 데이터 분석, 보고서 작성 등 다양한 업무에 활용될 수 있으며, 실시간 웹 정보 기반으로 작동합니다.

  • 8-4. 오픈 소스 [소프트웨어 개발 모델]

  • AI 모델이나 소프트웨어의 소스 코드를 공개하여 누구나 접근하고 활용할 수 있도록 하는 개발 모델입니다. LG AI 연구원은 엑사원 3.0을 오픈 소스로 공개하여 AI 연구 생태계에 기여하고 있습니다.

9. 출처 문서