(출처:네이버 홈페이지)
[밸류체인타임스=이예림 인재기자] 네이버가 20일 AI 서비스 개발을 본격적으로 시작해 저비용, 고효율 AI 시장에 적극 진출한다고 22일 밝혔다. 네이버는 사용자에게 보다 안정적인 서비스를 제공하기 위해 거대언어모델(LLM)의 매개 변수(파라미터)를 기존 대비 40% 줄이면서도 성능을 크게 향상시켰다. 이와 함께 하이퍼클로바X 플래그십 모델 업데이트를 완료하고 사내에 공개했으며, 새 모델을 바탕으로 다양한 AI 서비스 개발에 나섰다.
딥시크가 떠오르면서 얼마나 저비용으로 고효율 모델을 구현할 수 있는지가 주요 관심사로 떠오르고 있다. 최수연 네이버 대표는 2023년 하이클로바X를 공개 당시 “파라미터가 언어모델의 핵심 노하우”라고 강조했다. 네이버는 검색, 커머스 등 주요 서비스에 AI를 빠르게 적용하기 위해 파라미터 수를 대폭 줄였으며, LG와 카카오도 유사한 이유로 모델 경량화에 박차를 가하고 있다.
파라미터 수를 줄였음에도 네이버는 성능이 오히려 향상되었다고 밝혔다. 주요 학습데이터는 한국어, 영어, 코딩, 수학을 포함하며, 19개 벤치마크를 통해 종합적인 성능을 비교한 결과 모든 분야에서 기존 모델을 상회했다. 특히, 광범위하게 사용되는 MMLU 부분에서는 정답률 79.6%를 기록하며 외국기업 빅테크의 AI모델과 유사한 언어 이해 능력을 선보였다.
이번 업데이트에서는 텍스트 처리뿐만 아니라 이미지 데이터 처리 기능도 강화됐다. 시각적 질의응답, 차트와 도표 해석, 영상 이해 기능이 추가되어 모델의 활용도가 더욱 넓어졌다. 이와 함께 운영 비용도 절감되면서 사내 평가 역시 긍정적인 반응을 보이고 있다. 네이버는 "초거대 모델 연구를 지속하면서도 AI 적용 확대에 더욱 속도를 내기 위해 효율적인 구조로 모델을 설계했다"라고 전했다.
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[밸류체인타임스=이예림 인재기자]
(출처:네이버 홈페이지)
[밸류체인타임스=이예림 인재기자] 네이버가 20일 AI 서비스 개발을 본격적으로 시작해 저비용, 고효율 AI 시장에 적극 진출한다고 22일 밝혔다. 네이버는 사용자에게 보다 안정적인 서비스를 제공하기 위해 거대언어모델(LLM)의 매개 변수(파라미터)를 기존 대비 40% 줄이면서도 성능을 크게 향상시켰다. 이와 함께 하이퍼클로바X 플래그십 모델 업데이트를 완료하고 사내에 공개했으며, 새 모델을 바탕으로 다양한 AI 서비스 개발에 나섰다.
딥시크가 떠오르면서 얼마나 저비용으로 고효율 모델을 구현할 수 있는지가 주요 관심사로 떠오르고 있다. 최수연 네이버 대표는 2023년 하이클로바X를 공개 당시 “파라미터가 언어모델의 핵심 노하우”라고 강조했다. 네이버는 검색, 커머스 등 주요 서비스에 AI를 빠르게 적용하기 위해 파라미터 수를 대폭 줄였으며, LG와 카카오도 유사한 이유로 모델 경량화에 박차를 가하고 있다.
파라미터 수를 줄였음에도 네이버는 성능이 오히려 향상되었다고 밝혔다. 주요 학습데이터는 한국어, 영어, 코딩, 수학을 포함하며, 19개 벤치마크를 통해 종합적인 성능을 비교한 결과 모든 분야에서 기존 모델을 상회했다. 특히, 광범위하게 사용되는 MMLU 부분에서는 정답률 79.6%를 기록하며 외국기업 빅테크의 AI모델과 유사한 언어 이해 능력을 선보였다.
이번 업데이트에서는 텍스트 처리뿐만 아니라 이미지 데이터 처리 기능도 강화됐다. 시각적 질의응답, 차트와 도표 해석, 영상 이해 기능이 추가되어 모델의 활용도가 더욱 넓어졌다. 이와 함께 운영 비용도 절감되면서 사내 평가 역시 긍정적인 반응을 보이고 있다. 네이버는 "초거대 모델 연구를 지속하면서도 AI 적용 확대에 더욱 속도를 내기 위해 효율적인 구조로 모델을 설계했다"라고 전했다.
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