[AI는 지금] LG, 더 크게 진화한 'K-엑사원'…확산 속도전

LG AI연구원이 국내 최대인 750B(7500억 개) 파라미터 규모 거대언어모델(LLM)을 오픈웨이트로 공개하며 소버린(주권) 인공지능(AI) 경쟁력 확보에 나섰다. 처음부터 다시 학습시키는 대신 전작의 가중치를 확장해 재사용하는 업사이클링 방식으로 몸집을 키웠다.

LG AI연구원은 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트' 2차수 모델인 'K-엑사원(K-EXAONE) 2.0'를 허깅페이스에 31일 공개했다. 라이선스는 상업적 이용까지 가능한 아파치 2.0으로 전환해 개방성을 높였다.

적은 자원으로 몸집 3배 불렸다…전작 대비 성능 10%↑

K-엑사원 2.0 테크 리포트에 따르면 이 모델은 처음부터 새로 학습시키지 않고 전작 K-엑사원의 가중치를 재사용해 구조를 확장하는 '업사이클링' 방식으로 개발됐다. LLM을 처음부터 학습시키면 이전 모델에 투입된 연산과 데이터, 학습 노하우를 모두 버리게 된다.

LG AI연구원이 31일 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 2차수 모델인 'K-엑사원(K-EXAONE) 2.0'을 오픈소스 커뮤니티 허깅 페이스에 공개했다. (사진=허깅페이스 갈무리)

LG AI연구원은 이를 그대로 이어받으면서 총 파라미터를 236B에서 750B로, 실제 작업 시 활성화되는 파라미터를 23B에서 37B로 늘렸다. 이 전략 덕분에 처음부터 다시 학습시키는 것보다 적은 자원으로 레이어를 48개에서 78개로, 레이어당 전문가 수를 128개에서 256개로 확장할 수 있었다는 설명이다.

종합 성능도 전작 대비 뚜렷한 향상을 보였다. LG AI연구원에 따르면 K-엑사원 2.0은 독파모 성능 평가 반영 항목을 포함한 9개 영역 24개 벤치마크에서 평균 70.1점을 기록해 전작(63.3점)보다 10% 이상 높은 성능을 냈다. 코딩·에이전틱 코딩 영역 주요 지표 3개 평균은 30% 상승했다.

장문 문맥 이해 평가(OpenAI-MRCR·Ko-LongBench)에서 GLM-5.1을 웃돌았고, 에이전틱 툴 사용 능력 평가(Tau3-Bench Banking)에서는 GLM-5.1과 큐원3.5를 모두 앞섰다. 지원 언어는 한국어·영어·스페인어·독일어·일어·베트남어 등 6개에 프랑스어·이탈리아어·포르투갈어·폴란드어를 더해 10개로 확장했다.

LG AI연구원 관계자는 "국내 AI 파운데이션 모델 중 가장 많은 언어를 지원하는 것"이라며 "소버린 AI가 국내를 넘어 글로벌 시장까지 공략하는 발판을 마련했다"고 말했다.

엑사원, 정부 대국민 서비스 탑재…안전성 기준도 자체 확장

K-엑사원 2.0에 앞선 엑사원 계열 모델은 이미 정부기관의 대국민 서비스에 투입돼 가동 중이다. 비전언어모델(VLM) '엑사원 4.5'는 지난 4월 공개돼 행정안전부 'AI 안전신문고'의 분석 엔진으로 채택돼 하루 3만 9000건 이상의 안전 신고를 처리하고 있다. 식품의약품안전처의 '신약 심사 AI'에도 탑재돼 신약 허가 심사 기간 단축에 쓰이고 있다.