‘하이퍼클로바’ 생태계 확장하는 네이버… ‘DEVIEW 2021’에서 기술 현황 공유
‘하이퍼클로바’ 생태계 확장하는 네이버… ‘DEVIEW 2021’에서 기술 현황 공유
2021-11-25
지난 5월 국내 최초로 초대규모(hyperscale) AI ‘하이퍼클로바’를 공개한 네이버가, ‘DEVIEW 2021’에서 반 년간의 기술 연구개발 및 서비스 상용화 성과와, 앞으로의 방향성을 발표했다.
올해는 초대규모 AI가 IT업계의 중요한 화두로 떠오르면서, 이번 DEVIEW에서는 ‘하이퍼스케일 AI’ 주제로만 8개의 세션이 마련됐다. 하이퍼클로바를 다양한 네이버 서비스에 상용화하며, 초대규모 AI의 가능성과 ‘모두를 위한 AI’로서의 방향성을 현실화시킨 경험을 공유하고, 앞으로 하이퍼클로바 생태계를 더욱 확장시키기 위한 노력들도 공개됐다.
한국어 언어모델을 넘어 ‘멀티 링구얼’, ‘멀티 모달’ 하이퍼클로바로 진화 중
우선, 하이퍼클로바의 모달리티(modality) 및 언어를 확장하기 위한 노력이 소개됐다. 김형석, 이상우 연구원은 ‘HyperCLOVA – Korean GPT3: 하이퍼스케일, 그리고 그 후’라는 세션을 통해 모델 개발 이후의 과제로서 모델 성능 평가와 확장에 집중하고 있다고 말했다. 특히, 텍스트뿐만 아니라, 이미지와 음성 등을 같이 이해할 수 있는 멀티모달(multimodal) 모델로 하이퍼클로바를 확장시켜나갈 계획이라고 밝히며, 현재 학습 중인 모델의 현황을 공개했다. 신성진, 김보섭 연구원의 ‘Multilingual HyperCLOVA’ 세션에서는 하이퍼클로바 언어모델을 다국어로 확장해, 한국어와 영어를 동시에 이해하는 모델을 실험한 결과가 공유됐다. 김보섭, 김형석, 이상우 연구원은 하이퍼클로바 논문의 제1저자이기도 하다.
서비스 상용화도 속도... 클로바 케어콜, 클로바 포캐스트 등에 초대규모 AI 적용한 사례 공유
네이버가 하이퍼클로바를 다양한 서비스에 상용화하는 과정에서의 경험과 노하우도 공유됐다. 곽동현, 배상환, 함동훈 연구원이 발표한 ‘세상 빠르고 안전한 챗봇 만들기(Feat. HyperCLOVA)’ 세션에서는, 하이퍼클로바 기술이 독거노인을 위한 ‘케어콜’ 서비스에 어떻게 적용되었는지 설명했다. 자연스러운 대화 경험을 위해서는 대규모 대화 데이터를 학습해야 하지만, 사용자 데이터를 수집하지 않고도 하이퍼클로바로 쉽고 빠르게 가상의 대화 데이터를 생성하고, 이를 사람이 검수하는 방식으로 효율성과 안전성을 높였다. 네이버는 독거노인과 자유롭게 대화하며 ‘말벗’ 역할을 하는 하이퍼클로바 기반의 ‘케어콜’ 서비스를 조만간 출시할 예정이다.
한편, 네이버는 검색, 쇼핑 등 다양한 서비스에 하이퍼클로바 기술을 접목시키며, 개발된 하이퍼클로바 기술 상용화에 속도를 내고 있다. ‘네이버 수요예측의 비밀 HyperCLOVA, 빅데이터에서 예측 시그널을 찾을 수 있는 이유(김경민, 박영진, 이주호, 홍영택)’ 세션에서는 물류 수요예측 모델인 ‘클로바 포캐스트’에 하이퍼스케일 AI를 적용해 정확도를 개선한 사례를 소개했다. ‘초거대 AI, HyperCLOVA’ 서빙기(김민섭, 이성재)’ 세션에서는 초거대 언어모델을 서비스로 구현하는 데 드는 시간과 비용을 효율화하기 위해, 연산(inference) 속도를 개선한 새로운 프레임워크를 제시했다.
“다양한 파트너들의 비즈니스 도울 것” 다양한 도메인으로 확장 가능한 하이퍼클로바 기술
네이버는 하이퍼클로바 기술을 내부의 서비스에 접목시키는 데서 나아가, 외부의 파트너들이 다양하게 활용할 수 있도록 제공하기 위한 연구도 진행하고 있다. ‘Bring Your Own Data: Business AI 고민? HyperCLOVA에게 무엇이든 물어보살(김경민, 곽하녹, 신규용)’ 세션에서는 비즈니스에 적용 가능한 다양한 기초 모델(Foundational model)을 실험한 결과를 공유하고, 하이퍼클로바를 기반으로 성능이 향상된 ‘HyperCLOVA for Biz’ 모델을 소개했다. 나아가, 전이학습(transfer learning)을 통해 하나의 기초 모델이 다양한 비즈니스에 적용될 수 있다는 것을 확인했다. ‘세상에 쓸모없는 데이터는 없다: HyperCLOVA를 이용한 반지도 학습(유강민, 박동주)’ 세션에서는 하이퍼클로바를 통해 AI 학습을 위한 데이터 수집 과정을 효율화하고, 수집된 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 방법을 소개했다.
성낙호 CLOVA CIC 책임리더는 "하이퍼스케일 AI는 특정 전문가만 다룰 수 있는 어려운 기술이 아닌 누구나 접근 가능한 플랫폼이 되어가고 있고, AI 전환을 가속화하고 있다"면서, "장기적으로는 네이버 외부의 파트너들이 각자 도메인의 데이터를 하이퍼클로바에 접목함으로써 비즈니스 문제를 해결하고, 이를 통해 하이퍼클로바의 생태계가 더욱 확장될 수 있을 것"이라고 말했다. <이상>