이미지 확대보기이 모델은 일반적인 대규모언어모델(LLM)과 달리 자연어 문장을 생성하지 않고 규격화된 형태로 판단 결과를 내놓는다. 서비스가 답변에서 필요한 정보를 다시 추출하는 과정 없이 결과를 후속 작업에 연결할 수 있어 AI 에이전트의 도구 선택이나 업무 절차 결정 등에 활용할 수 있다.
카카오는 자체 멀티모달 언어모델 'Kanana-2-v-3b'를 기반으로 모델을 개발했다. 텍스트와 이미지 입력을 함께 처리하며, 특정 조건이 참일 확률을 제시하는 '확률', 여러 선택지의 가능성을 비교해 최적안을 고르는 '선택', 평가 항목별 확률을 반영해 결과를 수치화하는 '점수' 등 세 가지 응답 형식을 지원한다. 상품 파손 사진과 교환 요청이 입력되면 이미지와 문의 내용을 분석해 파손 여부와 문의 유형 등을 판단하고, 이를 교환 절차 안내나 상담 연결에 활용하는 방식이다.
응답 속도와 연산 효율을 높이기 위해 임베딩 기반 구조도 적용했다. 입력 질문과 선택지를 벡터로 변환해 유사도를 비교하며, 동일한 선택지의 벡터를 저장해 재사용할 수 있다. 카카오 측은 H200 GPU 1대 기준 평균 응답 시간이 0.04초 이내로, GPT-6 Luna보다 약 43배 빠르다고 설명했다.
성능 평가에서는 자체 데이터셋 'Kanana Decision Bench'와 공개 평가 데이터셋 'Decision Index'에서 비교 대상 모델 중 가장 높은 점수를 기록했다. 자체 평가 데이터셋은 한국어 1만5909개 문항으로 구성됐다. 카카오는 연구뿐 아니라 상업적 이용도 가능한 '카나나 오픈 라이선스'를 적용했으며, 웹 검색과 상품 카테고리 자동 분류 등 내부 프로젝트에 우선 활용해 성능을 개선할 계획이다.
최동진 카카오 어플라이드 AI 모델 성과리더는 "이번 모델 공개는 최신 AI 기술의 발전을 실제 서비스에 활용할 수 있는 기반을 넓힌다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로도 기술 고도화와 공개를 통해 이용자가 일상에서 체감할 수 있는 AI 경험을 제공하겠다"고 말했다.
심준보 로이슈(lawissue) 기자 xzvc@lawissue.co.kr
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