하반기부터 ‘엑사원 3.0’ 들어간 LG 제품과 서비스 출시 예정
LG 임직원의 AI 비서, 생성형 AI 서비스 ‘챗엑사원’ 첫 선
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LG AI연구원이 7일 최신 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원(EXAONE) 3.0’을 오픈소스로 공개했다.
LG AI연구원은 ‘엑사원 3.0’ 모델 중 성능과 경제성에 있어 가장 활용도가 높은 ‘경량 모델’을 연구 목적으로 활용할 수 있도록 오픈소스 공개를 결정했다.
임직원을 대상으로 ‘엑사원 3.0’을 기반으로 만든 생성형 AI 서비스인 ‘챗엑사원 (ChatEXAONE)’ 베타 버전을 공개했다.
LG AI연구원은 이날 ‘엑사원 3.0’의 모델 학습 방법, 성능 평가 결과 등을 담은 기술 보고서를 발표했다.
LG AI연구원은 2021년 12월 거대언어모델(LLM) ‘엑사원 1.0’을 발표한 이후 지난해 7월 ‘엑사원 2.0’을 공개하는 등 3년간 생성형 AI를 실제 산업 현장에 적용하기 위한 연구개발에 집중해왔다.
‘엑사원 3.0’은 이전 모델인 ‘엑사원 2.0’ 대비 추론 처리 시간은 56%, 메모리 사용량은 35% 줄이고 구동 비용은 72% 절감하는 등 성능과 경제성 모두 뛰어난 결과를 보였다.
LG AI연구원은 AI로 인해 촉발된 소비 전력 문제를 해결하기 위해 경량화·최적화 기술 연구에 집중해 초기 거대 모델 대비 성능은 높이면서도 모델 크기는 100분의 3으로 줄이는데 성공했다.
LG AI연구원은 ‘엑사원 3.0’ 기술 보고서에 △MT-Bench △AlpacaEval-2.0 △Arena-Hard △WildBench 등 AI 모델의 대화 성능 등 실제 사용성을 종합적으로 평가하는 대표적인 벤치마크(성능 평가 지표)와 함께 평가에 활용한 25개 벤치마크의 개별 점수와 각 영역별 평균 점수를 모두 공개했다.
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‘엑사원 3.0’은 실제 사용성을 비롯해 코딩과 수학 영역 등 13개 벤치마크 점수 순위에서 1위를 차지해 메타의 라마3.1, 구글의 젬마2 등 동일 크기의 글로벌 오픈소스 AI 모델과의 비교에서도 경쟁력을 입증했다.
한국어와 영어를 학습하고 이해할 수 있는 이중언어(Bilingual) 모델인 ‘엑사원 3.0’은 한국어 성능도 세계 최고를 기록했다.
이번에 공개한 ‘엑사원 3.0’은 특허와 소프트웨어 코드, 수학, 화학 등 국내외 전문 분야 데이터 6000만 건 이상을 학습했다.
LG AI연구원은 연말까지 법률, 바이오, 의료, 교육, 외국어 등 분야를 확장해 학습 데이터 양을 1억 건 이상으로 늘려 ‘엑사원 3,0’의 성능을 더 끌어올릴 계획이다.
LG AI연구원은 하반기부터 LG 계열사들과 함께 제품과 서비스에 ‘엑사원 3.0’을 적용해 나간다.
LG AI연구원은 온디바이스 AI에 들어갈 ‘초경량 모델’부터 범용 목적의 ‘경량 모델’, 특화 분야에 활용할 수 있는 ‘고성능 모델’까지 활용 용도에 따라 모델 크기를 다르게 설계했다.
LG 계열사들은 각 사가 보유한 데이터로 ‘엑사원 3.0’을 최적화하고, 사업과 제품, 서비스 특성에 맞게 이를 적용해 혁신 속도를 높여갈 계획이다.
LG는 7일부터 임직원을 대상으로 ‘챗엑사원(ChatEXAONE)’ 베타 서비스를 시작한다.
‘챗엑사원’은 ‘엑사원 3.0’을 기반으로 만든 생성형 AI 서비스로 △실시간 웹 정보 기반 질의응답 △문서, 이미지 기반 질의응답 △코딩 △데이터베이스 관리 등 업무 편의성과 효율성을 높일 수 있는 다양한 기능을 제공한다.
LG 임직원은 검색부터 요약, 번역, 데이터 분석, 보고서 작성, 코딩까지 AI를 다양한 업무에 활용하며 일하는 방식의 변화를 경험할 수 있다.
‘챗엑사원’은 실시간 웹 검색 결과를 활용하는 ‘검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)’ 기술을 적용해 임직원이 입력한 지시문(프롬프트, prompt)의 맥락을 파악한 뒤 최신 정보를 반영한 답변을 제공한다.
‘챗엑사원’은 소프트웨어 개발자와 데이터 분석 전문가를 위한 기능도 제공한다.
LG AI연구원은 ‘챗엑사원’이 자연어(사람이 일상적으로 사용하는 언어) 입력만으로 파이썬, 자바, C++ 등 22개 프로그래밍 언어와 데이터베이스 관리에 활용할 수 있는 SQL(구조화된 질의 언어) 쿼리까지 생성할 수 있어 임직원의 업무 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.