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| 네이버 제공 |
네이버는 30일 추론 능력을 강화한 생성형 인공지능(AI) ‘HyperCLOVA×THINK(하이퍼클로바×씽크)’의 테크니컬 리포트를 발표했다.
사용자가 질의를 입력하면 모델이 혼잣말하듯 길게 생각하며 답변 계획을 수립하는 것이 특징이다.
복잡한 문제를 작은 단위로 나누는 능력, 적절한 도구나 함수를 선택하는 능력, 실수를 반추하고 교정하는 능력의 발현으로 생성 정보 정확도와 유용성이 향상돼 AI 에이전트 서비스의 핵심적인 기술로도 주목받는다.
네이버는 ‘하이퍼클로바×씽크’가 ‘KoBALT-700’ 벤치마크의 주요 LLM(거대언어모델) 모델 언어 능력 측정에서 국내 주요 추론모델이나 글로벌 최고 수준 오픈소스 모델보다 더 높은 점수를 기록했다고 설명했다.
벤치마크는 서울대학교 언어학과에서 LLM의 깊이 있는 한국어 이해도를 진단하기 위해 설계됐으며, AI가 대화의 격률을 적절하게 파악하는지 문장의 논항 구조를 정확히 분석하는지 등을 평가하는 전문가 수준의 문항들로 구성됐다.
네이버는 AI가 언어뿐만 아니라 시각 정보를 바탕으로도 추론할 수 있는 기술도 확보했다.
그림으로 제시된 대학수학능력시험 생명과학 문제를 인식·분석하고 선택지 중 올바른 서술을 골라냈다는 설명이다.
구체적으로는 ‘특정 식물 군집의 시간에 따른 총생산량 및 호흡량 그래프’를 인식·분석하고 이를 양수림, 혼합림, 지의류 등에 대한 지식과 결합해 선택지 중 답을 골랐다.
아울러 오픈소스로도 추론모델을 공개할 예정인 네이버는 경쟁력 있는 한국어 추론모델을 바탕으로 한국 AI 기술 생태계가 더욱 활성화될 것으로 기대하고 있다.
네이버 관계자는 “급변하는 AI 흐름에서 글로벌 선두권 그룹의 기술을 지속적으로 갖춰가고 있다”며 “기술 패러다임에 발맞추기에 그치지 않고 사용자에게 실질적 가치를 제공할 수 있는 방법을 함께 찾아나가겠다”고 말했다.
김동환 기자 kimcharr@segye.com
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