자체 개발한 카나나 1.5 확장, 멀티모달 적용MoE 모델, 컴퓨팅 자원 활용 비용절감 강점
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    카카오는 경량 멀티모달 언어모델과 MoE 모델을 오픈소스로 공개했다고 24일 밝혔다.

    지난 5월 공개한 언어모델 카나나-1.5 4종에 이어 두 달 만에 추가 모델을 오픈소스로 공개하며 독자적 모델 기반 기술 경쟁력을 증명했다. 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’에 참여한 카카오는 자체 모델 개발 역량을 토대로 전 국민의 AI 접근성을 높이겠다는 방침이다.

    이미지 처리가 가능한 멀티모달 언어모델인 카나나-1.5-v-3b는 지난 5월 말 오픈소스로 공개한 ‘카나나 1.5’ 모델을 기반으로 한다. 카나나 1.5는 모델 개발의 처음부터 마지막 단계까지 자체 기술을 바탕으로 구축하는 ‘프롬 스크래치(From Scratch)’ 방식으로 개발됐다. 

    카나나-1.5-v-3b는 이용자의 질문 의도를 정확히 이해하는 높은 지시 이행(instruction following) 성능과 뛰어난 한국어·영어 이미지 이해 능력을 보유한 것이 특징이다. 한국어 벤치마크에서 유사 사이즈의 국내외 공개 모델과 비교한 결과 최고 점수를 기록했다. 지시 이행 능력 벤치마크에서는 국내 공개된 유사한 규모의 멀티모달 언어모델 대비 128% 수준의 성능을 기록했다. 

    경량 멀티모달 언어모델의 강점을 토대로 ▲이미지와 글자 인식 ▲동화와 시 창작 ▲국내 문화유산과 관광지 인식 ▲도표 이해 ▲수학 문제풀이 등 여러 분야에서 유연하게 활용할 수 있다.

    카카오는 AI가 사람처럼 생각하고 행동할 수 있는 멀티모달 이해 능력, 사용자 지시 수행 능력, 추론 능력을 갖추도록 발전시키는 데 주력하고 있다. 하반기 중에는 에이전트형 AI 구현에 필수적인 추론 모델의 성과도 공개할 예정이다.

    카카오는 일반적인 ‘밀집’ 모델과 차별화되는 MoE(Mixture of Experts) 구조의 언어모델을 오픈소스로 함께 공개했다. MoE는 특정 작업에 최적화된 일부 전문가 모델만 활성화되는 방식으로 효율적인 컴퓨팅 자원 활용과 비용 절감이 강점이다.

    MoE 아키텍처를 적용한 ‘카나나-1.5-15.7b-a3b’는 전체 15.7B의 파라미터 중 추론 시 약 3B 파라미터만 활성화돼 동작한다. 카카오는 모델의 학습 시간과 비용을 절약하기 위해 자사의 3B 규모의 모델 ‘카나나-Nano-1.5-3B’에 ‘업사이클링(Upcycling)’ 방식을 적용해 개발했다. 업사이클링은 기존 다층 신경망(MLP) 레이어를 복제해 여러 전문가 레이어로 변환하는 방식이다.

    카카오의 MoE 모델은 고성능 AI 인프라를 저비용으로 구축하고자 하는 기업이나 연구 개발자들에게 실용적인 도움을 제공할 수 있다. 특히 추론 과정에서 제한된 파라미터만 사용하는 구조적 특성 덕분에 저비용, 고효율 서비스 구현에 유리해 활용도가 높다. 

    카카오는 이번 경량 멀티모달 언어모델과 MoE 모델의 오픈소스 공개를 통해 AI 모델 생태계에 새로운 기준을 제시하고, 더 많은 연구자와 개발자가 효율적이고 강력한 AI 기술을 자유롭게 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다.

    김병학 카카오 카나나 성과리더는 “이번 오픈소스 공개는 비용 효율성과 성능이라는 유의미한 기술 개발의 성과를 거둔 것”이라며 “단순한 모델 아키텍처의 진보를 넘어 서비스 적용과 기술 자립이라는 두 가지 측면의 목표에 부합하는 결과물”이라고 말했다.