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마음AI, 거대언어모델 '라마3 MAAL-허밍버드' 오픈소스 공개한국어 성능 부족한 라마38B 한계 극복
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승인 2024.04.30  10:51:48
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인공지능 전문기업 마음AI는 5월 1일 거대언어모델 ‘라마(Llama)3 MAAL-허밍버드'의 체크포인트를 허깅페이스(Hugging face)에 오픈소스로 공개하고, 마음AI 홈페이지를 통해 api 서비스를 오픈한다고 밝혔다.

이번에 공개할 라마3 MAAL-허밍버드는 메타가 최근에 공개한 라마3 8B를 Cross-Lingual training시킨 언어 모델로, 한국어 성능이 부족한 라마3 8B 의 한계를 극복했다고 최홍섭 대표는 밝혔다.

이 모델을 개발한 연구원들은 한국어 사고력 벤치마크 LogicKor에서 5.23점을 기록하며 비슷한 파라미터를 가진 모델들에 비해 뛰어난 사고 능력을 보여주어 RAG, 수학, 추론과 같은 Instruction 과제를 잘 수행한다고 평가하고 있다.

자세한 정량평가 결과는 허깅페이스에 함께 공개할 테크리포트에 담을 예정이다. 기존의 언어 모델이 다른 언어를 습득하기 위해서는 수많은 말뭉치를 처음부터 다시 학습해야 했기에 많은 시간과 비용이 소모되었으며, 한국어 말뭉치가 영어에 비해 양적∙질적으로 부족하여 제대로 된 학습이 불가능했다.

결국 라마와 같은 sLLM(소형거대언어모델)의 성능이 뛰어남에도 불구하고, 한국어 능력이 부족하여 국내 사용자들에게는 그 뛰어난 성능이 체감되지 못했다고 평가받는다.

마음AI 는 라마3 8B 의 뛰어난 언어 능력을 유지한 상태에서 ‘외국어로서 한국어를 가르치는’ 새로운 방식을 도입하여 한국어 성능까지 우수한 언어 모델을 제작했다.

이는 기존 모델이 ‘영어’라는 언어에 특화되어 있을 뿐, 언어라는 도메인을 잘 이해하고 있는 모델이라는 점에서 착안한 것으로, LLM에 대한 마음AI의 오랜 전문성이 기반되었기에 가능한 기술로 평가된다.

마음AI는 이번에 공개하는 가장 빠르고 컴팩트한 모델인 라마3 MAAL-허밍버드에 이어, 속도와 성능의 밸런스를 맞춘 시장적인 모델인 MAAL-owl, 언어모델의 성능을 극대화한 모델인 MAAL-albatross(알바트로스) 등 다양한 모델을 보유하여, 기업의 다양한 요구에 따른 맞춤형 서비스를 제공한다.

특히 마음 AI 는 챗GPT를 사용하지 못하는 기업을 대상으로 50B이상의 MAAL-알바트로스 기반 LLM을 구축할 것이라고 밝혔다.

챗GPT와 같이 채팅 형식으로 문답을 진행하는 것을 넘어서, 37개의 LLM Task UI도 함께 제공하여 고객 기업들의 사무 생산성을 극대화할 것으로 기대된다.

5월 1일부터 3일까지 코엑스에서 진행되는 AI 엑스포에서 마음AI는 언어파운데이션 모델 ‘MAAL’부터 엔드 투 엔드(End-to-End) 자율주행을 위한 비주얼 파운데이션 모델 ‘WoRV’, AI 콜센터, 배리어프리 키오스크 ‘마음-터치’ 등 다양한 AI 기술과 제품을 전시한다고 밝혔다.

장길수  ksjang@irobotnews.com
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