스테트업 스캐터랩, 소형 대규모언어모델 sLLM으로 시장 공략
"소형 대규모언어모델(sLLM)로 새로운 경쟁을 펼치는 국내 스타트업"
국내 스타트업들이 오픈AI GPT-4, 구글 팜2, 네이버 하이퍼클로바X와 같은 대규모언어모델(LLM)에 대항하여 소형 대규모언어모델(sLLM)을 활용한 전략으로 틈새를 공략하고 있다. 정보기술(IT) 업계에 따르면 스캐터랩이 개발한 인공지능(AI) 챗봇 이루다는 사회적인 상호작용이 가능한 것은 물론 전문 지식을 학습하여 논리적 상호작용도 가능한 sLLM인 핑퐁1을 개발하였다.
sLLM은 LLM에 비해 인간 두뇌의 시냅스에 해당하는 파라미터 수가 적어 학습·운영 비용이 상대적으로 적게 든다는 장점이 있다. 오픈AI의 GPT-3.5와 구글 팜의 파라미터가 각각 1750억개, 5400억개에 달하는 반면, sLLM은 수십억 개 수준에 그친다. 적은 파라미터 수에도 불구하고 sLLM은 특정 영역에서 높은 수준의 생성 작업을 수행할 수 있으며 활용성이 높다.
스캐터랩은 자체 개발한 sLLM을 바탕으로 올해 하반기에 다양한 기업과 창작자들이 입맛에 맞게 AI 캐릭터를 만들 수 있는 플랫폼을 출시할 계획이다. 이루다 2.0은 스캐터랩이 국내에 챗GPT 돌풍이 일어나기 전인 지난해 10월 출시되었으며, 딱딱한 어투의 챗GPT와는 달리 평균 0.04초의 빠른 속도와 재치 있는 입담을 갖추어 출시 6개월 만에 150만 명의 사용자를 확보하였다.
이루다 2.0의 주요 장점은 신속한 미세 조정인 파인튜닝에 유리하다는 분석이다. 서비스를 운영하면서 모델을 추가 학습시켜 성능을 빠르게 개선할 수 있다는 것도 이루다 2.0의 장점으로 꼽힌다. 스캐터랩은 지금까지 이루다 2.0을 통해 성공한 경험을 바탕으로 새로운 플랫폼을 출시하면서 AI 기술의 미래를 모색하고자 한다.
국내 스타트업들이 오픈AI GPT-4, 구글 팜2, 네이버 하이퍼클로바X와 같은 대규모언어모델(LLM)에 대항하여 소형 대규모언어모델(sLLM)을 활용한 전략으로 틈새를 공략하고 있다. 정보기술(IT) 업계에 따르면 스캐터랩이 개발한 인공지능(AI) 챗봇 이루다는 사회적인 상호작용이 가능한 것은 물론 전문 지식을 학습하여 논리적 상호작용도 가능한 sLLM인 핑퐁1을 개발하였다.
sLLM은 LLM에 비해 인간 두뇌의 시냅스에 해당하는 파라미터 수가 적어 학습·운영 비용이 상대적으로 적게 든다는 장점이 있다. 오픈AI의 GPT-3.5와 구글 팜의 파라미터가 각각 1750억개, 5400억개에 달하는 반면, sLLM은 수십억 개 수준에 그친다. 적은 파라미터 수에도 불구하고 sLLM은 특정 영역에서 높은 수준의 생성 작업을 수행할 수 있으며 활용성이 높다.
스캐터랩은 자체 개발한 sLLM을 바탕으로 올해 하반기에 다양한 기업과 창작자들이 입맛에 맞게 AI 캐릭터를 만들 수 있는 플랫폼을 출시할 계획이다. 이루다 2.0은 스캐터랩이 국내에 챗GPT 돌풍이 일어나기 전인 지난해 10월 출시되었으며, 딱딱한 어투의 챗GPT와는 달리 평균 0.04초의 빠른 속도와 재치 있는 입담을 갖추어 출시 6개월 만에 150만 명의 사용자를 확보하였다.
이루다 2.0의 주요 장점은 신속한 미세 조정인 파인튜닝에 유리하다는 분석이다. 서비스를 운영하면서 모델을 추가 학습시켜 성능을 빠르게 개선할 수 있다는 것도 이루다 2.0의 장점으로 꼽힌다. 스캐터랩은 지금까지 이루다 2.0을 통해 성공한 경험을 바탕으로 새로운 플랫폼을 출시하면서 AI 기술의 미래를 모색하고자 한다.
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박성*
좋은 정보 담아갑니다.
김한*
정말 대책없네요.
이동*
정말 최고예요!
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