상세 컨텐츠

본문 제목

네이버·카카오, 초거대 AI의 범용성 높인다

IT·가전·통신·과학

by 21세기 나의조국 2023. 1. 5. 14:00

본문

네이버·카카오, 초거대 AI의 범용성 높인다

임성호입력 2023. 1. 5. 07:05
 
경량화로 활용성 확장하거나 오픈 API로 공개 계획
 
네이버·카카오 로고 [각사 제공. 재판매 및 DB 금지]

(서울=연합뉴스) 임성호 기자 = 국내 양대 빅테크 네이버와 카카오가 초거대 인공지능(AI)을 자사의 실제 서비스에 접목하면서 범용성을 높이고 있다.

초거대 AI는 빅데이터를 학습해 종합·자율적으로 사고, 판단, 행동하는 인간의 뇌 구조를 닮은 AI로, 양사는 미래 먹거리로 여겨지는 이 기술을 통해 더욱 편리하고 유용한 서비스를 만든다는 계획이다.

 

5일 정보기술(IT) 업계에 따르면 네이버는 초거대 AI '하이퍼클로바'를 경량화해 범용성을 높이는 연구에 집중하고 있다.

하이퍼클로바는 네이버가 2021년 5월 '국내 최초의 초거대 AI'를 표방하며 선보인 한국어 특화 AI 언어모델이다. AI 모델의 크기를 나타내는 매개 변수(파라미터)가 2천40억 개로, 일론 머스크 등이 만든 '오픈AI'의 문서 작성 AI 'GPT-3'의 1천750억 개를 능가한다.

 

 
네이버는 하이퍼클로바의 매개 변수 자체를 늘리는 동시에 모델의 압축·경량화를 통한 최적화 연구를 진행하고 있다. 가볍고 빠르면서도 성능 좋은 모델을 만들어 다양한 서비스에 수월하게 적용할 수 있도록 하겠다는 것이다.

네이버는 이렇게 경량화한 하이퍼클로바 모델을 실제 네이버 서비스에 폭넓게 적용할 계획이다.

현재 네이버는 하이퍼클로바를 검색과 쇼핑 등 서비스에 적용했다. 검색어 교정, 검색 의도에 부합하는 정보를 자동 추출하는 '지식 스니펫', 실제 쇼핑 기획자(MD)처럼 기획전 주제와 상품 선택을 해 주는 '클로바 MD', 음성기록 서비스 '클로바노트' 등이 적용 사례다.

 

네이버는 추후 더 다양한 서비스로 하이퍼클로바를 확장하며 초거대 AI의 일상화에 앞장서겠다는 계획이다.

 

아울러 네이버는 하이퍼클로바 기술을 노코드(코딩 없이도 앱·프로그램을 개발하는 것) AI 플랫폼 '클로바스튜디오'를 통해 스타트업 등에 제공하며 초거대 AI의 생태계를 넓히는 것이 목표다.

 

지난해 2월 베타 서비스를 시작한 클로바스튜디오는 누적 1천여 개 업체가 사용 신청을 했고, 이 중 500여 곳이 실제 사용했다.

 

네이버 하이퍼클로바 [네이버 제공. 재판매 및 DB 금지]

카카오의 AI 전문 계열사 카카오브레인 역시 자체 개발한 초거대 AI를 적용할 서비스의 확대를 목표로 삼고 있다.

카카오브레인은 2021년 11월 GPT-3 기반 한국어 특화 AI 언어 모델 'KoGPT'를 공개했고, 작년에는 자체 초거대 AI 이미지 생성 모델 'minDALL-E'(민달리)와 업그레이드 버전인 'RQ-트랜스포머'를 고도화해 만든 AI 화가 '칼로'를 선보였는데, 이들 모델을 활용해 다양한 사용자가 AI 서비스를 쓸 수 있게 하겠다는 것이다.

 

일례로 카카오브레인이 KoGPT에 기반해 만든 AI 시인 '시아'의 경우 지난해 8월 첫 번째 시집을 펴내기도 했다.

카카오브레인은 이 모델을 광고 카피 작성과 소비자 상담 등 언어를 활용한 다양한 서비스로 확장할 계획이다.

 

이와 함께 카카오브레인은 초거대 AI 모델을 외부와 적극적으로 공유하고 있다.

카카오브레인은 KoGPT와 민달리, 칼로를 세계 최대 오픈소스(무상 공개 소프트웨어) 커뮤니티 '깃허브'에 공개했고, 작년 8월에는 초거대 AI 모델의 기반이 되는 7억 4천만여 개의 이미지-텍스트 데이터셋인 '코요'도 공개했다.

 

한발 더 나아가 카카오브레인은 올해 1분기 칼로의 성능을 더 높인 뒤 웹 기반의 오픈 API(응용프로그램 인터페이스) 형태로 공개할 방침이다.

 

카카오브레인은 자사의 초거대 AI 모델이 경쟁사보다는 파라미터 규모는 작지만 효율성을 최대한 끌어내겠다고 말했다. KoGPT는 최대 300억, 칼로는 33억 수준이다.

 

카카오브레인 관계자는 "일정 규모를 넘어서면 파라미터 수가 많다고 반드시 좋은 게 아니다"라며 "알고리즘과 목적, 상황에 따라 각 서비스에 최적화된 파라미터를 찾아 좋은 성능의 모델을 만드는 것이 목표"라고 말했다.

 

카카오브레인 [카카오브레인 제공. 재판매 및 DB 금지]

sh@yna.co.kr

engine@yna.co.kr

 

관련글 더보기