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SKT 에이닷 엑스 4.0 오픈소스 공개 (보도자료)

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작성자 JeromePark
작성일 2025.07.07 13:16
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SK텔레콤, 에이닷 엑스 4.0 지식형 모델 오픈소스로 공개

SK텔레콤(대표이사 CEO 유영상, www.sktelecom.com)은 세계 최고 수준의 한국어 처리 능력을 가진 한국어 특화 LLM인 A.X(에이닷 엑스) 4.0을 오픈소스로 공개했다고 3일 밝혔다.

SKT는 이날 오전 세계적인 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 A.X 4.0의 표준 모델과 경량 모델 2종을 공개했다.

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이번에 공개한 A.X 4.0은 현존 대규모 언어 모델(LLM) 중에서도 최상급의 한국어 처리 효율성은 물론 데이터 보안을 고려한 설계, 그리고 로컬 환경에서의 운영 가능성 등이 강점이다. 오픈소스 모델인 Qwen2.5에 방대한 한국어 데이터를 추가로 학습시켜 국내 비즈니스 환경에 최적화된 성능을 발휘한다.

SKT는 A.X 4.0의 토크나이저1)를 자체 설계, 적용해 높은 수준의 한국어 처리 역량을 구현했다. 자체 테스트 결과 같은 한국어 문장을 입력했을 때 GPT-4o보다 A.X 4.0이 약 33%가량 높은 토큰 효율을 기록하며, 다른 LLM 대비 높은 정보 처리용량에 비용 절감까지 가능한 경제성을 갖췄다.
1) 토크나이저(Tokenizer): 문장의 구조를 분석해 토큰으로 분할하는 작업 도구

또한 A.X 4.0은 대표적인 한국어 능력 평가 벤치마크인 KMMLU2)에서 78.3점을 기록하여, GPT-4o(72.5점)보다 우수한 성능을 보였으며, 한국어 및 한국 문화 벤치마크인 CLIcK3)에서도 83.5점을 획득해, GPT-4o(80.2점)보다 더 높은 한국 문화 이해도를 입증했다.
2) KMMLU(Measuring Massive Multitask Language Understanding in Korean): 한국어 대규모 다중과제 언어 이해 평가
3) CLIcK(Cultural and Linguistic Intelligence in Korea): 한국어 특유의 문화적 맥락과 언어적 요소를 반영하여, 기존 영어 기반 번역 데이터셋으로는 부족했던 한국 문화·언어 이해 능력을 평가

이와 함께 SKT는 A.X 4.0를 기업 내부 서버에 직접 설치해 사용할 수 있는 온프레미스4) 방식으로 제공해 기업들이 데이터 보안에 대한 걱정을 덜 수 있도록 서비스할 계획이다. 특히 A.X 4.0 개발 과정에서도 대규모 학습(CPT, Continual Pre-Training)의 전 과정을 외부와 연동없이 자체 데이터로 학습해 데이터의 주권도 확보한 바 있다.
4) 온프레미스(On-premises): 클라우드가 아닌 자체 전산 서버에 직접 설치하고 운영하는 방식

또한 표준 모델은 720억 개(72B), 경량 모델은 70억 개(7B)의 매개변수를 갖추고 있어, 이용자들이 목적에 맞춰 선택적으로 이용할 수 있도록 했다.

SKT는 이미 A.X4.0을 지난 5월 에이닷 통화 요약에 적용, 성공적으로 활용하고 있으며, 추후 자사는 물론 SK그룹 내 다양한 서비스에 적용할 계획이다.

SKT가 이번에 선보인 모델로 기업들은 파생형 모델을 개발할 수 있고, 연구 분야에서도 활용할 수 있다. 이를 통해 국내 기업들이 자체 환경에서 AI 기술을 보다 쉽게 활용할 수 있는 새로운 선택지를 제공해 나갈 예정이다.

SKT는 이번 A.X 4.0 지식형 모델의 오픈소스 공개와 동시에 추론형 모델의 발표도 앞두고 있다. SKT는 이달 중으로 수학 문제 해결과 코드 개발 능력이 강화된 추론(Reasoning)형 모델을 공개하고, 이미지와 텍스트를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 수준까지 모델을 업데이트할 계획이다.

또한 소버린 AI 관점에서 A.X 3.0에 적용한 프롬 스크래치(From Scratch)5) 방식도 병행하여 개발을 진행하고 있으며, 후속 모델도 순차적으로 공개할 예정이다.
5) 프롬 스크래치(From Scratch): 모델의 맨 처음 단계부터 모두 직접 구축

김지원 SK텔레콤 AI Model Lab장은 “SK텔레콤의 다양한 서비스를 고도화하고, 기업 시장에서 한국어 특화 LLM으로 국내 비즈니스 환경에 최적화된 모델이 될 수 있도록 지속적인 기술 개발을 추진할 계획”이라고 밝혔다.

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구글이 커맨드 라인으로 바로 이용하는 구글 Gemini CLI 을 공개했습니다. 게다가 깃헙에 소스 올려놧구요.. (아래 주소 링크 걸어둡니다) 위 영상은 간단히 말해서 커맨드라인에서 고양이의 호주 모험이라고.. 프롬프트로 넣어서 돌린 결과라고 하네요. 바로 이용할 수 있어요..
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2025.07.14 등록
최근 Johns Hopkins를 비롯한 미국 연구진이 AI 기반 자율수술 로봇을 통해 의미 있는 실험 결과를 공개했습니다. 이 로봇은 실제 외과 의사들의 수술 영상과 수많은 대화 데이터를 활용해 ‘모방 학습’ 훈련을 받았다고 합니다. 그 결과, 돼지의 담낭을 완전 자율적으로 제거하는 데 성공했다고 밝혔습니다. 전체 절차는 인간 외과의와 유사한 17단계로 구성되어 있고, 단순한 도구 교체를 제외한 모든 과정이 로봇에 의해 자율적으로 이뤄졌다고 합니다. 수술 과정에서는 예기치 못한 해부학적 변화나 조명, 시각 환경이 바뀌는 상황에도 스스로 경로를 수정하며 임무를 완수했다고 전해집니다. 또한 실험 중에는 본인의 실수를 스스로 감지하고, 평균 여섯 번에 걸쳐 자발적으로 오류를 수정하는 모습도 관찰됐다고 합니다. 수술 중 음성 명령에 따라 동작을 즉각적으로 수행하거나 수정할 수 있어, 실제 의료 현장에서 외과의의 보조 역할도 자연스럽게 수행할 수 있을 정도로 정교한 반응성을 보였다고 합니다. 시스템 구조는 ChatGPT와 유사한 대형 언어모델이 전략적 의사결정 계층에 적용되고, 하위에는 실제 움직임 제어를 위한 별도의 모듈이 결합된 하이브리드 형태로 설계되어 있다고 설명합니다. 이를 통해 복잡한 판단과 빠른 현장 대응이 모두 가능해졌다고 합니다. 이번 연구 결과만 놓고 봐도, 인간 전문의와 비슷한 수준의 수술 정밀도와 안정성을 확보한 것으로 평가된다고 합니다. 아직 사람을 대상으로 하는 라이브 수술에는 적용되지 않았지만, 향후 몇 년 내 동물실험 단계를 거쳐 10년 이내에 인간 임상 단계에 진입할 수 있을 것으로 전망한다고 합니다. 특히 외과 전문의가 부족한 지역이나 고난도 수술의 표준화 측면에서 AI 로봇이 가져올 의료 접근성 혁신과 환자 안전성 강화, 전반적인 의료 시스템 효율화에 대한 기대도 커지고 있다고 합니다. 한편, 윤리적·법적 책임 소재, 시스템 오작동이나 비상 상황 시 대처 문제 등 앞으로 해결해야 할 과제도 남아 있다고 합니다. 그럼에도 불구하고 AI가 의료 현장에서 점차 실전성을 갖추기 시작했다는 점에서, 기술적·임상적으로 모두 큰 의미가 있다는 평가가 이어집니다. 이러한 흐름이 앞으로 의료 AI 대중화의 신호탄이 될 수 있을지 주목되고 있습니다.
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2025.07.14 등록
Google은 AI 코딩 신생기업 Windsurf의 기술을 라이선스하고, Windsurf의 CEO Varun Mohan, co-founder Douglas Chen 및 임직원이 구글로 이직할 섯이라고 하네요. 이 딜의 금액은 24억 달러. 이 회사는 앞서 OpenAI도 인수하려고 30억달러 딜을 진행하고 있었는데 Microsoft 가 딜을 틀어버렸다고. https://techcrunch.com/2025/07/11/windsurfs-ceo-goes-to-google-openais-acquisition-falls-apart/
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2025.07.13 등록
웨이모와 테슬라 자율주행 로봇택시의 비교에 대해 영상이 올라온 것이 있는데요. 이 영상을 ChatGPT 에게 한국어로 요약해 달라고 했습니다. 요약 이 영상은 로보택시(무인 자율주행 택시) 분야에서 Waymo와 Tesla의 현재 상황과 향후 전망을 비교하며, 누가 승자가 될 수 있을지 분석합니다. 1. 현재 상황 비교 Tesla는 지금의 자율주행 역량이, 약 5년 전에 Waymo가 가진 수준과 유사하다고 평가됩니다. 하지만 Tesla가 단시간(하루나 1년) 안에 그 간격을 줄이기엔 현실적으로 어렵다는 점도 지적됩니다 2. 테슬라가 더 발전하려면 안전관리자 제거 현재 테슬라의 테스트 차량에는 운전 담당 인력이 탑승해 있는데, 이들을 완전 배제하고 완전 자율주행 수준의 테스트로 전환해야 함 운영 규모 확장 Waymo 수준의 운행 대수와 지역(예: 오스틴) 커버리지를 갖춰야 함 서비스 오픈 제한된 테스트가 아닌, 일반 승객을 대상으로 한 상용 서비스로서 개방해야 함 데이터 투명성 운행 및 안전 관련 모든 데이터를 투명하게 공개해야 신뢰도와 평가가 가능해짐 Templeton은 “오스틴에서 Tesla의 운행 규모와 안전 수준이 Waymo와 비슷해지기를 기대하며, 올해 말(12월)까지 그 단계에 도달하길 바란다”고 언급했습니다
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2025.07.11 등록
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