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| 제목 : LG, 독자 기술 집약한 ‘K-엑사원’ 공개
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| 2026년 01월 11일 15:05 손희정 기자 |
| LG, 독자 기술 집약한 ‘K-엑사원’ 공개 |
LG AI연구원이 독자 AI 파운데이션 모델 ‘K-엑사원’이 정부 주도의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가에서 두각을 나타냈다.
LG AI연구원은 K-엑사원이 1차 평가 기준인 13개 벤치마크 테스트 가운데 10개에서 1위를 기록했다고 11일 밝혔다. 전체 평균 점수는 72점으로, 5개 참여팀 중 최고 성적이다.
글로벌 AI 성능 평가기관 ‘아티피셜 어낼리시스(Artificial Analysis)’의 인텔리전스 지수에서도 경쟁력을 입증했다. K-엑사원은 32점을 받아 오픈 웨이트 모델 기준 세계 7위, 국내 1위에 올랐다. 현재 글로벌 오픈 웨이트 톱10 가운데 중국 6개, 미국 3개 모델이 포진한 상황에서 국내 모델로는 유일하게 이름을 올렸다.
K-엑사원은 오픈 웨이트로 공개 직후 글로벌 AI 플랫폼 허깅 페이스(Hugging Face) 모델 트렌드 순위 2위에 오르며 연구자들의 관심을 받았다. 미국 비영리 연구기관 에포크(Epoch) AI가 선정한 ‘주목할 만한 AI 모델’에도 포함됐다. LG AI연구원은 엑사원 3.5를 시작으로 엑사원 딥(Deep), 엑사원 패스(Path) 2.0, 엑사원 4.0까지 국내 기업 가운데 가장 많은 모델을 해당 리스트에 올렸다.
기술적으로는 고효율·저비용 설계가 핵심이다. LG AI연구원은 엑사원 4.0에서 검증된 ‘하이브리드 어텐션’ 기술을 고도화해 메모리 요구량과 연산량을 이전 대비 70% 줄였다. 국소 정보에 집중하는 슬라이딩 윈도우 어텐션과 전체 맥락을 이해하는 글로벌 어텐션을 결합한 구조다.
토크나이저도 개선했다. 학습 어휘를 15만 개로 확대하고 자주 쓰는 단어 조합을 묶는 방식을 적용해 기존 모델 대비 1.3배 긴 문서를 처리할 수 있도록 했다. 멀티 토큰 예측(MTP) 구조를 적용해 추론 속도는 150% 높였다.
모델은 전문가 혼합(MoE) 방식으로, 전체 파라미터 2360억 개 가운데 실제 활성 파라미터는 230억 개 수준이다. 국내 AI 모델 가운데 가장 긴 26만 토큰 문맥을 한 번에 처리할 수 있어 A4 기준 400장 이상 분량의 문서를 이해할 수 있다. A100급 그래픽처리장치(GPU) 환경에서도 구동 가능해 인프라 부담을 낮췄다는 설명이다.
학습 방식에서도 차별화를 뒀다. LG AI연구원은 문제 풀이 과정을 학습하는 사고 궤적(Thinking Trajectory) 데이터를 사전 학습에 적용했고 사후 학습 단계에서는 오답에서도 학습 효과를 추출하는 강화학습 알고리즘 ‘아가포(AGAPO)’와 선호학습 알고리즘 ‘그루퍼(GrouPER)’를 적용했다.
안전성과 신뢰성 검증도 강조했다. LG AI연구원은 저작권 이슈가 있는 데이터를 사전에 배제하는 데이터 컴플라이언스 평가를 진행했고 자체 AI윤리위원회를 통해 위험 분류 체계를 구축했다. 한국 문화적 맥락을 반영한 ‘KGC-SAFETY’ 지표 평가에서 K-엑사원은 평균 97.83점을 기록해 글로벌 프런티어 모델 대비 높은 신뢰성을 보였다.
LG AI연구원은 K-엑사원과 함께 모델 구조와 학습 방식, 성능 평가 결과를 담은 기술 보고서를 허깅 페이스에 공개했다. K-엑사원 API는 이달 28일까지 무료로 제공된다.
최정규 LG AI연구원 에이전틱 AI 그룹장은 “자원 제약 속에서도 독자적 설계로 글로벌 거대 모델과 경쟁할 수 있음을 보여준 사례”라며 “국내 AI 생태계 저변 확대는 물론 글로벌 AI 발전에 기여하는 모델로 발전시키겠다”고 말했다.
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LG, 독자 기술 집약한 ‘K-엑사원’ 공개
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