데일리 TOP10
9위
LG 'K-엑사원', 글로벌 AI 선두 경쟁 합류
뉴스보이
2026.01.11. 11:10
뉴스보이
2026.01.11. 11:10
K-엑사원, 세계 AI 판도 바꿀까?
1
LG AI연구원이 독자 개발한 AI 파운데이션 모델 'K-엑사원'을 공개하며 글로벌 경쟁에 합류함
2
K-엑사원은 13개 벤치마크 테스트 중 10개에서 1위를 차지하며 평균 72점의 뛰어난 성능을 보임
3
글로벌 AI 성능 평가 기관 인텔리전스 지수에서 오픈 웨이트 모델 기준 세계 7위, 국내 1위에 오름
4
LG AI연구원은 '하이브리드 어텐션' 등 독자 기술로 고효율 저비용 모델 구조를 혁신함
5
오는 1월 28일까지 K-엑사원 API를 무료 제공하여 국내 AI 생태계 저변 확대에 기여할 방침임
K-엑사원, 어떻게 탄생하고 발전했나?
LG AI연구원의 AI 개발 여정은?
K-엑사원의 핵심 독자 기술은 무엇인가요?
K-엑사원은 어떻게 안전성과 신뢰성을 확보했나요?
LG AI연구원의 AI 개발 여정은?
•
LG AI연구원은 지난 5년간 AI 파운데이션 모델을 직접 개발하며 기술력을 축적해왔습니다. 단순히 데이터 양을 늘리는 방식이 아닌, 성능은 높이고 학습 및 운용 비용은 낮추는 고효율 저비용 모델 구조 혁신에 집중했습니다.
•
이러한 노력의 결과로 2024년 '엑사원 3.5'를 시작으로 '엑사원 딥', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 4.0' 등 국내 기업 중 최다인 5개 모델을 미국 에포크 AI의 '주목할 만한 AI 모델' 리스트에 올렸습니다. 이는 스탠퍼드대학교가 국가 및 기업 경쟁력 평가 자료로 활용하는 중요한 지표입니다.
K-엑사원의 핵심 독자 기술은 무엇인가요?
•
K-엑사원은 '하이브리드 어텐션' 기술을 고도화하여 메모리 요구량과 연산량을 엑사원 4.0 대비 70% 절감했습니다. 이 기술은 특정 범위에 집중하는 '슬라이딩 윈도우 어텐션'과 전체 맥락을 이해하는 '글로벌 어텐션'을 조합하여 AI의 정보 처리 효율을 극대화합니다.
•
또한, AI의 언어 능력 향상을 위해 토크나이저를 고도화하여 15만 개의 학습 어휘를 확장하고, 멀티 토큰 예측(MTP) 영역 설계를 통해 추론 속도를 150% 높였습니다. K-엑사원은 2360억 개의 파라미터 규모와 국내 AI 모델 중 가장 긴 26만 토큰의 문맥을 한 번에 이해하고 처리할 수 있는 전문가 혼합(MoE) 방식의 모델입니다.
K-엑사원은 어떻게 안전성과 신뢰성을 확보했나요?
•
LG AI연구원은 K-엑사원 개발 과정에서 안전성과 신뢰성을 최우선 원칙으로 삼고 AI 윤리를 엄격히 준수했습니다. 저작권 문제가 있는 데이터는 사전에 식별하고 제외하는 등 모든 학습 데이터에 대한 데이터 컴플라이언스 평가를 진행했습니다.
•
자체 AI 윤리위원회를 통해 인류 보편적 가치, 사회 안전, 한국의 특수성 등을 고려한 AI 위험 분류 체계를 수립하고 모델의 안전성을 테스트했습니다. 특히 한국 문화적 맥락에서 신뢰성과 안전성을 측정하는 'KGC SAFETY' 지표에서 글로벌 프런티어 AI 모델 대비 높은 점수를 기록했습니다.
LG AI연구원의 AI 개발 여정은?
•
LG AI연구원은 지난 5년간 AI 파운데이션 모델을 직접 개발하며 기술력을 축적해왔습니다. 단순히 데이터 양을 늘리는 방식이 아닌, 성능은 높이고 학습 및 운용 비용은 낮추는 고효율 저비용 모델 구조 혁신에 집중했습니다.
•
이러한 노력의 결과로 2024년 '엑사원 3.5'를 시작으로 '엑사원 딥', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 4.0' 등 국내 기업 중 최다인 5개 모델을 미국 에포크 AI의 '주목할 만한 AI 모델' 리스트에 올렸습니다. 이는 스탠퍼드대학교가 국가 및 기업 경쟁력 평가 자료로 활용하는 중요한 지표입니다.
K-엑사원의 핵심 독자 기술은 무엇인가요?
•
K-엑사원은 '하이브리드 어텐션' 기술을 고도화하여 메모리 요구량과 연산량을 엑사원 4.0 대비 70% 절감했습니다. 이 기술은 특정 범위에 집중하는 '슬라이딩 윈도우 어텐션'과 전체 맥락을 이해하는 '글로벌 어텐션'을 조합하여 AI의 정보 처리 효율을 극대화합니다.
•
또한, AI의 언어 능력 향상을 위해 토크나이저를 고도화하여 15만 개의 학습 어휘를 확장하고, 멀티 토큰 예측(MTP) 영역 설계를 통해 추론 속도를 150% 높였습니다. K-엑사원은 2360억 개의 파라미터 규모와 국내 AI 모델 중 가장 긴 26만 토큰의 문맥을 한 번에 이해하고 처리할 수 있는 전문가 혼합(MoE) 방식의 모델입니다.
K-엑사원은 어떻게 안전성과 신뢰성을 확보했나요?
•
LG AI연구원은 K-엑사원 개발 과정에서 안전성과 신뢰성을 최우선 원칙으로 삼고 AI 윤리를 엄격히 준수했습니다. 저작권 문제가 있는 데이터는 사전에 식별하고 제외하는 등 모든 학습 데이터에 대한 데이터 컴플라이언스 평가를 진행했습니다.
•
자체 AI 윤리위원회를 통해 인류 보편적 가치, 사회 안전, 한국의 특수성 등을 고려한 AI 위험 분류 체계를 수립하고 모델의 안전성을 테스트했습니다. 특히 한국 문화적 맥락에서 신뢰성과 안전성을 측정하는 'KGC SAFETY' 지표에서 글로벌 프런티어 AI 모델 대비 높은 점수를 기록했습니다.
#K-엑사원
#LG AI연구원
#AI
#인텔리전스 지수
#하이브리드 어텐션
