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카카오 경량 멀티모달 모델 공개의 의미는

조은부자-2 2025. 10. 8. 08:45

 

 

카카오는 최신 AI 기술인 경량 멀티모달 언어모델을 오픈소스로 공개했습니다. 이 모델의 중요성과 활용 가능성을 살펴보겠습니다.
≡ 목차
 

 

경량 멀티모달 언어모델 개요

 

모델 정의 및 기능

경량 멀티모달 언어모델은 주로 이미지와 텍스트 정보를 동시에 처리하여, 사용자의 질문에 보다 정확하고 유의미한 응답을 제공하는 모델입니다. 최근 카카오는 이를 기반으로 한 kanana-1.5-v-3b 모델을 오픈소스로 공개하였습니다. 이 모델은 프롬 스크래치(from scratch) 방식으로 개발되어, 카카오 자체 기술을 기반으로 하고 있습니다.

“이번 오픈소스 공개는 비용 효율성과 성능이라는 유의미한 기술 개발의 성과를 거둔 것으로, 단순한 모델 아키텍처의 진보를 넘어 서비스 적용과 기술 자립이라는 두 가지 측면의 목표에 부합하는 결과물” - 카카오 김병학.

이 모델의 핵심 기능은 다음과 같습니다:

기능 설명
이미지 이해 이미지 정보에 대한 질문을 이해하고 응답
지시 이행 사용자의 명령을 정확히 수행하는 능력
다국어 지원 한국어와 영어를 포함한 다양한 언어 지원
생성 능력 동화 및 시 창작 등을 포함한 콘텐츠 생성 가능

이처럼 kanana-1.5-v-3b는 높은 지시 이행 능력과 이미지 이해 성능을 자랑하며, 글로벌 멀티모달 모델과 견줄 정도입니다.

 

 

 

성과 및 적용 분야

경량 멀티모달 언어모델은 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 이미지와 텍스트가 결합된 질문 응답 시스템에서 두각을 발휘합니다. 이 모델은 이미지 검색 및 콘텐츠 분류와 같이 실시간성과 효율성이 요구되는 분야에서 효과적으로 사용될 수 있습니다.

예를 들어, 사용자가 장소와 관련된 사진을 보여주고 문의할 경우, 모델은 해당 장소에 대한 정보를 분석하여 응답합니다. 이와 같은 적용 사례는 관광지 안내, 문화유산 이해 등 여러 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

또한, 카카오는 이번 모델이 비용 효율성과 성능 두 가지 측면에서 큰 성과를 달성했다고 강조하고 있습니다. 특히 moe(mixture of experts) 모델 구조를 통해, 비용 절감과 함께 높은 효율성을 달성할 수 있었습니다. 이러한 구조는 특정 작업에 최적화된 전문가 모델만 활성화되어, 운영 효율성을 극대화하는 데 기여합니다.

결론적으로, 경량 멀티모달 언어모델은 급속도로 발전하는 AI 기술 생태계에서 필수적인 요소로 자리잡고 있으며, 앞으로의 발전 가능성 또한 매우 기대됩니다. AI 모델 개발의 새로운 기준이라고 할 수 있는 이러한 기술들은 우리의 일상 속에 보다 쉽게 다양한 서비스를 접목할 수 있는 기회를 제공할 것입니다.

👉 모델의 주요 기능 확인하기

 

moe 모델 구조의 장점

moe(Mixture of Experts) 모델 구조는 현대 AI 기술의 발전을 선도하고 있으며, 특히 비용 효율성과 성능 면에서 뛰어난 장점을 제공합니다. 이번 섹션에서는 moe 모델이 제공하는 핵심 장점을 두 가지 하위 섹션으로 나누어 살펴보겠습니다.

 

비용 효율성 및 성능

moe 모델은 효율적인 컴퓨팅 자원 활용을 통해 비용을 절감하고 있습니다. 기존의 밀집(dense) 모델과는 달리, moe 모델은 특정 작업에 최적화된 경량 전문가 모델만을 활성화합니다. 이를 통해 모델의 추론 과정에서 요구되는 파라미터 수를 크게 줄일 수 있습니다.

다음의 표는 일반적인 모델과 moe 모델의 파라미터 활성화 수를 비교한 것입니다.

모델 유형 총 파라미터 수 활성화 파라미터 수
일반 모델 15.7B 15.7B
moe 모델 15.7B 3B

이러한 구조적 특성 덕분에 높은 성능을 유지하면서도 운영 비용을 대폭 절감할 수 있는 분위기가 형성되고 있습니다. 김병학 카카오 성과리더는 다음과 같이 강조하였습니다.

“이번 오픈소스 공개는 비용 효율성과 성능이라는 유의미한 기술 개발의 성과를 거둔 것으로, 모델 아키텍처의 진보를 넘어 서비스 적용과 기술 자립이라는 두 가지 측면의 목표에 부합하는 결과물입니다.”

 

업사이클링 기술 적용

moe 모델의 개발 과정에서는 업사이클링(upcycling) 기술이 적용되었습니다. 이 방식은 기존의 다층 신경망(MLP) 레이어를 복제하여 여러 전문가 모델로 변환하는 혁신적인 접근입니다. 따라서 모델을 처음부터 개발하는 것보다 훨씬 더 효율적으로 자원을 활용할 수 있는 이점이 있습니다.

업사이클링 기술을 활용한 덕분에, 추론 과정에서 활성화되는 파라미터 수는 3B에 불과하지만, 성능은 ‘kanana-1.5-8b’와 동등하거나 이보다 우수한 수준을 기록하고 있습니다. 이러한 접근은 기업이나 연구 개발자에게도 고비용의 인프라 구축 없이도 고성능 AI 모델을 활용할 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다

 

 

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moe 모델 구조는 이제 AI 모델 개발의 새로운 트렌드를 이끌고 있으며, 국내 AI 생태계의 자립성과 기술 경쟁력을 더욱더 강화하는 역할을 할 것이라 확신합니다.

👉 moe 모델 이해하기

 

kanana-1.5-v-3b의 성능 분석

 

한국어 및 영어 성능

kanana-1.5-v-3b는 한국어와 영어의 멀티모달 이해 능력이 뛰어난 모델로, 사용자의 질문에 대한 지시 이행 및 정보 인식 능력이 향상되었습니다. 이 모델은 자연어와 이미지 정보를 동시에 처리할 수 있어, 다양한 언어적으로 복잡한 작업에서도 탁월한 성능을 발휘합니다.

특히 한국어 벤치마크에서는 유사한 사이즈의 집단 모델들과 비교했을 때 최고 점수를 기록하였습니다. 영어 성능 역시 여러 벤치마크에서 경쟁력을 유지하며, 해외 오픈소스 모델과 비슷한 수준의 성능을 보여주고 있습니다. 이를 통해 kanana-1.5-v-3b는 한국어와 영어를 모두 지원하는 멀티모달 모델로서의 역할을 잘 수행하고 있습니다.

아래는 한국어와 영어 성능의 요약입니다.

언어 성능 수준 비교 모델
한국어 최고 점수 기록 유사 사이즈 모델
영어 유사 성능 유지 해외 오픈소스 모델

"경량 모델임에도 불구하고 글로벌 모델들과의 경쟁에서 뛰어난 성과를 보였다." - 카카오 발표

 

 

 

 

지시 이행 성능 평가

kanana-1.5-v-3b의 지시 이행 성능은 특히 인상적입니다. 이 모델은 사용자가 제시하는 다양한 지시사항을 정확히 이해하고 수행하는 데 높은 적응력을 보입니다. 지시 이행 능력 벤치마크에서 128% 수준의 성능을 기록했으며, 이는 국내 공개된 유사한 규모의 모델들과 비교할 때 상당히 우수한 성과입니다.

이 모델의 뛰어난 성능은 인간 선호 반영 학습과 지식 증류의 결합 덕분입니다. 이 방법을 통해, kanana-1.5-v-3b는 대형 모델의 예측 확률 분포를 학습하여 더 정교하고 일반화된 예측 능력을 갖추게 되었습니다.

모델 활용 예시로는, 특정地点에서 찍은 사진을 보여주며 "이 사진은 어디인가요?"라는 질문에 대해 정확한 위치를 대답할 수 있습니다. 이러한 성능은 다양한 활용 분야에서 실질적으로 효율성과 신뢰성을 동시에 개선할 수 있습니다.

kanana-1.5-v-3b는 경량 멀티모달 언어모델의 강점을 통해 이미지와 텍스트 인식, 동화 및 시 창작 등 다양한 분야에서 유연하게 활용될 수 있습니다.

👉 성능 비교 분석하기

 

AI 생태계에 미치는 영향

AI의 발전은 우리 사회의 여러 분야에 큰 변화를 일으키고 있으며, 특히 국내 AI 경쟁력 강화와 연구자와 스타트업 지원을 통해 그 영향을 두드러지게 나타내고 있습니다. 카카오는 이러한 변화의 선두주자로, 그들의 모델 개발 및 오픈소스 공개를 통해 AI 생태계의 새로운 기준을 제시하고 있습니다.

 

국내 AI 경쟁력 강화

카카오는 최근 경량 멀티모달 언어모델인 kanana-1.5 및 moe(mixture of experts) 모델을 공개하면서, 국내 AI 경쟁력을 크게 강화하고 있습니다. ▶️

"이번 오픈소스 공개는 비용 효율성과 성능이라는 유의미한 기술 개발의 성과를 거둔 것으로, 단순한 모델 아키텍처의 진보를 넘어 서비스 적용과 기술 자립이라는 두 가지 측면의 목표에 부합하는 결과물입니다."

이 모델은 프롬 스크래치(from scratch) 방식으로 개발되어, 카카오는 독자적인 모델 설계 능력을 입증했습니다. 이러한 노력은 국내 AI 시장의 자립성을 높이고, 기술 경쟁력 강화에 기여하게 됩니다.

모델 이름 모델 타입 특징
kanana-1.5-v-3b 경량 멀티모달 언어모델 이미지 및 텍스트 처리, 뛰어난 이해 능력
kanana-1.5-15.7b-a3b moe 모델 효율적인 연산, 비용 절감

이러한 모델들은 이미지와 텍스트 이해 능력을 동시에 갖추고 있어 다양한 산업에서 활용될 수 있는 가능성을 보여줍니다.

 

연구자와 스타트업 지원

카카오는 오픈소스 모델 공개를 통해 연구자와 스타트업이 보다 쉽게 고성능 AI 기술을 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. Apache 2.0 라이센스를 적용하여, 연구자들이 자유롭게 모델을 실험하고 활용할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. 이로 인해, 국내 AI 생태계의 발전과 혁신이 더욱 가속화될 것입니다.

또한, 이러한 지원은 스타트업들이 기술 개발을 통해 시장에서 경쟁력을 가질 수 있도록 하는 중요한 요소입니다. 카카오는 인프라 구축을 저비용으로 제공하는 모델들을 개발함으로써, AI 기술의 접근성을 높이고 함께 성장할 수 있는 토대를 마련하고 있습니다.

결론적으로, 카카오의 이러한 노력은 국내 AI 생태계를 더욱 강력하고 지속 가능한 방향으로 발전시킬 것입니다. AI 기술의 혁신과 함께, 연구자와 스타트업들이 이를 활용할 수 있는 환경을 조성함으로써 ** 사회의 전반적인 발전에 기여**할 것으로 기대됩니다.

 

 

👉 AI 생태계 발전 방향

 

결론 및 향후 계획

카카오는 최근 경량 멀티모달 언어모델과 moe 모델을 공개하면서, 인공지능 생태계에 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 이러한 기술의 발전은 앞으로의 AI 모델 개발에 큰 영향을 미칠 것입니다. 이번 섹션에서는 카카오의 기술 고도화 목표와 AI 모델의 미래에 대해 설명하겠습니다.

 

기술 고도화 목표

카카오는 고성능 AI 모델의 지속적인 개발과 함께, AI 기술 자립성 및 경쟁력 강화를 목표로 하고 있습니다. 그들의 경량 멀티모달 언어모델인 ‘kanana-1.5-v-3b’와 moe 모델 모두 같은 목표 아래 개발되었습니다. 앞으로는 AI 모델이 단순히 정보 처리에 그치지 않고, 인간처럼 생각하고 행동할 수 있는 능력을 갖추도록 발전할 것입니다.

이와 같은 기술 고도화는 다음과 같은 여러 분야에서 실질적인 응용을 이끌어낼 것입니다:

응용 분야 설명
이미지 인식 다양한 문화유산 및 관광지의 정보를 제공
콘텐츠 생성 동화 및 시 창작 등 창의적인 작업 지원
문제 해결 수학 문제 해결 등 논리적 추론능력 발휘
실시간 정보 처리 효율적인 데이터 검색 및 콘텐츠 분류

카카오는 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여하여 기술 자립성과 국민의 AI 접근성을 높이는 데 기여하고자 합니다.

 

AI 모델의 미래

AI의 미래는 더욱 다양한 기능과 향상된 성능으로 가득 차 있을 것입니다. 카카오는 특히 제안된 모델들이 AI의 다음 단계, 즉 '인공지능 에이전트의 구현'을 목표로 하고 있습니다. 추론 모델의 성과를 하반기 중 공개함으로써 AI가 고급 추론능력을 갖춘 에이전트로 발전할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

"이번 오픈소스 공개는 비용 효율성과 성능이라는 유의미한 기술 개발의 성과를 거둔 것으로, 단순한 모델 아키텍처의 진보를 넘어 서비스 적용과 기술 자립이라는 두 가지 측면의 목표에 부합하는 결과물입니다."

카카오는 AI 모델을 공정하게 활용할 수 있는 생태계를 구축하기 위해 지속적으로 기술 기반의 모델을 고도화하고, 글로벌 수준의 초거대 모델 개발에 도전할 것입니다. 이는 또한 다른 연구자들과 개발자들에게도 자율성과 유연성을 제공하는 토대가 될 것입니다.

결국, 카카오는 AI 생태계에서 중요한 역할을 지속적으로 할 것이며, 기술 발전을 통해 더 나은 미래를 위한 길을 선도할 것입니다. 이를 통해 우리는 올바른 방향으로 나아가는 AI 중심사회를 기대할 수 있습니다

 

 

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👉 미래 기술 방향 알아보기

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