AI 발전 LG ‘엑사원3.0’ 개방으로 혁신 가속화!

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AI 개발의 혁신: 엑사원 3.0

 

LG그룹은 최근 인공지능의 혁신을 이끌어내는 중요한 이정표인 엑사원(EXAONE) 3.0을 공개했습니다. 이 모델은 오픈소스 거대언어모델(LLM)로, 외부 개발자들이 연구 목적으로 자유롭게 활용할 수 있도록 개방되었습니다. 특히, 미국의 대기업들이 AI 모델을 두고 치열하게 경쟁하고 있는 상황에서, LG의 모델이 한국형 GPT로서 경쟁력을 입증하며 주목받고 있습니다.

LG AI연구원은 7일 엑사원 3.0의 오픈소스 공개를 통해 AI 연구 생태계의 발전을 도모하고 있으며, 해당 모델은 성능 향상과 함께 대폭적인 경량화에 성공한 것이 특징입니다. 이러한 혁신은 앞으로의 기술 발전에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.

엑사원 3.0의 주요 특징

 

엑사원 3.0은 다양한 기술적 개선이 이루어졌습니다. 이를 통해 추론 처리시간은 약 56% 감소하였고, 메모리 사용량도 약 35% 줄었습니다. 이를 통해 모델의 성능은 상당하게 개선되었습니다. 특히 초기 모델과의 비교에서 크기가 100분의 3로 줄어드는 경량화가 이뤄졌다는 점이 주목받고 있습니다.

또한, 경제적 효율성 또한 대폭 개선되어 구동 비용이 약 72% 절감되었습니다. LG AI연구원은 이러한 특성을 통해 엑사원 3.0이 산업 전반에 걸쳐 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 보고 있습니다. 그뿐만 아니라, 모형 성능 평가에서 코딩과 수학 관련 13개 벤치마크에서도 1위를 기록하며 글로벌 경쟁력을 증명했습니다.

모델의 데이터와 학습 능력

 

엑사원 3.0은 6000만 건 이상의 다양한 데이터를 학습하여 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 이 데이터는 특허 및 소프트웨어 코드, 수학 및 화학 데이터 등 다양한 전문 분야에서 수집된 것으로, 한국어 이해력 또한 세계 최고 수준입니다. LG AI연구원은 연말까지 학습 데이터 양을 1억 건 이상으로 대폭 늘릴 계획입니다.

이와 같은 노력은 LG의 AI 기술이 다양한 산업에 적용될 수 있는 가능성을 열어 줍니다. 예를 들어, 법률, 바이오, 의료 분야로의 확장을 통해 보다 포괄적인 데이터 축적이 가능할 것으로 예상됩니다. 이러한 계획은 AI 생태계의 지속 가능한 발전을 위한 필수적인 과정으로 해석될 수 있습니다.

제품과 서비스의 상용화 계획

 

LG는 하반기부터 엑사원 3.0 기술이 적용된 제품과 서비스를 시장에 출시할 계획입니다. 이를 통해 사용자들에게 보다 진보된 AI 경험을 제공하고자 합니다. 이와 함께, 글로벌 파트너십 논의도 활발하게 진행 중으로, 이를 통해 LG의 AI 기술이 세계 시장에서 더욱 주목받을 것으로 예상됩니다.

특히 LG그룹은 '챗엑사원(ChatEXONE)'이라는 생성형 AI 서비스를 베타로 임직원들에게 제공하고 있으며, 이는 실시간 웹 정보 기반 질의응답, 문서 이미지 기반 질의응답, 코딩, 데이터베이스 관리 등 다양한 기능을 탑재하고 있습니다. 이러한 서비스는 특히 소프트웨어 개발자와 데이터 분석 전문가에게 도움이 될 것입니다.

AI 관련 특허와 LG의 현황

 

AI 기술의 발전을 위한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있는 가운데, 삼성전자는 국내 대기업 중 AI 관련 특허 등록이 가장 많은 것으로 보고되었습니다. 기업 데이터 연구소 CEO스코어의 조사에 따르면, 삼성전자는 387건의 AI 관련 특허를 등록했습니다. LG전자는 그 뒤를 이어 154건을 보유하고 있으며, 이어서 네이버와 SK텔레콤이 각각 90건, 78건을 등록한 것으로 나타났습니다.

이러한 통계는 기업들이 AI 기술을 통해 새로운 경쟁력을 확보하고 있는 상황을 보여줍니다. LG그룹의 AI 모델 엑사원 3.0은 그 중 하나로, 앞으로의 발전과 혁신이 기대됩니다. 모든 기술 발전은 결국 산업 생태계를 변화시킬 수 있는 기회로 작용할 것입니다.

 

  • LG의 엑사원 3.0 공개 및 외부 개발자 개방
  • 모델의 성능 개선 및 경량화
  • 다양한 전문 분야 데이터의 학습
  • 제품 및 서비스 상용화 계획
  • 국내 AI 관련 특허 현황

 

LG AI 연구원 발표
엑사원 3.0 모델 성능
경량화 및 성능 개선
다양한 분야의 데이터 학습

 

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