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[IT뉴스]국대 AI 개발 마감까지 한달…학습 데이터 품질이 승부 가른다
온카뱅크관리자
조회:
49
2025-11-21 05:07:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">"데이터 없인 수천억 파라미터 모델도 성능 안나와"<br>"준비기간 4개월로 촉박, 전략도 천차만별…공정 평가기준 숙제"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Yq6DrdUZYD"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="465f6fc7d9c9b13601c39051ef7ec25884a4bdc723170b62a0522afeaacb57b0" dmcf-pid="GBPwmJu5GE" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="ⓒ News1 김초희 디자이너" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/21/NEWS1/20251121050118661aqri.jpg" data-org-width="1303" dmcf-mid="WMY2ftwaGw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/21/NEWS1/20251121050118661aqri.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> ⓒ News1 김초희 디자이너 </figcaption> </figure> <p contents-hash="8b008ccfe05a47dcf4f42177f9603a2234d44a4e4dfa4819b7f5b5ece53d927c" dmcf-pid="HbQrsi71Xk" dmcf-ptype="general">(서울=뉴스1) 윤주영 기자 = 국내 5개 민간 컨소시엄이 경쟁하는 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 사업의 개발 마감 기한이 약 한달 남았다.</p> <p contents-hash="d1c51acbc8d469890eea6b05b183fd29a95f6d429bb596c9d57db1a655f11a7b" dmcf-pid="XKxmOnztXc" dmcf-ptype="general">그간 우리 기업이 두각을 드러내지 못한 수천억 개 매개변수(파라미터) 모델군이 목표다. 모델 규모를 키우더라도 실질적인 성능을 위해선 양질의 데이터가 받쳐줘야 한다. 현 시점에도 5개 컨소가 데이터 정제·학습에 열을 올리는 이유다.</p> <p contents-hash="8bd7a27e0efb0e7f1bed2d1a470000626b7173a494de47c58def858d11035567" dmcf-pid="Z9MsILqFtA" dmcf-ptype="general">21일 과학기술정보통신부에 따르면 사업의 1단계 평가가 내년 1월 1일부터 15일까지 진행된다. 컨소시엄들은 다음 달 중으론 개발을 마쳐야 한다.</p> <p contents-hash="23178f869369e3c487afa9816668cf7926644247723c3ba4e8d1a8ac7df8dfb5" dmcf-pid="5kh7qYNd5j" dmcf-ptype="general">사업은 글로벌 주요 파운데이션 모델의 성능 95% 이상을 우리 기술로 구현해 보는 게 목표다. 학습 가중치가 공개된 기존 모델을 개량해선 안 되고, 밑바닥부터 설계(프롬스크래치)해야 한다.</p> <p contents-hash="494eebd01fad453aa70c32e305183511792736b2b97dd97c69ab32fc438fb2e5" dmcf-pid="1ElzBGjJ5N" dmcf-ptype="general">정부는 올해 8월 기존 개발 업력, 계획서 등을 검토해 유망 5개 컨소시엄을 추렸다. 네이버클라우드·업스테이지·SK텔레콤(017670)·엔씨 AI·LG AI연구원이 이끄는 컨소시엄이다.</p> <p contents-hash="0953b2d0abd0c56d8f6ea991238fbb90dd1fd0c87767d47893b1f611873051ed" dmcf-pid="tDSqbHAiHa" dmcf-ptype="general">네이버를 제외한 대다수 컨소는 최소 1000억 개 파라미터(매개변수) 모델을 목표로 제시했다. 특히 AI 개발이 본업이 아닌 SKT는 컨소 중 최대 수준인 5000억 파라미터를 제시해 주변을 놀라게 했다.</p> <p contents-hash="9c884f2dcadf6724e34ed2639b9d2d72a01a3bef2c6654e1a0d227e6fedbc9a6" dmcf-pid="FwvBKXcntg" dmcf-ptype="general">다만 양질의 정제 데이터가 없으면 아무리 파라미터 규모를 키워도 성능상의 한계가 생긴다. 업스테이지·엔씨·SKT가 법률·방송 등 다양한 데이터 제공업체를 컨소에 영입한 이유다. 정부 역시 데이터 공동구매 등을 통해 지원하고 있다.</p> <p contents-hash="1e9cd7c12a6ff9ce1a74012e7b416aea62007ff79add1b4c7b0fd580003b4772" dmcf-pid="3rTb9ZkLto" dmcf-ptype="general">이 부분에선 프롬스크래치 경험이 풍부한 LG와 네이버가 여유로운 모습을 보인다. 이미 기존 개발을 통해 정제 데이터를 많이 확보해 둬서다. 실제로 LG는 학습 데이터보단 향후 모델 확산에 초점을 두고 컨소를 구성했다.</p> <p contents-hash="7e55b2c3ad1f530bc6a696a8bf37a826349d796deb764fd2b78cae7c3719134d" dmcf-pid="0myK25Eo1L" dmcf-ptype="general">다만 1차 평가는 유독 일정이 촉박해, 대다수 컨소가 개발을 마무리하지 못하고 지금도 데이터 학습에 여념이 없는 모양새다. 컨소 참여사로부터 필요 데이터를 다 못받은 곳도 있다고 한다.</p> <p contents-hash="a6111cdfddac9e2c51b58aa0c0b0c6b461429b6036cfe47b53787d2fa4b886a3" dmcf-pid="psW9V1Dgtn" dmcf-ptype="general">이 밖에도 SKT·네이버 컨소로부터 엔비디아 B200·H200 등 GPU를 빌린 업스테이지·엔씨·LG 컨소 3곳은 초기 세팅에서 지연을 겪어 출발이 늦어졌다. 두 회사 대비 GPU 최적화, 기술적 연결, 시스템 정합성 등 대비가 부족해서다. 이들은 올해 8월 하순이 돼서야 모델 학습에 착수할 수 있었다.</p> <p contents-hash="d8ba3e61b27675e7ad4c372d0e77132f0b396649a7f9615bdcda45f25e013910" dmcf-pid="UOY2ftwaXi" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 "1차 평가는 실질적으로 개발 기간이 4개월 정도"라며 "다음 달 중 개발을 마감해야 하지만, 파인튜닝이나 경량화에 본격 착수하지 못한 곳도 있을 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="d98e5edc80f462cb0c19f20da15adedbb642a2f9e2f4b17e470b6493136c51cd" dmcf-pid="uIGV4FrNYJ" dmcf-ptype="general">한편 과기정통부로선 모두를 만족시킬 공정한 평가 기준을 마련해야 해 고민이 크다. 컨소마다 1차 결과물의 정량적 목표, 접근 방식 등이 상이해서다.</p> <p contents-hash="e4682e3f1f28fc820b3354d7175d6a940c898025974fab2e5eb6b48848894125" dmcf-pid="7DSqbHAiHd" dmcf-ptype="general">특히 네이버는 나머지 컨소와는 달리 1차부터 멀티모달 기능도 담은 '옴니 파운데이션 모델'을 내놓을 계획이다. 언어모델에 그치지 않고, 산업 현장에 적용될 수 있는 피지컬 AI까지도 염두에 두고 있어서다.</p> <p contents-hash="776d052238f09391f1f5ae26ad0a57094c8449f5784823bdc0b9f0cf1f9ff2e7" dmcf-pid="zwvBKXcnZe" dmcf-ptype="general">평가가 언어성능 중심으로 이뤄진다면 네이버 컨소에는 불리한 상황이 될 수도 있다. 네이버의 1차 모델 매개변수 규모는 컨소 중 최소 수준인 140억 개로 알려졌다. </p> <p contents-hash="8c23ed1d90697197a9fe2c1466a9a0c7518a55cd658c5ad8735ca4dc35521c37" dmcf-pid="qrTb9ZkL5R" dmcf-ptype="general">다른 업계 관계자는 "비교적 개발 이력이 짧은 SKT가 파라미터 체급으로 밀어붙이면 네이버를 앞지르는 상황이 될 수도 있다"며 "대다수 컨소가 언어모델 중심으로 1차에 임하는 걸로 안다. 네이버로선 억울한 상황이 될 수 있다"고 말했다.</p> <p contents-hash="5973a684372bb8daa8a3343e7d86ec20b86f73433c3fbf66d1e97066f2f7f574" dmcf-pid="BmyK25EoZM" dmcf-ptype="general">legomaster@news1.kr </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p>
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