AMD 인스팅트 MI250 GPU 기반 최초의 오픈소스 파운데이션 모델로 알려져 모티프테크놀로지스가 직접 설계·개발한 파운데이션 소형언어모델(sLLM) ‘Motif 2.6B’를 오픈소스로 공개하고, 허깅페이스(Hugging Face)에 등록했다고 10일 밝혔다. 이번에 공개된 모델은 26억 개 파라미터를 탑재한 소형 언어모델로, 모회사인 AI 인프라 기업 모레(Moreh)의 GPU 클러스터링 최적화 기술과 자원 효율화 전략을 바탕으로 개발됐다. 특히 AMD의 인스팅트 MI250 GPU 기반으로 구현된 최초의 오픈소스 파운데이션 모델이라는 점에서 기술적 차별성이 있다. 일반적인 초거대 모델과 달리 단일 GPU에서도 무리 없이 추론이 가능하다는 점은 실제 산업 적용성과 확장 가능성을 동시에 보여준다. 모티프테크놀로지스는 지난해 오픈AI GPT-4를 상회하는 한국어 성능의 모델을 개발했던 모레 AI 사업부 인력들이 주축이 되어 올해 2월 설립된 기업으로, 빠른 개발력과 고도화한 GPU 활용 역량을 기반으로 차별화된 모델을 선보이고 있다. 이번 ‘Motif 2.6B’는 단순히 소형이라는 점 외에도 성능 면에서 동급 및 상위 모델을 능가하는 결과를 보였다. 자체 벤치
하이브리드 모드·토큰 최적화로 유연성과 실용성 강화 업스테이지가 자사의 차세대 소형 언어모델(sLLM) ‘솔라 프로 2(SOLAR PRO 2)’의 프리뷰 버전을 20일 공개했다. 이번 모델은 작년 말 출시된 ‘솔라 프로’의 후속으로, 파라미터 수를 기존 220억에서 310억으로 확장하며 성능을 대폭 강화한 점이 특징이다. 정식 출시는 오는 7월로 예정돼 있으며, 현재는 개발자 및 기업들이 초기 테스트를 진행할 수 있도록 프리뷰 API 형태로 무료 제공되고 있다. 솔라 프로 2는 소형 모델임에도 불구하고 다수의 글로벌 대형 언어모델을 능가하는 성능을 보여주고 있다. MMLU(종합 지식)와 IFEval(지시 이행) 등 주요 LLM 벤치마크 평균에서 메타의 ‘라마 4 스카우트’를 넘어섰고, 70억 매개변수 이상의 메타 ‘라마 3.3 70B’ 및 알리바바 ‘큐원 2.5 72B’와 비교해도 우위를 보였다. 국내 언어 성능에서도 두각을 나타냈다. KMMLU와 해례(HAE-RAE) 등 한국어 특화 벤치마크에서 높은 점수를 기록하며, 공개된 소형 언어모델 중 가장 뛰어난 한국어 이해 능력을 갖춘 것으로 평가받았다. 이는 조선일보 등 국내 주요 파트너사로부터 확보한 고품질
산업 맞춤형 소형언어모델에 집중해 문서 중심 업무 자동화 추진 업스테이지 김성훈 대표가 "2025년은 AI가 거의 모든 영역에서 인간을 넘어서는 해가 될 것이다. 이에 우리는 고성능의 엔진을 기반으로 '일의 미래'를 만들어가는 데 집중하겠다"고 밝혔다. 업스테이지가 16일인 오늘 서울 여의도 콘래드 호텔에서 개최한 미디어 데이를 열고, 산업 전반의 업무 자동화 혁신과 글로벌 확장을 향한 전략을 밝혔다. 이날 업스테이지는 문서 기반의 AI 기술력과 산업 특화 소형언어모델(SLM) 경쟁력을 바탕으로 ‘일의 미래(Future of Work)’를 앞당기겠다는 청사진을 제시했다. 이를 위해 김성훈 대표, 이활석 CTO 등 주요 임원진이 참석했다. 김성훈 대표는 발표에서 “AI 기술이 비약적으로 발전하고 있음에도 불구하고, 여전히 많은 업무가 사람 손을 거쳐 이뤄지고 있다”며 “경제활동인구의 업무 생산성이 단 1%만 향상돼도 연간 14조 원의 경제적 효과를 거둘 수 있다”고 강조했다. 이어 그는 AI가 단순한 도구가 아니라 산업 전체의 업무 구조를 혁신할 핵심 인프라임을 언급했다. 업스테이지는 그간 독자 개발한 문서 처리 AI ‘다큐먼트 파스(DP)’와 한국어에 최적화
유니닥스가 자사의 인공지능 솔루션 ‘ezMyAIDoctor’에 활용된 헬스케어 sLLM(소형언어모델)을 허깅페이스에 무료로 공개했다고 18일 밝혔다. 이번에 공개된 sLLM은 유니닥스의 ezMyAIDoctor에서 사용되는 모델로, 인공지능산업융합사업단(AICA)의 AIDC-HPC 사업의 결과물이다. 이 모델은 NIA의 AI 허브에 공개된 ‘초거대 AI 헬스케어 질의응답 데이터’를 바탕으로 Meta의 LLaMA 3.1 모델을 추가로 사전 학습시키고, SFT 및 DPO 등 미세 조정을 거쳐 개발됐다. 이번 sLLM 개발에는 위키피디아를 비롯해 AI Hub에 공개된 2억 어절의 헬스케어 질의응답 데이터, 20억 어절의 한국어 성능이 개선된 초거대 AI 말뭉치, 약 5000어절에 달하는 의료 및 법률 전문 서적의 말뭉치 등이 포함됐다. MMLU 벤치 마크 중 의료 카테고리에 대해서 유니닥스 자체 테스트한 결과 기존 llama31_8b_instruct 모델 대비 벤치마크 점수가 상승했으며 문자열 생성 시 한글 및 의료용어 정확성이 증가함을 확인했다고 유니닥스는 전했다. 다만 공개된 데이터는 질병에 대한 이해를 돕기 위해 만들어진 것으로 질병의 정확한 진단과 치료방법을
다양한 소형언어모델을 리벨리온 NPU에 최적화해 경량화하는데 협력할 계획 리벨리온과 스퀴즈비츠가 NPU(Neural Processing Unit, 신경망처리장치)에 최적화한 생성형 AI 모델, 특히 소형언어모델(SLM)의 경량화 기술협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다. 스퀴즈비츠는 정확도 손실을 최소화하면서도 AI 모델의 계산량을 압축하는 경량화 전문성을 가지고 있다. 리벨리온은 국내에선 최초로 소형언어모델 가속이 가능한 NPU를 양산한다. 이번 파트너십을 기반으로 양사는 각사가 가진 AI 경량화 노하우와 AI 추론 전용 하드웨어 기술을 바탕으로 다양한 소형언어모델을 리벨리온의 NPU에 최적화해 경량화하는데 전략적으로 협력한다. 스퀴즈비츠는 현재 지원 중인 엔비디아 GPU뿐 아니라 리벨리온의 NPU향으로 생성형 AI 모델을 경량화할 수 있는 기술적 기반을 확보하게 된다. 리벨리온 또한 자사 하드웨어에 최적화한 경량화 언어모델을 활용해 생성형 AI용 NPU의 판매 활로를 확장한다. 이번 파트너십은 생성형AI에 특화된 하드웨어를 기반으로 경량화 소프트웨어 기술을 개발하는 국내 최초 사례다. 양사는 소형언어모델 경량화 분야에 선도적인 역할을 수행해 지속가능한
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