논문 4500만건, 이미지 3억5000만장 학습
"산업현장에서 생성형 AI 성공 사례 만들겠다"
[서울파이낸스 이서영 기자] 한 단계 더 진화한 LG의 인공지능(AI) 엑사원(EXAONE)이 베일을 벗었다. 메타(구 페이스북)가 AI 대형언어모델인 라마2(LLaMA2)를 공개한 가운데 엑사원의 차별점은 '상위 1% 전문가 AI'로서 신소재·신약 개발까지도 도움이 될 것으로 보인다.
LG AI연구원이 19일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크 컨버전스홀에서 엑사원 2.0을 공개했다.
엑사원 2.0은 지난 2021년 12월 첫 선을 보인 엑사원보다 진화했다. 엑사원 2.0은 파트너십을 통해 확보한 특허, 논문 등 약 4500만건의 전문 문헌과 3억5000만 장의 이미지를 학습했다.
특히 엑사원 2.0은 파트너십을 통해 확보한 특허, 논문 등 약 4500만건의 전문 문헌과 3억5000만장의 이미지를 학습했다. 4500건은 오픈 AI가 첫 학습한 데이터의 2~3배가 수준이다. LG는 국내에서 유일하게 이중 언어 모델과 양방향 멀티모달 모델을 모두 상용화한 기업이다.
또한 엑사원 2.0의 언어 모델은 기존 모델과 동일한 성능을 유지하면서도 추론 처리 시간은 25% 단축하고, 메모리 사용량은 70% 줄여 비용을 약 78% 절감했다.
언어와 이미지 간의 양방향 생성이 가능한 모델은 이미지 생성 품질을 높이기 위해 기존 모델 대비 메모리 사용량을 2배 늘렸지만, 추론 처리 시간을 83% 단축해 약 66%의 비용 절감을 달성했다.
이 날 LG AI연구원은 △유니버스 △디스커버리 △아틀리에 3대 플랫폼을 선보였다.
엑사원 유니버스는 다른 대화형 AI와 달리 사전 학습한 데이터는 물론 도메인별 최신 전문 데이터까지 포함해 근거를 찾아 답변을 만든다. 질문에 대한 답변과 함께 화면 좌측, 우측에 각각 질문과 연관성이 가장 높은 전문 문헌과 AI가 답변하는 과정에서 활용한 단락까지 표시한다. 텍스트로만 질문이 가능한 생성형 AI 챗GPT와 달리 음성인식이 가능하다.
엑사원 유니버스는 이 달 31일부터 LG그룹 내 AI 연구자, 협력 중인 대학을 대상으로 시작하며, 9월에는 LG에서 AI를 연구하거나 공부하는 임직원 대상으로 정식 서비스를 진행할 계획이다.
엑사원 디스커버리는 신소재·신물질·신약 관련 탐색에 적용할 수 있는 플랫폼으로 만들었다. 이를 위해 논문과 특허 등 전문 문헌의 텍스트뿐만 아니라 분자 구조, 수식, 차트, 테이블, 이미지 등 비텍스트 정보까지 데이터베이스화 하는 심층 문서 이해(DDU, Deep Document Understanding) 기술을 적용했다. LG는 엑사원 디스커버리를 통해 1만회가 넘었던 합성 시행착오를 수십회로 줄이고, 연구개발 소요 시간은 40개월에서 5개월로 단축시킬 수 있을 것으로 예상했다. 올해 4분기에 그룹 내 화학과 바이오 분야 연구진들을 대상으로 엑사원 디스커버리 서비스를 제공할 예정이다.
엑사원 아틀리에는 이미지를 언어로 표현하고, 언어를 이미지로 시각화할 수 있는 AI 플랫폼이다. 저작권이 확보된 이미지-텍스트가 짝을 이룬 페어(Pair) 데이터 3억5000만장을 학습한 엑사원 2.0을 기반으로 이미지 생성과 이미지 이해에 특화된 기능을 제공한다. LG AI연구원은 올해 3분기(7~9월)에 그룹 내외부 전문 디자이너를 대상으로 엑사원 아틀리에 서비스를 시작한다.
다른 해외 빅테크를 포함한 국내 경쟁사들도 생성형 AI 등을 내놓고 있는 가운데 엑사원의 차별점에 대해 LG 관계자는 "주로 B2C 위주로 생성형 AI가 진행되고 있고, 전세계 적으로 실제 산업현장에서 생성형 AI가 성공한 사례 없다"며 "산업현장에서 AI적용 성공 사례를 만들겠다"고 말했다.
앞으로 화학 바이오 외에 다른 분야로도 적용 분야를 넓힐 계획이다. LG 관계자는 "바이오, 케미칼 분야에서는 실제적인 초거대 언어모델를 파트너사와 만들 것"이라며 "바이오 외에도 특허 법률 등 나머지 영역에 대해서는 공개적으로 밝힐 상황은 아니라, 추후에 밝힐 예정"이라고 말했다.
