국내 연구진이 한국어 중심의 신경망 기반 소형 생성 언어모델을 개발해 오픈소스로 일반에 공개했다. 대규모 언어모델을 활용할 수 없는 중소·중견기업에게 단비가 될 전망이다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 한국어 기반 30억개 파라미터(3B)급 신경망 기반 소형 생성 언어모델(SLM) ‘이글(Eagle)’을 개발해 허깅페이스 허브(HuggingFace Hub)에 공개했다고 28일 밝혔다.
생성형 언어모델은 방대한 텍스트 데이터로부터 인간의 언어능력을 학습해 목적에 맞게 사용자의 질문이나 지시에 따라 자연스러운 대화나 다양한 텍스트 콘텐츠를 만들어내는 시스템이다.
생성형 언어모델에 선도적인 글로벌 빅테크 기업들은 과거 100억~1000억 개 파라미터 규모 이상의 중대형 모델의 공개에 집중했었으나 최근 10억~40억 개 파라미터 규모의 소형 개방형 모델을 공개하고 있다.
그러나 이러한 모델은 한국어 어휘를 음절이나 바이트 단위로 처리하기 때문에, 동일한 문장을 표현하는 데 더 많은 연산이 필요하다.
또한 학습된 데이터 중 한국어 데이터가 전체의 5%에도 못 미치는 비중을 차지해 한국어 이해 및 생성 능력이 영어 등의 주요 언어에 비해 상대적으로 낮다는 한계를 드러내고 있다.
ETRI 연구진이 개발한 언어모델은 한국어 데이터 비중이 훨씬 높다. 이를 통해 연산 횟수를 줄이면서도 효율적인 학습과 추론이 가능해졌다. 특히, 한국어로 주어진 숫자 연산을 수행하는 미세조정 실험에서 ETRI가 지난 4월 공개한 13억 파라미터 모델은 글로벌기업 모델의 절반 수준(50%)의 규모임에도 불구하고 특정 작업들에서 약 15% 더 높은 성능을 기록했다.
또한 국내 기업들이 공개한 기존 한국어 중심 모델은 질의응답 과업에 적합하게 조정된 기정렬 모델이라는 한계가 있다.
반면 ETRI의 공개 모델은 미세조정이 적용되지 않은 기초 모델로 제공된다. 기초 모델은 기정렬된 모델에 비해 새로운 목적의 과업에 추가 학습을 적용할 경우 응용모델의 기대 성능이 더 높다. 학습시간도 약 20% 내외로 단축돼 더 우수한 성능을 발휘하는 장점이 있다.
연구진은 이번 모델이 생성형 AI 응용 개발 과정에서 연산 비용 부담을 느끼는 중소·중견 기업에 적합하다고 설명했다. 또한 기초 모델에 특화된 용도를 반영해 추가 학습을 수행함으로써 기업 자체의 맞춤형 기초 모델을 제작할 수 있는 연장 학습이 용이하다는 점도 강조했다.
이처럼 ETRI는 해외 빅테크 기업의 기초 모델에 비해 투여되는 컴퓨팅 자원의 한계로 학습량이 부족해 다양한 지식을 충분히 담지 못하는 단점을 극복하기 위해 노력하고 있다. 이를 위해 신경망 기초 모델이 개념 표현을 효과적으로 습득할 수 있도록 하는 추가 연구를 진행하고 있다.
이와 함께 ETRI는 기초 모델의 표현 품질을 예측할 수 있는 기술과 개념 단위로 조합해 추론할 수 있는 원천 기술도 함께 개발하고 있다. 연구진은 개발한 기초 모델을 바탕으로 개념 지식을 효과적으로 인출할 수 있는 능력과 수학 문제나 여러 단계의 논리 전개가 필요한 복잡한 문제를 푸는 능력을 부여하는 기술을 개발하고 있다. 이를 통해 기존의 SLM에서 어려웠던 복합 추론을 수행할 수 있도록 할 계획이다.
또한 ETRI는 더 많은 지식을 내포하는 70억 개 파라미터 규모의 모델과 사전 정렬을 통해 추가 학습 없이 사용자의 요청에 맞게 응답을 수행할 수 있는 모델도 2025년에 순차적으로 공개할 예정이다. 아울러 초등학교 수학을 지원하는 교사용 튜터 개발에도 힘쓰고 있다.
ETRI 권오욱 언어지능연구실장은 “현재 공개된 언어모델들이 풍부한 자원을 기반으로 개발되지 않아서 모든 면에서 해외 우수 모델들보다 나을 수는 없다”며 “하지만 상대적으로 작은 한국어 토종 모델이 필요한 산학연 여러 분야의 연구개발에 큰 도움이 되길 바란다”고 말했다.
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