SK텔레콤(SKT)은 ‘A.X 4.0’으로 알려진 대규모 언어 모델(LLM)을 조용히 출시했습니다. 이 모델은 오픈 소스 프레임워크에 한국어 학습을 통합하여 세심하게 제작되었습니다. SKT는 곧 추론형 모델을 출시할 계획이며, 5월 말에 AOTX 4.1이라는 미리보기 버전을 출시할 예정이라고 밝혔습니다.
4월 23일, SKT가 4월 30일에 AOTX 4.0을 출시하여 소프트웨어 개발을 위한 널리 사용되는 플랫폼인 GitHub에서 액세스할 수 있게 되었다는 소식이 통신 업계에서 나왔습니다. 곧 출시될 추론 모델인 AOTX 4.1 미리보기의 성능에 대한 자세한 내용도 미리 공유되었습니다.
AOTX 4.0은 유영상 SKT CEO가 지난달 초 개발이 거의 완료되었다고 암시했던 노력의 결실입니다. 이후 모델은 한 달 안에 완성되었으며 현재 회사 서비스에 통합되는 과정에 있습니다.
이 모델의 기반은 중국의 선도적인 오픈 소스 LLM인 Alibaba의 Qwen 2.5를 활용합니다. AOTX 4.0은 720억 개의 매개변수를 갖춘 표준 모델과 70억 개의 매개변수를 갖춘 경량 버전의 두 가지 버전으로 제공됩니다.
한국어 개발 및 최적화
SKT는 한국어 컨텍스트 내에서 최적화된 성능을 제공하는 모델을 설계했다고 강조했습니다. 이는 1분기 동안 Qwen 2.5에 광범위한 한국어 데이터를 통합하여 달성되었습니다. 한국어 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 모델의 능력을 향상시키기 위해 특수 한국어 토크나이저가 구현되었습니다.
SKT에서 발표한 성능 벤치마크에 따르면 AOTX 4.0은 KMMLU 벤치마크에서 78.3점을 획득했습니다. 이 벤치마크는 한국어 전문 지식에 대한 모델의 이해도를 평가하는 데 사용됩니다. 특히 AOTX 4.0은 72.5점을 획득한 OpenAI의 GPT-4o와 70.6점을 획득한 Alibaba의 Qwen 1.3을 능가했습니다.
AOTX 4.1 미리보기: 추론형 모델
5월 말에 출시될 예정인 AOTX 4.1 미리보기 모델은 SKT가 적극적으로 개발하고 있는 추론 모델을 나타냅니다. SKT는 미리보기 버전을 출시함으로써 공식 출시 전에 모델의 성능을 평가하고 관심을 유도하는 것을 목표로 합니다.
SKT는 AOTX 4.1 미리보기 모델이 ‘DeepSeek R1’으로 알려진 DeepSeek의 추론 모델과 유사한 성능 수준을 보여준다고 강조했습니다. 이 모델은 올해 초 상당한 관심을 받았습니다.
AOTX 4.1 미리보기와 DeepSeek R1을 비교한 벤치마크 결과에 따르면 AOTX 4.1은 DeepSeek R1 크기의 약 1/9임에도 불구하고 유사한 점수를 획득했습니다.
향후 개선 및 기능
향후 SKT는 AOTX 4.1에 대한 계획을 설명하면서 수학 문제 해결 및 코드 개발 능력을 향상시킬 것이라고 밝혔습니다. 추가적인 개선은 코딩 능력과 특정 산업 전문 지식에 초점을 맞출 것입니다. SKT는 작업을 독립적으로 실행하고 합리적인 결정을 내릴 수 있는 에이전트형 모델을 개발할 계획입니다.
기술 사양 및 아키텍처 심층 분석
A.X 4.0은 단순한 언어 모델이 아닙니다. 한국어 환경 내에서 최적의 성능을 위해 설계된 세심하게 엔지니어링된 시스템입니다. 기능을 완전히 이해하려면 기술 사양 및 아키텍처 선택을 검토해야 합니다. Alibaba의 Qwen 2.5를 기반으로 하는 모델의 기반은 강력하고 세계적으로 인정받는 LLM을 시작점으로 활용하는 전략적 결정입니다. 이 기반은 광범위한 한국어 데이터로 보강되어 한국어의 뉘앙스와 복잡성에 맞게 모델을 미세 조정합니다.
720억 개의 매개변수를 갖춘 표준 모델과 70억 개의 매개변수를 갖춘 경량 모델이라는 이중 변형 접근 방식을 통해 SKT는 광범위한 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. 720억 개의 매개변수 모델은 높은 정밀도와 깊은 이해가 필요한 작업용으로 설계되었으며, 70억 개의 매개변수 모델은 리소스가 제한된 환경에서의 효율성과 배포에 최적화되어 있습니다. 이러한 적응성은 계산 리소스가 크게 다를 수 있는 실제 애플리케이션에 매우 중요합니다.
한국어 토크나이저: 주요 차별화 요소
A.X 4.0의 주요 차별화 요소 중 하나는 특수 한국어 토크나이저입니다. 토큰화는 모델이 이해하고 처리할 수 있는 더 작은 단위(토큰)로 텍스트를 분할하는 프로세스입니다. 일반적으로 영어 또는 기타 라틴 기반 언어로 학습된 기존 토크나이저는 한국어의 응집적 특성 및 복잡한 문자 구조(한글)와 같은 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어에 적합하지 않을 수 있습니다.
SKT는 한국어 전용 토크나이저를 구현하여 A.X 4.0이 한국어 텍스트를 보다 효과적으로 처리할 수 있도록 합니다. 이 특수 토크나이저는 다음과 같이 설계되었습니다.
- 한글을 효율적으로 처리: 한국어 문자를 정확하게 처리하고 표현합니다.
- 응집에 대처: 복잡한 단어를 구성 형태소(의미 있는 단위)로 분해합니다.
- 컨텍스트 이해도 향상: 한국어 문장에서 단어 간의 관계를 더 잘 포착합니다.
이러한 최적화된 토큰화 프로세스는 기계 번역, 텍스트 요약 및 질문 응답과 같은 작업에서 성능 향상으로 직접적으로 이어집니다.
A.X 4.0 벤치마킹: 기대치 초과
SKT에서 발표한 성능 벤치마크는 A.X 4.0의 기능에 대한 강력한 증거를 제공합니다. KMMLU(Korean Massive Multitask Language Understanding) 벤치마크는 광범위한 한국어 작업에 대한 모델의 이해도 및 추론 능력을 포괄적으로 평가합니다. KMMLU 벤치마크에서 78.3점을 획득한 A.X 4.0은 OpenAI의 GPT-4o(72.5)와 Alibaba의 Qwen 1.3(70.6)을 앞서며 한국어 전문 지식에 대한 뛰어난 이해도를 입증했습니다.
이러한 결과는 A.X 4.0이 한국어 텍스트를 처리할 뿐만 아니라 기본 컨텍스트와 의미를 이해할 수 있다는 점을 강조하기 때문에 특히 주목할 만합니다. 이는 한국 문화와 사회에 대한 깊은 추론과 지식이 필요한 작업에 필수적입니다.
AOTX 4.1 미리보기: 추론의 약속
곧 출시될 AOTX 4.1 미리보기 모델은 업계 내에서 상당한 흥분을 불러일으키고 있습니다. 추론형 모델인 AOTX 4.1은 추론, 연역 및 불완전하거나 모호한 정보에서 결론을 도출하는 데 필요한 작업에 탁월하도록 설계되었습니다. 이는 다음과 같은 응용 프로그램에 매우 중요합니다.
- 의사 결정: 데이터를 분석하고 정보에 입각한 의사 결정을 지원하는 통찰력을 제공합니다.
- 문제 해결: 복잡한 문제를 식별하고 해결합니다.
- 예측 모델링: 과거 데이터와 추세를 기반으로 미래 결과를 예측합니다.
SKT의 AOTX 4.1이 크기가 훨씬 작음에도 불구하고 DeepSeek의 R1 모델과 유사한 성능을 보여준다는 주장은 효율적인 아키텍처와 최적화된 교육 프로세스에 대한 증거입니다. 이는 AOTX 4.1이 더 낮은 계산 비용으로 높은 성능을 제공하여 많은 실제 애플리케이션에 보다 실용적인 솔루션이 될 수 있음을 시사합니다.
SKT의 미래 비전: 에이전트형 모델
AOTX 4.1을 넘어 SKT는 언어 모델의 미래 개발에 대한 야심찬 계획을 가지고 있습니다. 회사의 비전에는 작업을 독립적으로 실행하고 합리적인 결정을 내릴 수 있는 에이전트형 모델의 생성이 포함됩니다. 이는 기계가 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 인공 일반 지능(AGI)을 향한 중요한 단계입니다.
이 목표를 달성하기 위해 SKT는 다음 사항에 초점을 맞출 계획입니다.
- 코딩 기능 강화: 모델이 컴퓨터 코드를 생성하고 이해할 수 있도록 합니다.
- 특정 산업 전문 지식 향상: 재정, 의료, 제조와 같은 특정 분야와 관련된 전문 지식에 대해 모델을 교육합니다.
- 추론 및 의사 결정 기술 개발: 모델에 정보를 분석하고, 옵션을 평가하고, 건전한 판단을 내릴 수 있는 능력을 제공합니다.
에이전트형 모델의 개발은 복잡한 작업을 자동화하고, 효율성을 개선하고, 혁신을 위한 새로운 기회를 창출하여 많은 산업에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다.
경쟁 환경: SKT의 위치
SK텔레콤은 A.X 4.0으로 LLM 시장에 진입하여 빠르게 진화하는 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 전 세계적으로 OpenAI, Google 및 Meta와 같은 회사는 대규모 언어 모델을 개발하고 배포하는 데 막대한 투자를 하고 있습니다. 한국에서는 네이버와 카카오도 주요 경쟁 업체입니다.
SKT의 한국어 최적화에 초점을 맞추고 특수 모델을 개발하는 전략은 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. SKT는 한국 시장의 특정 요구 사항에 맞게 모델을 조정함으로써 한국어, 문화 및 사회에 대한 깊은 이해가 필요한 작업에서 일반 LLM보다 잠재적으로 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.
한국 경제에 미치는 영향
A.X 4.0 및 기타 고급 언어 모델의 개발 및 배포는 한국 경제에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 기술은 다음을 수행할 잠재력이 있습니다.
- 생산성 향상: 작업을 자동화하고, 효율성을 개선하고, 인간 작업자가 보다 창의적이고 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 합니다.
- 혁신 주도: 새로운 제품, 서비스 및 비즈니스 모델을 가능하게 합니다.
- 경쟁력 강화: 한국 기업이 글로벌 시장에서 보다 효과적으로 경쟁할 수 있도록 지원합니다.
한국 정부는 경제 성장을 촉진하고 삶의 질을 향상시킬 수 있는 잠재력을 인식하여 AI 기술의 개발 및 채택을 적극적으로 추진하고 있습니다. LLM에 대한 SK텔레콤의 투자는 이러한 국가 전략과 일치하며 한국이 인공 지능 분야의 선두 주자로 부상하는 데 기여할 수 있습니다.
윤리적 고려 사항
다른 강력한 기술과 마찬가지로 대규모 언어 모델의 개발 및 배포는 중요한 윤리적 고려 사항을 제기합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 편향 및 공정성: 편향을 영속화하지 않도록 모델이 다양하고 대표적인 데이터 세트로 학습되도록 합니다.
- 개인 정보 보호 및 보안: 민감한 데이터를 보호하고 모델의 오용을 방지합니다.
- 일자리 감소: 자동화가 고용에 미치는 잠재적 영향에 대처합니다.
- 허위 정보 및 조작: 모델이 허위 또는 오해의 소지가 있는 정보를 생성하는 데 사용되지 않도록 합니다.
SK텔레콤과 같은 회사는 이러한 윤리적 고려 사항을 사전에 해결하고 책임감 있고 윤리적인 방식으로 언어 모델을 개발하고 배포하는 것이 중요합니다. 여기에는 편향을 방지하고, 개인 정보를 보호하고, 투명성을 증진하기 위한 안전 장치를 구현하는 것이 포함됩니다.
결론
SK텔레콤의 A.X 4.0의 조용한 공개는 한국어에 최적화된 대규모 언어 모델 개발에서 중요한 진전을 나타냅니다. 성능, 효율성 및 실제 애플리케이션에 초점을 맞춘 A.X 4.0은 한국 경제와 사회에 귀중한 기여를 할 잠재력이 있습니다. SKT가 언어 모델을 계속 개발하고 개선함에 따라 윤리적 고려 사항을 해결하고 이러한 강력한 기술이 모든 사람에게 이익이 되도록 사용하는 것이 중요합니다.