LG AI연구원이 세계 최고 수준의 인공지능(AI) 모델인 K-엑사원(EXAONE)을 공개했다. 글로벌 AI 상위 10개가 중국(6개), 미국(3개) 모델로 채워진 상황에서 한국 기업 중 K-엑사원이 유일하게 이름을 올렸다.
11일 LG AI연구원은 K-엑사원이 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 기준인 13개의 벤치마크 테스트 중 10개에서 1위를 차지했다고 밝혔다. 전체 평균 점수도 72점을 기록해 5개 정예팀이 개발한 모델 중 가장 뛰어난 성능을 보였다.
글로벌 AI 성능 평가 기관인 아티피셜 어낼리시스(Artificial Analysis)의 인텔리전스 지수(Intelligence Index) 평가에서 K-엑사원은 32점을 기록해 가중치를 공개하는 오픈 웨이트 모델 기준 세계 7위, 국내 1위에 올랐다.
K-엑사원은 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼인 허깅 페이스(Hugging Face)에 오픈 웨이트로 공개한 직후 글로벌 모델 트렌드 순위 2위에 오르기도 했다.
이어 미국 비영리 AI 연구 기관 에포크(Epoch) AI의 '주목할 만한 AI 모델(Notable AI Models)'에 이름을 올렸다. LG AI연구원은 2024년 '엑사원 3.5'를 시작으로 지난해 '엑사원 딥(Deep)', '엑사원 패스(Path) 2.0', '엑사원 4.0'까지 국내 기업 중 최다인 5개 모델을 리스트에 올렸다.
LG AI연구원은 엑사원 4.0에서 검증된 핵심 기술인 '하이브리드 어텐션(Hybrid Attention)'을 고도화해 'K-엑사원'에 적용했다. 어텐션은 AI 모델이 방대한 양의 데이터를 처리할 때 어떤 정보에 집중해야 하는지 판단하는 두뇌와 같은 역할을 한다.
LG AI연구원은 학습 어휘를 15만개로 확장하고, 자주 쓰는 단어 조합은 하나로 묶는 방식을 적용하는 등 토크나이저 고도화로 기존 모델보다 1.3배 더 긴 문서를 기억하고 처리할 수 있게 했다. 토크나이저는 AI가 이해하는 단위인 토큰으로 문장을 쪼개는 기술이다.
LG AI연구원 관계자는 "K-엑사원은 효율은 높이고 비용은 낮추는 모델 설계를 통해 고가의 인프라가 아닌 A100급 GPU 환경에서도 구동할 수 있다"며 "인프라 자원이 부족한 기업들도 프런티어급 AI 모델을 도입해 활용할 수 있도록 함으로써 국내 AI 생태계 저변을 넓히고자 한다"고 밝혔다.
LG AI연구원은 AI 모델이 단순히 데이터를 암기하는 것에서 끝나지 않고, 문제를 해결하는 논리적 과정을 배울 수 있도록 학습 과정을 설계했다.
LG AI연구원은 사전 학습 단계에서 답을 알려주는 것이 아닌 어떤 사고 과정을 통해 문제를 풀어야 하는 것인지 가르치는 사고 궤적(Thinking Trajectory) 데이터를 활용했다.
LG AI연구원은 사후 학습 과정에서 오답은 버리는 기존 방식이 아닌 오답에서도 배울 점을 찾아내는 강화 학습 알고리즘인 아가포(AGAPO)와 여러 답변을 비교해 사람이 더 선호하는 자연스러운 어투를 배우게 하는 선호 학습 알고리즘인 그루퍼(GrouPER) 등 독자적으로 고안한 기술을 적용했다.
LG AI연구원은 저작권 문제가 있는 데이터는 사전에 식별하고 제외하는 등 모든 학습 데이터에 대한 데이터 컴플라이언스(Data Compliance) 평가를 진행하고 있다.
LG AI연구원은 자체 AI 윤리 위원회를 통해 ▲인류 보편적 가치 ▲사회 안전 ▲한국의 특수성 ▲미래 위험 대응 등 AI 위험 분류 체계를 수립하고 AI 모델의 안전성도 테스트했다.
K-엑사원은 LG AI연구원이 한국의 특수성을 평가하기 위해 개발한 'KGC-SAFETY' 지표에서 4개 부문 평균 97.83점을 받았다. 미국 오픈AI의 GPT-OSS 120B 모델(92.48점)과 중국 알리바바의 큐웬(Qwen)3 235B 모델(66.15점) 등보다 높다.
최정규 LG AI연구원 에이전틱 AI 그룹장은 "'K-엑사원'은 자원의 한계 속에서 독자적인 기술 설계로 글로벌 거대 모델들과 대등하게 경쟁할 수 있음을 보여준 사례"라며 "대한민국 대표 AI를 개발한다는 자신감으로 연구 개발에 집중해 우리나라 AI 생태계를 넘어 전 세계 AI 생태계 발전에 기여하는 모델을 만들어 가겠다"고 말했다.