IT/과학
카카오, 국제 학회서 AI 학습 비용 절감 및 경량화 기술 공개
뉴스보이
2026.10.08. 09:53
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간단 요약
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카카오가 국제 학회 COLM 2026에서 AI 학습 비용을 획기적으로 낮추는 방법론을 발표했습니다.
모델 크기는 줄이고 성능은 높이는 경량화 기술을 적용해 10조 토큰 학습에 성공했습니다.
이 기사는 4개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
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카카오는 최근 열린 언어모델링 국제 학회 'COLM 2026'에서 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델의 학습 효율을 극대화하는 방법론과 모델 경량화 기술을 공개했습니다. 특히 MoE 모델의 최적 학습률을 예측하는 데 드는 비용을 전체 학습 비용의 약 1% 수준으로 낮추는 성과를 거뒀습니다.
함께 발표된 경량화 기술인 'BBT(BPE Guided Byte Transformer)'는 기존 BPE 방식 대신 바이트 단위를 활용해 모델의 효율을 높였습니다. 실험 결과, 파라미터 수는 20.2~40.4% 줄어들었지만 테스트 성능은 오히려 2.7~6.6% 향상되는 효과를 보였습니다.
이러한 기술은 카카오의 자체 AI 모델인 'Kanana 2.6 155b a17b' 사전학습에 실제로 적용됐습니다. 카카오는 해당 기술을 통해 10조 토큰까지 안정적으로 학습을 마쳤다고 설명했습니다.
카카오는 이번 연구 성과를 바탕으로 향후 멀티모달 및 다국어 환경으로 연구 범위를 확대할 계획입니다. 대규모 언어모델(LLM)의 학습 비용을 절감하고 기술을 고도화해 AI 경쟁력을 강화하겠다는 방침입니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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