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엑사원 3.0: LG AI의 혁신 공개

일일 보고서 2024년 10월 01일
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목차

  1. 요약
  2. 엑사원 3.0 공개 배경
  3. 엑사원 3.0의 기술적 특성 및 성능 분석
  4. 엑사원 3.0의 활용 영역 및 적용 계획
  5. 엑사원 3.0의 오픈 소스로서의 기여 및 의미
  6. 엑사원 3.0의 산업적 및 사회적 영향
  7. 챗엑사원 및 추가 개발 계획
  8. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 LG AI 연구원이 공개한 최신 인공지능 모델 '엑사원 3.0'의 특성과 성능, 그리고 오픈 소스로서의 중요성을 분석합니다. LG는 엑사원 3.0을 통해 성능과 경제성을 크게 향상시키며 글로벌 AI 모델들과의 경쟁에서 우수한 성과를 거두었습니다. 리포트는 엑사원 3.0의 발전 과정, 기술적 특성, 성능 분석, 활용 계획, 사회적 및 산업적 영향 등을 다룹니다. 또한, 엑사원 3.0을 기반으로 한 생성형 AI 서비스 '챗엑사원'의 베타 서비스와 이를 통한 기업 내 효과 역시 분석합니다. LG의 이러한 전략과 노력은 국내외 AI 생태계 발전에 실질적인 기여를 하고 있습니다.

2. 엑사원 3.0 공개 배경

  • 2-1. LG AI연구원의 연구 목표

  • LG AI 연구원은 ‘AI 연구 생태계 발전’에 기여하기 위하여 경량 모델을 오픈 소스로 공개하며, 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이는 지속적인 연구 개발과 파트너십 강화를 통해 이루어질 것입니다.

  • 2-2. 엑사원 모델의 발전 과정

  • 엑사원 3.0은 지난해 공개된 엑사원 2.0의 후속작으로, 성능과 경제성이 대폭 향상된 모델입니다. 엑사원 3.0은 매개변수 78억 개의 소형 언어 모델로, 이전 모델에 비해 추論 처리 시간은 56%, 메모리 사용량은 35%, 구동 비용은 72% 절감하는 성과를 거두었습니다. 또한, 모델 크기는 300억 매개변수에서 100분의 3로 줄였습니다.

  • 2-3. 엑사원 3.0 오픈 소스로 전환한 이유

  • LG는 자사의 독자적인 인공지능 모델을 오픈 소스로 공개함으로써, 글로벌 경쟁력을 강화하고 AI 연구 생태계를 활성화하는 데 기여하고자 하였습니다. 이는 국내에서 자체 개발된 LLM을 오픈소스로 공개한 첫 사례로, 이를 통해 다양한 기업과 기관이 최신 생성형 AI 기술을 활용하여 혁신을 도모할 수 있도록 하고 있습니다.

3. 엑사원 3.0의 기술적 특성 및 성능 분석

  • 3-1. 엑사원 3.0의 기술적 발전

  • LG는 2024년 10월 7일, 인공지능 모델 ‘엑사원 3.0’을 오픈 소스로 공개하였습니다. 이 모델은 7억 8000만 개의 매개변수로 구성된 경량 모델로, 동일한 크기의 글로벌 모델들과 비교하여 성능이 우수하다고 밝혔습니다. 엑사원 3.0은 LG AI연구원에서 연구 목적을 위해 누구나 활용할 수 있도록 제공되며, 모델의 성능과 경제성이 핵심으로 강조됩니다.

  • 3-2. 성능 향상 요소 (추론 처리 시간, 메모리 사용량, 구동 비용)

  • LG AI연구원은 엑사원 3.0의 성능을 이전 모델인 엑사원 2.0과 비교하였습니다. 추론 처리 시간은 56% 줄어들었으며, 메모리 사용량은 35% 감소하였습니다. 또한, 구동 비용은 72% 절감되는 결과를 보였습니다. 이러한 성능 개선은 경량화 및 최적화 기술 연구를 통해 이루어진 것으로, 모델의 크기는 100분의 3로 줄어드는 성과를 달성하였습니다.

  • 3-3. 벤치마크 결과 및 비교

  • 엑사원 3.0은 여러 벤치마크 테스트에서 우수한 성능을 입증하였습니다. 코딩 및 수학 영역을 포함한 13개의 벤치마크에서 1위를 기록하였으며, 메타의 라마 3.1, 구글의 젬마 2 등 글로벌 모델들과 비교에서도 경쟁력을 보여주었습니다. 액세서리로 사용된 25개의 벤치마크는 각각의 점수를 포함하여 기술 보고서에 상세히 공개되었습니다.

4. 엑사원 3.0의 활용 영역 및 적용 계획

  • 4-1. 업계 및 연구 생태계 활용 계획

  • LG는 엑사원 3.0을 하반기부터 그룹 계열사 제품 및 서비스에 본격적으로 도입할 계획입니다. 이를 통해 LG 계열사들은 각사의 보유 데이터를 추가 학습시켜 엑사원 3.0을 최적화하고, 사업과 제품·서비스 특성에 맞게 적용할 것입니다. 특히 LG AI연구원은 엑사원 3.0의 경량 모델을 오픈소스 형식으로 제공하여, AI 연구 생태계 발전에 기여하겠다고 밝혔습니다.

  • 4-2. LG 계열사 제품 및 서비스에 적용

  • 엑사원 3.0 기반의 생성 AI 서비스인 '챗엑사원' 베타 서비스가 시작되었습니다. 이 서비스는 검색, 요약, 번역, 데이터 분석, 보고서 작성, 코딩 등 다양한 업무에 활용될 수 있습니다. LG 유플러스는 엑사원에 자체 통신 데이터를 학습시켜 소형언어모델 '익시젠'을 개발하는 등 계열사들이 자사의 데이터 기반으로 엑사원 3.0을 최적화할 계획입니다.

  • 4-3. 다양한 산업 분야로의 확장

  • LG는 엑사원 3.0의 학습 데이터를 연내 1억건 이상으로 늘릴 계획입니다. 법률, 바이오, 의료 등 다양한 분야로의 학습 데이터 확장을 계획하고 있으며, 이를 통해 엑사원 3.0의 성능을 더욱 끌어올릴 것입니다. 경량화 및 최적화 기술 연구에 집중하여 성능을 높이면서도 모델 크기를 줄이는 등의 노력을 지속할 예정입니다.

5. 엑사원 3.0의 오픈 소스로서의 기여 및 의미

  • 5-1. 오픈 소스 공개의 의미와 배경

  • LG AI 연구원은 '엑사원 3.0 7.8B' 모델을 오픈하면서 생태계 발전이 우선이라는 입장을 밝혔다. 그들은 기술적 및 사업적 이점을 포기하는 것에 대한 우려가 있었지만, 빠르게 발전하는 AI 기술의 환경에서 모델을 공개하는 것이 AI 생태계에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 판단했다고 설명하였다. 엑사원은 LG가 2021년 12월에 처음 공개한 파운데이션 모델로, 텍스트와 이미지를 동시에 생성할 수 있는 AI 모델로 주목받았다.

  • 5-2. 글로벌 AI 환경에서의 경쟁력

  • 엑사원 3.0은 이전 모델들보다 뛰어난 성능과 경제성을 자랑하며, 실제 현장 활용 가능성을 높였다. LG AI 연구원에 따르면, 이 모델은 추론 처리 시간이 56%, 메모리 사용량이 35%, 운영 비용은 72% 감소하였고, 국내외 6000만 건 이상의 전문 데이터로 학습하였다. 또한, 연말까지 법률, 바이오, 의료, 교육 등 다양한 분야의 학습 데이터를 1억 건 이상으로 늘릴 계획이다.

  • 5-3. 미래 전략과 전망

  • LG AI 연구원은 '엑사원 3.0'의 성능과 경제적 이점으로 인해 AI 산업에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 입장을 밝혔다. 경량화 및 최적화 기술을 연구하여 초기 거대 모델 대비 성능을 높이면서도 모델 크기를 100분의 3으로 줄였다는 점에서, LG의 기술적 혁신은 글로벌 수준에서도 주목받고 있다.

6. 엑사원 3.0의 산업적 및 사회적 영향

  • 6-1. 국내 AI 생태계 발전 기여

  • LG는 엑사원 3.0 모델을 국내 최초로 오픈소스로 공개하였으며, 이를 통해 AI 기술의 개방형 연구 생태계 발달에 기여하고 있습니다. 엑사원 3.0은 LG 그룹의 각 계열사와의 협력을 통해 더욱 최적화되며 다양한 제품과 서비스에 적용될 예정입니다. 특히, LG의 AI 연구원은 이번 모델의 경량화된 버전인 ‘7.8B 언어 모델’을 연구 목적으로 누구나 활용할 수 있도록 오픈소스로 공개하여, 학계와 스타트업들이 최신 생성형 AI 기술을 활용할 수 있도록 지원하겠습니다.

  • 6-2. 교육 및 스타트업에 미치는 영향

  • LG의 엑사원 3.0 모델은 스타트업 및 교육기관에 실질적인 영향을 미칠 수 있습니다. 챗엑사원(ChatEXONE) 베타 서비스는 실시간 웹 검색 결과를 활용하여 최적의 답변을 제공하는 기능을 통해 교육 효과를 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 추가적으로, 연구 기관 및 교육 기관은 이 모델을 통해 AI 관련 데이터를 분석하고 활용할 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

  • 6-3. 경제적 기대 효과

  • 엑사원 3.0은 이전 모델인 엑사원 2.0에 비해 인공지능의 추론 처리 시간을 56% 단축하였고, 메모리 사용량은 35% 감소시키며 구동 비용을 72% 절감하였습니다. 이러한 경제적 효과는 LG 그룹의 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한, LG는 이 모델을 다양한 산업에 도입하여 AI의 활용도를 높이며 성장에 기여할 계획입니다.

7. 챗엑사원 및 추가 개발 계획

  • 7-1. 챗엑사원의 기능과 서비스

  • 챗엑사원은 실시간 웹 검색 결과를 활용하는 ‘검색 증강 생성(RAG)’ 기술을 적용하여 임직원이 입력한 지시문의 맥락을 파악한 뒤 최신 정보를 반영한 답변을 제공합니다. 이 시스템은 문서, 이미지 기반 질의 응답 및 프로그래밍 언어와 데이터베이스 관리 기능을 포함하여 임직원의 업무 효율성을 높이는 다양한 기능을 갖추고 있습니다.

  • 7-2. 임직원 대상으로 하는 베타 서비스

  • LG는 임직원을 대상으로 챗엑사원 베타 서비스를 시작하였습니다. 이 서비스는 입력하는 지시문에 따라 결과물이 달라질 수 있도록 설계되어 있으며, 임직원들이 실시간으로 질문하고 답변을 받을 수 있는 환경을 제공합니다. 연말까지 베타 서비스를 진행하며, 이용자들의 피드백을 반영한 정기적인 업데이트를 시행할 계획입니다.

  • 7-3. 향후 개선 및 확장 계획

  • LG AI 연구원은 연말까지 베타 서비스를 지속 운영하며, 정식 서비스와 모바일 앱을 LG 계열사별로 준비 상황에 맞춰 순차적으로 제공할 예정입니다. 또한, 챗엑사원은 각 계열사의 데이터로 최적화될 것이며, 다양한 산업 분야로 서비스의 확장을 계획하고 있습니다.

8. 결론

  • 본 리포트는 LG AI 연구원이 개발한 '엑사원 3.0'의 기술적 우수성과 오픈 소스로서의 기여를 중점적으로 논의합니다. 엑사원 3.0은 추론 처리 시간, 메모리 사용량 및 구동 비용 면에서 뛰어난 성능을 입증하며, 글로벌 AI 경쟁에서 유리한 위치를 차지하고 있습니다. LG의 오픈 소스 전략은 AI 연구 생태계에 긍정적인 영향을 미치며, 연구기관 및 스타트업의 혁신을 촉진하고 있습니다. 단, 이 모델이 일부 특정 산업 및 상황에서 어떻게 성능을 발휘할지에 대한 다각적인 검토가 필요합니다. 따라서, LG는 지속적인 성능 개선과 더불어 다양한 산업 현장에서의 실증 테스트를 지속적으로 추진해야 합니다. 미래에는 엑사원 3.0의 활용 범위를 더욱 넓혀 다양한 산업 분야에서 실제 응용 사례를 늘려갈 것으로 기대됩니다. 이러한 노력이 이어질 경우, LG의 기술적 혁신은 글로벌 수준에서도 AI 리더십을 강화하는 데 큰 역할을 할 것입니다.

9. 용어집

  • 9-1. 엑사원 3.0 [AI 모델]

  • LG AI연구원이 개발한 최신 인공지능 모델으로, 성능과 경제성을 크게 향상시킴. 오픈 소스로 공개되어 연구 생태계 발전에 기여하고 있으며, 글로벌 AI 경쟁에서도 우수한 성능을 보임.

  • 9-2. 챗엑사원 [생성형 AI 서비스]

  • 엑사원 3.0을 기반으로 한 생성형 AI 서비스로, 검색, 요약, 번역, 데이터 분석, 코딩 등 다양한 기능을 제공. 현재 LG 임직원을 대상으로 베타 서비스 중.

  • 9-3. 배경훈 [인물]

  • LG AI연구원의 원장으로, 엑사원 시리즈의 개발 및 오픈 소스 공개를 주도. 국내 AI 생태계 발전과 LG의 전략적 비전을 이끌고 있음.

  • 9-4. 메타 라마 3.1 [AI 모델]

  • 메타(구 페이스북)가 개발한 오픈 소스 AI 모델로, 엑사원 3.0과 경쟁하는 대표적인 글로벌 AI 모델 중 하나.

  • 9-5. 구글 젬마 2 [AI 모델]

  • 구글이 개발한 오픈 소스 AI 모델로, 엑사원 3.0과 비교되는 주요 글로벌 AI 모델 중 하나.

10. 출처 문서