허프포스트코리아

카카오가 에이전틱 AI(자율형 AI)를 향해 한걸음 더 나아갔다. 자체 개발한 인공지능(AI) 언어 모델 '카나나-2'를 업데이트했더니 경쟁 모델보다 평가 항목 절반에서 높은 점수를 받았다.

카카오가 자체 개발한 언어 모델 '카나나-2'를 업데이트하고 경쟁 모델과 비교 평가한 결과를 20일 공개했다. ⓒ카카오

카카오가 카나나-2를 업데이트하고 모델 4종을 오픈소스로 추가 공개했다고 20일 밝혔다. 지난해 12월 카나나-2를 허깅페이스에 오픈소스로 공개한 이후 한 달 만에 업데이트를 진행한 것이다.

그 결과 동급 경쟁 모델인 알리바바의 큐웬3보다 지시이행, 도구호출, 추론&지식 항목에서 더 높은 점수를 기록한 것으로 나타났다. 나머지 대화, 코드작성, 수학 항목에선 상대적으로 낮은 점수를 받았다.

특히 도구호출과 지시이행 능력은 에이전틱 AI 구현의 핵심 요소로 평가된다. 이 두 요소를 강화하기 위해 카카오 측은 고품질 멀티턴 도구 호출 데이터를 집중 학습시켰다고 설명했다. 새로운 카나나-2 모델이 단순 대화형 AI를 넘어 실질적 업무 수행이 가능한 에이전트 AI 구현에 가깝도록 했다는 것이다.

비용 절감을 통해 실용성을 강화한 점도 눈에 띈다. 카나나-2의 업데이트 버전은 엔비디아 A100 수준의 범용 GPU(그래픽처리장치)에서도 원활히 구동된다는 것이 카카오 측의 설명이다. 중소기업과 학계 연구자들의 비용 부담을 낮출 수 있을 것으로 전망된다.

카나나-2의 실용성에 대해 김병학 카카오 카나나 성과리더는 “새로워진 Kanana-2는 ‘어떻게 하면 고가의 인프라 없이도 실용적인 에이전트 AI를 구현할 수 있을까’에 대해 치열하게 고민한 결과”라며 “보편적 인프라 환경에서도 고효율을 내는 모델을 오픈소스로 공개함으로써, 국내 AI 연구 개발 생태계 발전과 기업들의 AI 도입의 새로운 대안이 될 수 있기를 바란다”고 말했다.

이 외에도 카나나-2는 ‘전문가 혼합(MoE)’ 아키텍처가 적용돼 효율성을 높였다. 전체 파라미터 규모는 32B(320억 개)로 거대 모델의 높은 지능을 구현했지만 실제 추론할 때는 10분의1 수준인 3B(30억 개)의 파라미터만 활성화해 연산 효율을 높였다. MoE 모델 학습에 필수적인 여러 커널을 직접 개발하는 성과도 거뒀다.