배경훈 LG AI연구원장이 19일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크 컨버전스홀에서 열린 ‘LG AI 토크 콘서트 2023’을 자사 초거대 멀티모달(Multimodal) AI ‘엑사원(EXAONE) 2.0’을 선보이는 모습. 김민지 기자

[헤럴드경제=김민지 기자] LG AI연구원이 초거대 인공지능(AI)을 선보인 지 약 1년 7개월 만에 진화된 버전 ‘엑사원(EXAONE) 2.0’을 본격 공개했다. 화학·바이오 등 전문 분야 대화형 AI와 신소재·신약 탐색 나아가 창의적 영감까지 제공하는 ‘상위 1% 전문가 AI’로 키우겠다는 전략이다.

LG AI연구원은 19일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크 컨버전스홀에서 ‘LG AI 토크 콘서트 2023’을 열고 자사 초거대 멀티모달(Multimodal) AI ‘엑사원(EXAONE) 2.0’을 선보였다.

배경훈 LG AI연구원장은 “LG는 국내에서 유일하게 이중 언어 모델과 양방향 멀티모달 모델을 모두 상용화한 기업이며, 세상의 지식을 이해하고 발견하는 상위 1%의 전문가 AI를 개발하고 있다”며, “국내외 파트너사와의 협력을 통해 실질적인 성공 사례를 만들어가며 ‘다른 생성형 AI들과는 차별화된 고객 가치’를 창출하는 AI 컴퍼니로 발전해 나갈 것”이라고 강조했다.

▶이전 버전 대비 비용 약 78% 절감…용도·예산 등 맞춤형 설계=이번에 공개된 ‘엑사원 2.0’ 모델은 특허, 논문 등 약 4500만 건의 전문 문헌과 3억5000만 장의 이미지를 학습했다. 기존 모델 대비 학습 데이터 양을 4배 이상 늘렸다. 현존 전문 지식 데이터의 상당수가 영어로 돼 있는 점을 고려, 한국어와 영어를 동시에 이해하고 답변할 수 있는 이중 언어(Bilingual) 모델로 개발됐다.

LG 초거대 멀티모달(Multimodal) AI ‘엑사원(EXAONE) 2.0’ 로고[LG 제공]

고비용 문제도 해결했다. 기존 언어 모델과 동일한 성능을 유지하면서도 추론(Inference) 처리 시간은 25% 단축하고, 메모리 사용량은 70% 줄여 비용을 약 78% 절감했다.

언어와 이미지 간의 양방향 생성이 가능한 멀티모달 모델은 이미지 생성 품질을 높이기 위해 기존 모델 대비 메모리 사용량을 2배 늘렸다. 동시에 추론 처리 시간을 83% 단축해 약 66%의 비용 절감을 달성했다.

LG AI연구원은 고객들이 ‘엑사원 2.0’을 원하는 용도나 예산에 맞게 모델의 크기부터 종류(언어, 비전, 멀티모달), 사용 언어까지 맞춤형으로 설계할 수 있다고 설명했다. 고객 데이터 보안을 위해 학습 과정을 미세 조정하는 파인 튜닝(Fine-Tuning)과, AI 인프라를 고객이 보유한 서버에 직접 설치하는 구축형 및 사설 클라우드방식도 지원한다.

▶3대 플랫폼 기반 활용성↑…미래성장동력 육성= LG AI연구원은 이날 ‘전문가 AI’ 서비스의 기반인 엑사원 3대 플랫폼 ▷유니버스(Universe) ▷디스커버리(Discovery)▷아틀리에(Atelier)를 차례로 공개했다.

전문가용 대화형 AI 플랫폼인 ‘엑사원 유니버스’는 각 분야의 전문가들이 믿고 정보를 탐색하며 인사이트를 찾을 수 있도록 전문성과 신뢰성을 높이는 데 주력했다. 다른 대화형 AI들과 달리 사전 학습한 데이터는 물론 각 도메인별 최신 전문 데이터까지 포함해 근거를 찾아내며 추론한 답변을 생성한다.

배경훈 LG AI연구원장이 19일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크 컨버전스홀에서 열린 ‘LG AI 토크 콘서트 2023’을 자사 초거대 멀티모달(Multimodal) AI ‘엑사원(EXAONE) 2.0’을 선보이는 모습. 김민지 기자

LG AI연구원은 엑사원 유니버스의 AI·머신러닝 분야 서비스를 오는 31일부터 LG 그룹 내 AI 연구자, 협력 중인 대학을 대상으로 시작한다. 9월에는 LG에서 AI를 연구하거나 공부하는 임직원 대상으로 정식 서비스를 진행할 계획이다. 화학, 바이오, 제약, 의료, 금융, 특허 등 엑사원 유니버스의 각 전문 도메인별 특화 서비스도 준비하고 있다.

‘엑사원 디스커버리’는 세상에 없던 새로운 지식을 발견하는 플랫폼으로, 가장 먼저 신소재·신물질·신약 관련 탐색에 적용된다. 논문과 특허 등 전문 문헌의 텍스트뿐만 아니라 분자 구조, 수식, 차트, 테이블, 이미지 등 비(非)텍스트 정보까지 AI가 읽고 학습할 수 있는 형태로 데이터베이스화 하는 심층 문서 이해 기술을 적용했다.

LG AI연구원은 이날 친환경 배터리 개발에 활용할 수 있는 첨가제 소재의 개발을 주제로 엑사원 유니버스와 엑사원 디스커버리를 연계해 AI에 질문하는 시연을 진행했다. ▷전문 문헌 검토 ▷분자 정보 추출 ▷소재 구조 설계 ▷소재 합성 예측 등 후보 소재를 찾아내 합성 결과를 예측하는 과정을 보여줬다.

LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 통해 1만회가 넘었던 합성 시행착오를 수십회로 줄이고, 연구개발 소요 시간은 40개월에서 5개월로 단축시킬 수 있을 것으로 예상했다. 올해 4분기에 그룹 내 화학 및 바이오 분야 연구진들을 대상으로 엑사원 디스커버리 서비스를 제공할 예정이다.

‘엑사원 아틀리에’는 인간에게 창의적 영감과 아이디어를 제공하기 위해 개발한 플랫폼으로, 이미지 생성과 이해에 특화됐다. LG AI연구원은 인간과 AI가 상호작용을 통해 디자인을 완성해가는 ‘디자인 싱킹 프로세스(Design Thinking Process)’를 엑사원 아틀리에에 접목하기 위해 미국 파슨스 디자인 스쿨과의 공동 연구개발을 이어가고 있다. LG AI연구원은 올해 3분기에 그룹 내외부의 전문 디자이너를 대상으로 엑사원 아틀리에 서비스를 시작한다.