인더뉴스 권용희 기자ㅣLG AI 연구원은 전문지식, 화학, 바이오, 디자인 등 다양한 분야서 활용할 수 있는 초거대 인공지능(AI)을 선보인다고 19일 밝혔습니다.
LG AI 연구원은 이날 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2023'에서 기존 모델 대비 추론 처리 시간 25% 단축하고 메모리 사용량을 70%이상 줄인 '엑사원 2.0'을 공개했습니다.
이번에 공개한 '엑사원 2.0'은 파트너십을 통해 확보한 특허, 논문 등 약 4,500만 건의 전문 문헌과 3억 5000만 장의 이미지를 학습한 것으로 나타났습니다.
한국어와 영어를 동시에 이해하고 답변할 수 있는 이중 언어 모델로 개발했고, 학습 데이터 양도 기존 모델 대비 4배 이상 늘렸습니다.
LG AI 연구원은 "이미지 생성 품질을 높이기 위해 기존 모델 대비 메모리 사용량을 2배 늘렸지만, 추론 처리 시간을 83% 단축해 약 66%의 비용 절감을 달성했다"고 밝혔습니다.
'엑사원 2.0'은 원하는 용도나 예산에 맞게 모델의 크기, 종류, 사용 언어까지 맞춤형으로 설계할 수 있습니다.
LG AI연구원은 고객 데이터 보안을 위해 학습 과정을 미세 조정하는 파인 튜닝과, AI 인프라를 고객이 보유한 서버에 직접 설치하는 구축형 및 사설 클라우드 방식도 지원합니다.
엑사원은 최근 LG전자 AI 컨택센터에 도입됐습니다. 국내에서 시범 운영중이며 하반기 중 정식 서비스로 전환할 예정입니다. 내년부터는 영어권 국가로 확대할 계획입니다.
LG AI연구원은 '전문가 AI' 서비스 개발의 기반 엑사원 3대 플랫폼 ▲유니버스 ▲디스커버리 ▲아틀리에를 차례로 공개했습니다.
엑사원 유니버스는 전문가용 대화형 AI 플랫폼입니다. 사전 학습한 데이터는 물론 각 도메인별 최신 전문 데이터까지 포함해 근거를 찾아내며 추론한 답변을 생성합니다.
질문에 대한 답변과 함께 화면 좌측과 우측에 각각 질문과의 연관성이 가장 높은 전문 문헌들과 AI가 답변하는 과정에서 활용한 단락을 표시합니다.
LG AI연구원은 오는 31일부터 LG 그룹 내 AI 연구자, 협력 중인 대학을 대상으로 시작하며, 9월에는 LG에서 AI를 연구하거나 공부하는 임직원 대상으로 정식 서비스를 진행할 계획입니다.
LG AI연구원은 화학, 바이오, 제약, 의료, 금융, 특허 등 엑사원 유니버스의 각 전문 도메인별 특화 서비스도 준비하고 있습니다.
LG AI연구원은 신소재·신물질·신약 개발 플랫폼 '엑사원 디스커버리'도 선보였습니다.
엑사원 디스커버리는 논문과 특허 등 전문 문헌의 텍스트뿐만 아니라 분자 구조, 수식, 차트, 테이블, 이미지 등 텍스트 이외 정보까지 AI가 읽고 학습할 수 있는 형태로 데이터베이스화 하는 심층 문서 이해(DDU) 기술이 적용됐습니다.
LG AI연구원은 "엑사원 디스커버리를 통해 1만회가 넘었던 합성 시행착오를 수십회로 줄이고, 연구개발 소요 시간은 40개월에서 5개월로 단축시킬 수 있을 것으로 예상한다"고 밝혔습니다.
LG AI연구원은 올해 4분기에 그룹 내 화학 및 바이오 분야 연구진들을 대상으로 엑사원 디스커버리 서비스를 제공할 예정입니다.
이미지를 언어로 표현하고, 언어를 이미지로 시각화할 수 있는 멀티 모달 AI 플랫폼 '엑사원 아틀리에'도 공개됐습니다.
엑사원 아틀리에는 저작권이 확보된 이미지-텍스트가 짝을 이룬 데이터 3.5억 장을 학습한 엑사원 2.0을 기반으로 이미지 생성과 이미지 이해에 특화된 기능을 제공합니다.
LG AI연구원은 미국 파슨스 디자인 스쿨과의 공동 연구개발을 이어가고 있다고 설명했습니다. 지난 6월 셔터스톡과 함께 상용화한 '캡셔닝 AI' 기능도 엑사원 아틀리에에 탑재했습니다.
캡셔닝 AI는 처음 보는 이미지까지 자연어로 설명할 수 있으며, 이미지 검색에 활용할 수 있는 정보인 문장이나 키워드 등의 메타 데이터를 생성합니다.
LG AI연구원은 올해 3분기에 그룹 내외부의 전문 디자이너를 대상으로 엑사원 아틀리에 서비스를 시작한다는 방침입니다.
배경훈 LG AI연구원장은 이날 행사에서 "LG는 국내에서 유일하게 이중 언어 모델과 양방향 멀티모달 모델을 모두 상용화한 기업이라"면서 "국내외 파트너사와의 협력을 통해 실질적인 성공 사례를 만들어가며 '다른 생성형 AI들과는 차별화된 고객 가치'를 창출하는 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 컴퍼니로 발전해 나갈 것"이라고 말했습니다.
