LG AI연구원 "국대 모델 사업서 글로벌 프론티어 성능 100% 이상 목표"

"글로벌 최고 수준 대비 95%의 성능을 목표로 한다면, 글로벌 최고 수준과의 성능 차이를 좁히기 어렵다고 판단했습니다. 100%를 뛰어넘는 더 큰 도전을 통해, 기존 기술을 따라잡는 것을 넘어 글로벌 시장을 선도하고자 합니다."

김유철 LG AI연구원 전략부문장이 과학기술정보통신부가 주관하는 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트'와 관련해 11일 목표를 밝혔다.

글로벌 프론티어급 모델의 95% 성능이라는 과제 목표에서 나아가 100퍼센트 이상의 성능을 끌어내겠다는 각오다.

김유철 부문장은 "성능을 최고로 끌어올리기 위해 단순히 매개변수 규모를 키우는 것이 아니라, 각 모델의 용도에 맞는 최적의 규모와 기술을 적용해 프론티어급 성능을 달성하는 것을 목표로 하고 있다"라고 강조했다.

또 "다양하고 복잡한 산업 현장의 문제를 해결하기 위해 설계된 전문가 AI 모델 '엑사원(EXAONE)'처럼 실제 현장 적용을 목표로 크기, 아키텍처, 학습 방법론 등을 고도화해 나가고 있다"라고 설명했다.

특히, 이미 검증을 마친 전문가 혼합(MoE) 기술을 기반으로 더 최적화된 아키텍처를 적용할 예정이라고 전했다. 실제로, 최근 메타 등 글로벌에서 널리 사용되고 있는 GRPO(그룹 상대 정책 최적화) 알고리즘을 개선한 자체 알고리즘을 적용, 학습 효율을 크게 향상하는 데 성공했다고 전했다.

이는 트랜스포머 아키텍처의 한계를 극복하려는 노력이다. LG AI연구원은 관련 연구를 다수 진행 중이며, 검증이 완료되는 기술부터 순차적으로 새로운 모델 개발에 적용할 예정이라고 밝혔다. 이런 선도 기술을 개발하는 데에는 산학협력과 국책 과제도 많은 도움이 된다고 덧붙였다. 

김 부문장은 "데이터도 LG AI연구원의 두드러지는 장점"이라며 "신뢰성 높은 데이터를 확보하는 데 자부심을 지니고 있다"라고 말했다. 

내부에서 'LG 데이터 컴플라이언스(Data Compliance)'라는 자체 기준을 적용해 18가지 법적 요소를 정의하는 것은 물론, 데이터의 저작권 문제를 판단해 사전 방지하는 '넥서스 AI 에이전트'도 활용 중이라고 전했다. 이는 데이터 점검 프로세스를 자동화한 사례로, 국제적으로 인정받는 혁신 기술이라고 소개했다.

김유철 부문장은 "AI 모델의 성능, 안전성, 신뢰성은 개발 과정에서 결정되기 때문에 데이터 수집부터 모델 설계, 평가에 이르는 모든 단계에서 잠재적 위험을 철저히 점검하는 프로세스를 운영, 믿을 수 있는 AI 모델을 만들어 나가고 있다"라고 말했다.

이어 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 계기로, 더 넓은 범위를 포용하고 뛰어난 역량을 지닌 AI 에이전트를 만들 수 있을 것"이라며, 이번 프로젝트 자체를 "기술 퀀텀 점프의 기회"라고 강조했다.

특히, 이를 통해 멀티모달과 에이전틱 AI의 성능 향상을 기대하며, '피지컬 AI'의 발전 속도가 크게 가속화할 것으로 기대했다. 

한편, '독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트'에는 최종 5개 컨소시엄이 참여한다.

SK텔레콤, NC AI, 업스테이지, 네이버클라우드와 더불어 LG AI연구원도 컨소시엄의 주관사로 나선다. 올해 말 1차 평가를 앞두고 있으며, 평가 결과에 따라 4팀으로 추려진다. 이후 정기 평가를 거쳐 최종 파운데이션 모델 2개가 채택될 예정이다. 

장세민 기자 semim99@aitimes.com