컨텐츠 바로가기

12.12 (목)

LG, 생성형 AI ‘엑사원’ 새 버전 공개…“100쪽 장문도 한 번에 처리”

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다
LG AI연구원, 엑사원 3.5 오픈소스 공개
3.0보다 더 넓어진 공개 범위
“한국 대표 프론티어 모델로 발전할 것”


이투데이

배경훈 LG AI연구원장이 지난 11월 열린 LG AI 인사이트(Insight) 2024에서 한 해 동안의 연구 성과를 발표하고 있다.

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


LG AI연구원이 자체 인공지능(AI) 모델인 ‘엑사원(EXAONE)’ 3.5버전 오픈소스를 공개했다. 이는 ‘엑사원 3.0’을 공개한 지 4개월 만이다.

엑사원 3.0은 범용 목적 경량 모델만 공개했다. 반면, 이번에 공개한 엑사원 3.5 오픈 소스는 △온디바이스용 초경량 모델 △범용 목적의 경량 모델 △특화 분야에 활용할 수 있는 고성능 모델 등 3종이다.

LG AI연구원은 엉뚱한 답변을 그럴듯하게 생성하는 환각을 최소화하고, 답변의 정확도와 신뢰성을 높이기 위해 실시간 웹 검색 결과나 업로드한 문서를 기반으로 답변을 생성하는 검색 증강 생성(RAG) 기술을 고도화했다. AI가 사용자가 입력한 질문을 단계별로 분해해 논리적으로 추론한 결과를 생성하는 기술(MSR)도 적용했다.

엑사원 3.5는 입력하는 문장의 길이에 따라 다르지만 A4 용지 100페이지 분량의 장문도 한 번에 처리할 수 있다.

LG AI연구원은 모델 성능 평가 결과를 담은 기술 보고서도 함께 공개하며 글로벌 경쟁력을 갖춘 기술에 대한 자신감을 보였다.

이투데이

엑사원(EXAONE) 3.5 모델 3종 오픈소스로 공개

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


LG AI연구원이 공개한 기술 보고서에 따르면 엑사원 3.5는 미국, 중국 등의 글로벌 오픈소스 AI 모델과의 성능 평가 비교에서 △실제 사용성 △장문 처리 능력 △코딩 △수학 등에서 세계 최고 수준이다.

LG AI연구원은 성능 평가에 활용한 지표 20개의 개별 점수와 영역별 평균 점수도 모두 공개했다.

이투데이

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


오픈소스로 공개한 엑사원 3.5는 온디바이스부터 고성능까지 3가지 모델 모두 연구 목적으로 활용이 가능하며, 누구나 모델을 확인하고 검증할 수 있다.

LG AI연구원은 이번 오픈소스 공개가 개방형 AI 연구 생태계를 촉진하고 혁신의 속도 역시 높일 것으로 기대하고 있다.

LG AI연구원 관계자는 “AI 기술이 국가별 주요 전략 자산이 되면서 자체 기술로 AI 모델을 개발하는 것은 국가 AI 경쟁력 제고에 기여한다는 데 의미가 있다”라고 말했다.

LG AI연구원은 기업용 AI인 ‘챗엑사원(ChatEXAONE)’을 임직원 대상으로 도입해 눈길을 끌었다. LG 임직원들은 이날부터 전용 웹페이지에 접속해 가입하면 챗엑사원을 업무에 바로 활용할 수 있다.

엑사원을 기반으로 만든 챗엑사원은 정보 암호화, 개인 정보 보호 기술을 적용해 임직원들이 사내 보안 환경 내에서 내부 데이터의 유출 걱정 없이 업무에 활용할 수 있는 기업용 AI 에이전트다.

실시간 웹 정보 검색부터 문서 요약, 번역, 보고서 작성, 데이터 분석, 코딩 등 임직원들의 업무 생산성과 효율성을 높일 것으로 기대된다.

이투데이

엑사원(EXAONE) 3.5 장문 처리 성능, 글로벌 오픈소스 AI 모델 비교

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


설립 4주년을 맞은 LG AI연구원은 엑사원 3.5 이후 준비에 집중하고 있다. 스스로 행동하는 ‘액션 AI’ 연구에 이어 내년에는 거대행동모델(LAM)에 기반한 AI 에이전트 개발이 목표다.

배경훈 LG AI연구원장은 “최근 생성형 인공지능 모델의 발전이 빨라져 업그레이드 속도전이 중요한 시기”라며 “산업 현장에 적용 가능한 초인공지능을 목표로 혁신의 속도를 높이고, 한국을 대표하는 프론티어 모델로 발전시켜 나갈 것”이라고 강조했다.

[이투데이/이수진 기자 (abc123@etoday.co.kr)]

▶프리미엄 경제신문 이투데이 ▶비즈엔터

이투데이(www.etoday.co.kr), 무단전재 및 수집, 재배포금지
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.