LG의 초거대 AI ‘EXAONE 2.0’이 최초 공개된 LG AI Talk Concert 2023 현장 속으로

2023년 7월 19일 수요일에 진행된 ‘LG AI Talk Concert 2023’에서 LG의 초거대 AI 모델인 ‘EXAONE 2.0’이 처음 공개되었습니다. 한 단계 진보한 EXAONE 2.0의 기능과 특장점, 그리고 EXAONE 2.0 기반의 상용화 서비스들이 소개되었습니다. 그 현장으로 여러분을 초대합니다.

한 단계 진보한 초거대 멀티모달 AI, EXAONE 2.0

LG AI Talk Concert 2023은 LG AI연구원 배경훈 원장의 인사로 시작되었습니다. 배경훈 원장은 “AI를 통해 보다 더 나은 삶을 만드는 것을 꿈꾸며 2020년 12월에 LG AI연구원이 설립된 이래, LG AI연구원은 다양한 산업 현장에 존재하는 난제를 해결하기 위해 집중해 왔다. 이러한 산업 현장에서의 성과를 바탕으로 더 혁신적인 breakthrough를 만들고자 모두를 위한 전문가 AI ‘EXAONE’을 개발했다”라고 말하며 EXAONE의 개발 배경을 설명했습니다.

EXAONE은 개발 초기부터 언어와 시각 정보, 즉 멀티모달 정보의 이해를 통한 혁신을 추구해 왔습니다. 더 나아가 인류가 쌓아온 지식에 기반한 새로운 과학적 발견에도 도전하고 있습니다. 언어와 이미지를 이해하고 생성하며, 전문 문헌까지 이해할 수 있는 생성형 AI를 만들어가는 기업은 한국에서 LG AI연구원이 유일하며, 전 세계적으로도 손에 꼽힐 정도입니다.

하지만 실제 산업 현장에서는 현재의 생성형 AI를 적용하기 어려운 몇 가지 문재점이 존재합니다. 생성되는 결과에 대한 신뢰도가 높지 않고, 대규모 모델을 학습하고 운영하는 과정에서 많은 비용이 발생하며, 산업 현장에 적용하는 과정에서 기업 내부 데이터 유출에 대한 우려도 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 LG AI연구원은 학습데이터 품질 강화, 비용 효율성 강화, 맞춤형 모델 제공에 집중했습니다. 그 결과로 존의 생성형 AI와의 확연하게 차별화된 새로운 EXAONE, ‘EXAONE 2.0’이 탄생했습니다.

1) EXAONE 2.0 – 데이터 측면

EXAONE 2.0은 전문 데이터 중심으로 고품질의 데이터를 확보했습니다. 논문, 특허 데이터는 4천5백만건 이상, 이미지-텍스트 데이터는 3억5천만장 이상을 보유하고 있으며, 모든 저작권과 개인정보 이슈를 해결하고 학습을 진행했습니다. 또한 한국어 데이터의 한계를 극복하기 위해 한국어와 영어를 동시에 이해하고 생성할 수 있는 Bilingual 모델을 개발했습니다. 한국어-영어 학습 데이터의 양을 이전 대비 4배 이상 증가시켜, 한국어와 영어 데이터 간의 시너지를 통해 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있었습니다. 여기에 Bilingual Multi-task Tunning을 통해 성능을 극대화했습니다.

2) EXAONE 2.0 – 비용 효율성 강화

EXAONE 2.0의 초거대 언어모델은 이전 모델에 비해 추론 처리 시간을 25% 단축하고, 메모리 사용량을 70% 감소시켜 동일 성능의 이전 모델 대비 약 78%의 비용을 절감할 수 있었습니다. 멀티모달 모델의 경우 더 나은 품질을 위해 메모리 사용량은 2배로 늘리면서 추론 시간을 83% 단축해, 비용을 약 66% 줄였습니다. 초거대 AI 의 한계로 지적되어 온 ‘경제성’ 측면을 개선한 것입니다.

3) EXAONE 2.0 – 고객 니즈에 맞춘 Custom Model 제공 가능

마지막으로 EXAONE 2.0은 고객의 니즈와 활용 목적에 따라 맞춤형 모델로 제공됩니다. 입출력 데이터를 텍스트와 이미지 중에서 선택하거나 언어도 고를 수 있습니다. 또한 전문 도메인 별로 고객 내부 데이터를 추가로 파인튜닝 할 수 있으며, 구축 방식도 선택할 수 있습니다. 이런 커스텀 방식은 도메인별 전문성을 유지하고 내부 데이터 보안 우려를 해소할 수 있어서 전문 산업분야에서 EXAONE 활용도가 크게 높아질 것으로 기대하고 있습니다.

EXAONE 2.0의 3대 플랫폼 – EXAONE Universe, EXAONE Discovery, EXAONE Atelier

본격적으로 EXAONE 2.0을 적용한 3대 플랫폼, EXAONE Universe, EXAONE Discovery, EXAONE Atelier를 소개하는 순서가 이어졌습니다. EXAONE Universe는 신뢰성 높은 전문 지식 추론에, EXAONE Discovery는 새로운 과학적 사실 탐구에 특화되었으며, EXAONE Atelier는 창의적인 영감과 아이디어를 제공하는 서비스 플랫폼입니다. 각 플랫폼 별로 더 자세히 살펴보겠습니다.

전문적인 답변과 인사이트를 제공하는 EXAONE Universe

EXAONE Universe는 생성형 AI 기술의 핵심인 초거대 언어모델을 통해 질문의 전문적 답변을 바로 생성해 주고, 나아가 최신 기술을 연구하거나 기업의 전문 업무를 도와주는 플랫폼입니다. 전문 문헌들과 최신 지식을 기반으로 종합적 추론과 논리적 사고가 가능한 모델을 개발하고, 사실적 근거를 수집해 유창한 답변을 생성하는 데 집중했습니다.

EXAONE Universe의 자세한 소개는 LG AI연구원 Advanced ML Lab의 이문태 랩장이 진행했습니다. 이문태 랩장은 “2023년 현재에도 전문가들은 검색을 통해 정보를 찾는다. 그런데 검색 결과에서 가장 적합한 문서를 선택하고, 다시 필요한 부분을 발췌해, 이들을 종합하여 하나의 유용한 정보를 만들어내는 워크플로우에 상당한 시간을 차지하는 걸로 조사됐다”고 말하며 EXAONE Universe의 개발 목적을 설명했습니다.

현재 언어모델은 컨텍스트에 맞는 다음 단어를 하나씩 유창하게 생성하나, 답변 근거들의 전체적인 밑그림을 그리기 어렵고 사실이 아닌 말을 만드는 Hallucination 문제가 자주 발생합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 EXAONE Universe는 최신 DB에서 전문 문서를 파악하고 문서 속의 세부적인 근거들을 추론한 후, 서로 다른 근거들을 종합해 인사이트로 만드는 종합적·논리적 추론 기능을 설계했습니다. 따라서 답변의 근거를 자연스럽게 레퍼런스로 제공할 수 있습니다.

이문태 랩장은 EXAONE Universe를 현장에서 직접 시연하며 EXAONE Universe의 기능을 자세하게 설명했습니다. 먼저 ‘대형 언어모델에서 hallucination을 어떻게 극복하나요?’라는 질문을 입력한 뒤 어떤 답변을 제시하는지 살펴봤습니다. EXAONE Universe는 텍스트 데이터뿐만 아니라 비주얼 데이터를 함께 사용하는 방법과 NLI 자연어 추론 기법을 제안하고, 심층 답변을 요소별로 제시했습니다.

다음으로 ‘What should we study generative AI?’와 ‘Will AI and automation replace human workers?’라는 질문도 입력해 보았습니다. 여기서 ‘What should we study generative AI?’는 의도적으로 비문으로 작성한 질문이었는데, EXAONE Universe는 ‘why’와 ‘what’을 종합적으로 추론하여 답변을 생성하는 놀라운 결과를 보여주었습니다.

새로운 과학적 사실을 탐구하는 EXAONE Discovery

다음으로 EXAONE Discovery의 소개가 이어졌습니다. EXAONE Discovery는 새로운 과학적 사실을 탐구하는 서비스 플랫폼으로, AI로 세상에 없던 소재와 신약을 개발하는 것에 가장 먼저 도전하고 있습니다. 1단계 이해 영역에서는 논문과 특허 등 전문 문헌에서 데이터와 지식을 추출하는 심층 문서이해 기술을 개발하여 상용화했고, EXAONE 2.0을 통해 원하는 특성을 가진 분자 구조를 설계하고, 분자간 합성 결과를 예측하는 ‘설계-예측’의 2단계로 고도화하고 있습니다.

EXAONE Discovery는 Materials Intelligence Lab 한세희 랩장이 자세한 설명을 이어 나갔습니다. 한세희 랩장은 “EXAONE Discovery는 신소재, 신약을 발굴하는 과정에서 네비게이션 역할을 해줄 수 있는 플랫폼” 이라며 설명을 시작했습니다.

한세희 랩장은 “분자를 디자인하고 합성하는 일은 인간 과학자의 고유 영역이었다. 그러나 이제는 AI가 과학자를 도와서 원하는 물질을 빠르게 설계하고, 실험실에서 물리적으로 합성하여 평가해 오던 일을 AI 모델로 손쉽게 예측해 줄 수 있다. 이제 AI가 적은 데이터로 새로운 소재를 개발하는 일까지 척척 해낼 수 있는 시대가 열릴 것이다”라고 EXAONE Discovery의 비전을 소개했습니다.

기존의 연구 방식에서는, 연구자들이 이전 연구 결과를 분석하고, 이를 바탕으로 가설을 세운 후, 실제로 소재를 만들어 평가하면서 가설을 검증합니다. 이 과정에서 무수한 실험을 진행하고 실패가 발생하며, 막대한 시간과 비용이 소모됩니다. EXAONE Discovery의 서비스들은 이 과정을 획기적으로 줄여줍니다. 과학자들이 하나의 문장을 입력하면, 모델이 여러 자료와 복잡한 내용을 검토하고 새로운 소재 개발을 위한 최적의 방법을 제안해줍니다. 결과적으로 과학자들은 연구 실패의 리스크를 최소화할 수 있습니다.

EXAONE Discovery도 시연을 통해 기능을 선보였습니다. 최근 환경 이슈로 배터리 첨가제에서 불소 함량을 줄이려는 이슈를 반영해 EXAONE Discovery를 통해 기존 배터리 첨가제를 대체할 새로운 소재를 찾아봤습니다.

창의적 영감과 아이디어를 제공하는 EXAONE Atelier

마지막으로 창의적 영감과 아이디어를 제공하는 EXAONE Atelier 플랫폼 소개가 이어졌습니다. EXAONE 2.0 기반의 Atelier는 3억5천만장의 이미지-텍스트 페어 데이터로 학습되었으며, 저작권 문제가 있는 데이터는 전혀 포함시키지 않았습니다.

디자이너들은 EXAONE Atelier를 활용하여 세상에 존재하지 않았던 새로운 이미지를 생성하면서 디자인 컨셉을 구체화할 수 있습니다. 자신이 미처 생각하지 못했던 재미있고 참신한 아이디어를 얻을 수 있으며, 이를 실제 디자인 작업에 활용하여 제품 제작 시간을 크게 단축시킬 수 있습니다.

EXAONE Atelier 소개는 Vision Lab 김승환 랩장이 진행했습니다. 김승환 랩장은 EXAONE Atelier에 적용된 Zero-shot Image Captioning 기술을 설명하며, AI가 입력된 이미지에 대해 사람처럼 자연어로 설명하는 것을 넘어 EXAONE 언어모델과 결합하여 사용자가 원하는 Task까지 수행할 수 있다는 장점을 어필했습니다.

실제 EXAONE Atelier의 작동 과정을 확인하기 위해, LG 제품 사진을 보여주고 마케팅 문구를 생성해달라는 요청을 넣어 보았습니다. EXAONE Atelier는 “당신의 피부와 아름다움을 책임질 최고급 화장품 세트를 소개합니다. 특별한 노하우가 담긴 블루박스 패키지는 당신의 외모와 자신감을 한층 더 업그레이드해 줄 것입니다”라는 문구를 생성했습니다. 화장품 패키지 이미지의 특징을 잘 이해한, 창의적인 광고 카피였습니다.

또한 광고 카피뿐 아니라 일반 유저들이 일상 사진을 SNS에 올릴 때 피드 문구 작성 사례와, 그림으로 아이들이 좋아할 만한 창작 동화를 만들어보는 사례도 영상으로 보여주었습니다.

다양한 인사이트가 오갔던 Q&A Session

EXAONE 2.0 소개가 마무리된 후 Q&A 세션이 준비되었습니다. 언론사로부터 사전에 모집한 질문과 현장 즉석 질문에 대해 LG AI연구원 배경훈 원장과 더불어 Vision Lab 김승환 랩장, Multimodal AI Group 최정규 그룹장, AI Biz. Development Unit 이화영 유닛장, Materials Intelligence Lab 한세희 랩장, Advanced ML Lab 이문태 랩장이 각 분야에서 심도 있는 답변을 제시했습니다. 준비된 시간이 모자라 질문을 다 받을 수 없을 정도로 열띤 질문이 이어졌습니다.

현장에서 EXAONE 2.0의 플랫폼을 사용해볼 수 있는 공간도 마련되었습니다. EXAONE Atelier를 직접 경험해보며 EXAONE의 놀라운 기술력을 느낄 수 있었습니다.

LG AI연구원의 EXAONE은 LG 계열사뿐만 아니라 국내 및 글로벌 파트너사와의 협력을 통해 다양한 산업 영역에서 실질적인 성공 사례를 누구보다 먼저 만들어가고 있습니다. 앞으로도 LG AI연구원은 생성형 AI 기술의 대중화에 앞장서며, 대한민국을 넘어 글로벌에서도 경쟁력 있는 AI 연구 개발 기업으로 발전해 나가겠습니다.

LG AI Talk Concert 2023의 전체 발표 내용이 궁금하신 분들은 아래 YouTube 링크에서 확인하실 수 있습니다.

▶ LG AI Talk Concert 2023 풀 버전 영상으로 다시보기 (Link)