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Kanana-2 개발기 (1): Pre-training에서의 의사결정들을 중심으로 (새 탭에서 열림)

카카오는 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 적용하여 추론 효율을 극대화한 'Kanana-2' 모델 시리즈를 공개하고, 이를 확장한 155B 규모의 대형 모델 학습 과정과 기술적 노하우를 공유했습니다. 이번 개발의 핵심은 Muon 옵티마이저와 MuonClip 등의 최신 기술을 도입하여 대규모 학습의 안정성을 확보하고 비용 효율성을 높인 데 있습니다. 특히 한국어 LLM 생태계의 연구 기반을 넓히기 위해 합성 데이터가 포함되지 않은 순수 베이스 모델을 공개함으로써 지속 가능한 AI 연구 환경 구축을 목표로 합니다. **전문가 혼합(MoE) 아키텍처와 효율성** * 전체 32B 파라미터 중 추론 시에는 3B만 활성화하도록 설계하여, 거대 모델의 지능을 유지하면서도 연산 비용을 획기적으로 낮췄습니다. * MoE 학습에 필수적인 커널들을 직접 개발하여 적용함으로써 성능 손실 없이 학습 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄였습니다. * 현재 학습 중인 155B 모델(활성 17B)은 8.9T 토큰 학습만으로도 MMLU, KMMLU 등 주요 벤치마크에서 글로벌 경쟁 모델 대비 우수한 성능을 입증하고 있습니다. **연구를 위한 통제된 테스트베드 구축** * 'Kanana-2-30b-a3b-base-2601' 모델은 성능 향상을 유도하는 합성 추론(Reasoning) 데이터를 의도적으로 배제하고 학습되었습니다. * 이는 미세 조정이나 강화 학습 시 발생하는 데이터 불일치 현상을 연구하기 위해, 오염되지 않은 깨끗한 '베이스 모델'이 필요한 연구자들을 위한 결정입니다. * 한국어 LLM 커뮤니티가 모델의 변화 과정을 정밀하게 측정하고 추론 연구를 지속할 수 있는 기초 자산 역할을 수행합니다. **Muon 옵티마이저와 Polar Express 적용** * 기존의 AdamW를 대체하여 파라미터 업데이트 시 그라디언트를 직교화(Orthogonalize)하는 Muon 옵티마이저를 채택하여 학습 효율을 높였습니다. * 업데이트 행렬 계산 시 일반적인 Newton-Schulz 알고리즘 대신, 정확도가 더 높은 Polar Express 알고리즘을 사용해 대규모 학습 후반부의 노이즈를 줄였습니다. * RMSNorm의 파라미터화와 학습률(LR) 조정 등 세부적인 디테일을 최적화하여 수천억 규모의 모델에서도 안정적인 수렴을 달성했습니다. **MuonClip을 통한 대규모 학습 안정화** * 대형 모델 학습 시 발생하는 로짓 폭주(Logit Explosion)를 방지하기 위해 Kimi-K2에서 제안된 MuonClip 기법을 도입했습니다. * 효율적인 연산을 위해 Flash Attention 커널을 수정하여 내부의 Max Logit 값을 실시간으로 반환받아 모니터링과 클리핑에 활용했습니다. * 실험 결과, MuonClip은 높은 학습률 설정에서도 모델이 발산하지 않도록 잡아주며, 훈련이 수렴하더라도 발생할 수 있는 잠재적인 성능 저하 요인을 효과적으로 억제함을 확인했습니다. 카카오의 Kanana-2 개발 사례는 단순한 모델 공개를 넘어, 대규모 MoE 모델 학습에서 발생하는 엔지니어링 이슈를 해결하는 구체적인 방법론을 제시합니다. 특히 고성능 오픈소스 모델을 활용하려는 개발자와 연구자들에게는 효율적인 추론 구조와 더불어, 탄탄한 기초 모델을 기반으로 한 한국어 특화 AI 연구의 새로운 가능성을 제공할 것입니다.

Kanana-2 개발기 (2): 개선된 post-training recipe를 중심으로 (새 탭에서 열림)

카카오는 차세대 언어모델 Kanana-2를 공개하며, 단순한 대화형 AI를 넘어 에이전트 환경에 최적화된 성능을 구현하기 위한 고도화된 Post-training 레시피를 적용했습니다. 이번 모델은 Pre-training과 Post-training 사이의 'Mid-training' 단계를 도입하여 추론 능력을 극대화하는 동시에, 한국어 성능 저하 문제를 해결하기 위해 기존 학습 데이터를 재학습시키는 전략을 사용했습니다. 결과적으로 Kanana-2는 도구 호출(Tool Calling)과 복잡한 지시 이행 능력에서 비약적인 발전을 이루었으며, 특히 Thinking 모델은 고난도 수학 및 코딩 영역에서 글로벌 수준의 성능을 입증했습니다. ### 성능의 가교 역할을 하는 Mid-training * **도입 배경**: 일반적인 사전 학습(Pre-training)만으로는 복잡한 추론이나 도구 사용 능력을 갖추기 어렵기 때문에, 본격적인 미세 조정 전 단계로서 모델의 잠재력을 끌어올리는 중간 단계를 설계했습니다. * **데이터 구성**: 최신 고성능 모델에서 추출한 200B 규모의 고품질 영어 추론 데이터와 수학, 코드 데이터를 집중적으로 학습시켰습니다. * **치명적 망각(Catastrophic Forgetting) 방지**: 영어 추론 데이터 학습 시 한국어 성능이 하락하는 문제를 방지하고자, 사전 학습 데이터 중 한국어 데이터를 포함한 50B 토큰을 일정 비율로 섞어 학습(Replay 전략)함으로써 언어 균형을 유지했습니다. * **효과**: Mid-training을 거친 모델은 기본 모델 대비 수학(MATH) 및 코딩(HumanEval) 벤치마크에서 유의미한 향상을 보였으며, 이후 Instruct 학습 시 더 빠른 수렴 속도와 높은 최종 성능을 나타냈습니다. ### 에이전트 능력을 강화한 Instruct 모델 * **SFT 전략의 최적화**: 기존 Kanana-1.5 데이터셋에 Nemotron 등 오픈소스 고품질 데이터를 단순히 교체하기보다 추가로 통합(Supplementation)했을 때, 전반적인 성능과 지시 이행 능력의 균형이 가장 잘 유지됨을 확인했습니다. * **Agentic AI 역량**: 실질적인 도구 활용을 위해 단일·다중·병렬 도구 호출 능력을 강화했으며, 답변의 길이, 언어 설정, 특정 단어 제외 등 복잡한 제약 조건을 준수하는 지시 이행 능력을 고도화했습니다. * **Parallel RL 파이프라인**: 대화 스타일과 선호도를 학습하는 DPO(Direct Preference Optimization)와 객관적인 정답이 존재하는 추론/코딩 성능을 높이는 PPO(Proximal Policy Optimization)를 병렬로 적용하여 효율적인 학습 구조를 구축했습니다. * **신뢰성 개선**: RL 단계 이후 KTO(Kahneman-Tversky Optimization) 기반의 Calibration Tuning을 추가하여 모델 답변의 신뢰도를 높이고 환각 현상을 줄였습니다. ### 추론에 특화된 Thinking 모델 * **CoT 기반 학습**: 모델이 문제 해결 과정을 단계별로 사고하는 '사고의 사슬(Chain-of-Thought)'을 학습하도록 SFT 데이터를 구성했습니다. * **Rule-based RL**: 수학과 코딩처럼 정답이 명확한 도메인에 대해 규칙 기반 보상(Reward) 모델을 적용하여, 모델 스스로 더 나은 추론 경로를 탐색하고 검증하도록 유도했습니다. * **성능 도약**: Thinking 모델은 AIME25 벤치마크에서 기본 모델(9.21) 대비 약 5배 향상된 50.0점을 기록했으며, 실시간 코딩 테스트인 LiveCodeBench에서도 글로벌 수준의 경쟁력을 확보했습니다. 이번 Kanana-2 개발 과정은 대규모 추론 데이터 주입 시 발생하는 언어적 편향을 '사전 데이터 리플레이'로 해결하고, DPO와 PPO를 병렬로 활용하여 효율성을 극대화한 사례로 평가됩니다. 복잡한 추론과 도구 활용이 필요한 에이전트 서비스를 기획 중이라면, 단순 Instruct 모델보다 Mid-training을 통해 기초 체력을 다진 후 Thinking SFT가 적용된 모델을 활용하는 것이 더욱 안정적인 성능을 기대할 수 있는 방법입니다.

더 똑똑하고 효율적인 Kanana-2 오픈소스 공개 (새 탭에서 열림)

카카오는 사용자의 명령 맥락을 파악하고 능동적으로 동작하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 구현에 최적화된 차세대 언어모델 'Kanana-2'를 오픈소스로 공개했습니다. 글로벌 프런티어 모델인 Qwen3-30B-A3B와 대등한 성능을 갖춘 이번 모델은 도구 호출(Tool Calling)과 지시 이행 능력을 대폭 강화하여 실무적인 활용도를 극대화했습니다. 특히 한국어 처리 효율성을 30% 이상 개선하고 추론 특화 모델을 라인업에 추가함으로써, 고도화된 논리적 사고가 필요한 서비스 개발에 강력한 토대를 제공합니다. **다양한 연구 및 서비스 요구사항을 충족하는 세 가지 모델 라인업** * **Kanana-2-30b-a3b-base**: 사전 학습 단계의 웨이트를 포함한 기본 모델로, 연구자들이 자체 데이터를 활용해 자유롭게 파인 튜닝하여 새로운 모델을 개발할 수 있는 기초가 됩니다. * **Kanana-2-30b-a3b-instruct**: 사용자의 지시를 정확히 이해하고 수행하는 능력을 극대화한 버전으로, 일반적인 대화 및 작업 수행에 최적화되어 있습니다. * **Kanana-2-30b-a3b-thinking**: 카카오가 처음으로 선보이는 추론 특화 모델로, 수학이나 코딩 등 복잡한 논리적 사고가 필요한 과제에서 뛰어난 성능을 발휘하며 높은 지시 이행 능력을 동시에 유지합니다. **에이전틱 AI 구현을 위한 도구 호출 및 지시 이행 성능 강화** * **Multi-turn Tool Calling**: 외부 도구를 자유자재로 다루는 능력을 이전 모델(Kanana-1.5) 대비 3배 이상 개선하여, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 활용성을 극대화했습니다. * **정교한 지시 이행**: 사용자의 복잡하고 단계적인 요구사항을 정확히 파악하여 결과물을 생성하며, 추론 모델에서도 이러한 성능이 저하되지 않도록 설계되었습니다. * **다국어 지원 확대**: 기존 한국어와 영어에 더해 일본어, 중국어, 태국어, 베트남어까지 총 6개 국어를 지원하여 글로벌 서비스 대응 능력을 높였습니다. **대규모 트래픽 처리를 위한 아키텍처 및 효율성 개선** * **MLA(Multi-head Latent Attention)**: 메모리 점유를 압축하여 긴 문맥(Long Context)을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. * **MoE(Mixture of Experts)**: 추론 시 필요한 파라미터만 활성화하는 전문가 혼합 구조를 통해 거대 모델의 성능은 유지하면서 연산 비용과 응답 속도를 획기적으로 개선했습니다. * **한국어 최적화 토크나이저**: 새롭게 학습된 토크나이저를 통해 기존 모델 대비 한국어 토큰 효율을 30% 이상 향상시켜, 더 적은 자원으로 빠른 응답(High Throughput)이 가능합니다. **실용적인 결론 및 제안** Kanana-2는 고성능과 효율성을 동시에 잡은 모델로, 특히 한국어 기반의 복잡한 에이전트 서비스를 구축하려는 개발자에게 최적의 선택지입니다. 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 Base 모델부터 추론 특화 모델까지 모두 공개되어 있으므로, 목적에 맞는 모델을 선택해 즉시 파인 튜닝하거나 서비스에 적용해 보실 것을 추천합니다.

​한국어와 이미지를 한 번에, 카카오의 멀티모달 임베딩 모델 개발기 (새 탭에서 열림)

카카오는 한국어 환경과 다양한 서비스 시나리오에 최적화된 멀티모달 임베딩 모델인 'Kanana-v-embedding'을 개발했습니다. 이 모델은 비전-언어 모델(VLM) 아키텍처를 기반으로 텍스트와 이미지를 하나의 공통된 의미 공간에 표현하여, 검색, 추천, RAG(검색 증강 생성) 등에서 발생하는 복합적인 모달리티 요구사항을 효과적으로 해결합니다. 특히 지시어(Instruction) 기반 학습과 가변 차원 임베딩 기술을 적용하여 실무적인 유연성과 성능을 동시에 확보한 것이 특징입니다. **멀티모달 임베딩의 개념과 VLM 기반 아키텍처** * 텍스트와 이미지를 고정 길이의 벡터로 변환하여 동일한 의미 공간상에 배치함으로써, 서로 다른 형태의 데이터 간 유사도를 코사인 유사도 등으로 직접 비교할 수 있게 합니다. * 기존 CLIP 모델이 텍스트와 이미지를 독립적으로 처리하여 복합 입력에 한계가 있었던 점을 극복하기 위해, VLM 기반 프레임워크를 채택했습니다. * 텍스트와 이미지 토큰이 트랜스포머 레이어를 거친 후, 마지막 히든 스테이트의 [EOS] 토큰 표현을 추출하고 정규화하여 최종 임베딩으로 사용합니다. **지시어 기반 학습 및 가변 차원 지원** * 검색, 추천, 분류 등 수행하려는 태스크의 목적에 맞는 지시어(Instruction)를 입력 쿼리와 함께 제공하여, 목적에 특화된 임베딩 표현을 생성할 수 있도록 설계했습니다. * 마트료시카 표현 학습(Matryoshka Representation Learning) 기법을 적용하여 64차원부터 2,048차원까지 다양한 임베딩 크기를 지원합니다. * 이를 통해 지연 시간(Latency)이 중요한 서비스 환경과 고성능 품질이 필요한 환경 모두에 유연하게 대응할 수 있는 운영 편의성을 갖췄습니다. **성능 극대화를 위한 학습 테크닉과 KoEmbed 데이터셋** * 그래디언트 캐싱(Gradient Caching) 기술을 도입하여 GPU 메모리 한계를 극복하고 대규모 배치 사이즈(8k 이상) 학습을 구현함으로써 대조 학습의 효율을 극대화했습니다. * 하드 네거티브 마이닝(Hard Negative Mining)을 통해 정답과 유사하지만 실제로는 오답인 샘플을 학습에 활용하여 모델의 변별력을 높였습니다. * 한국어와 카카오 서비스 특유의 문맥을 반영하기 위해 텍스트-텍스트, 텍스트-이미지 쌍으로 구성된 대규모 내부 데이터셋 'KoEmbed'를 구축하여 학습에 투입했습니다. **벤치마크를 통한 성능 검증 및 실무 적용** * 한국어 텍스트 임베딩 성능 측정 지표인 Ko-StrategyQA를 포함한 MTEB 벤치마크에서 기존 모델들을 제치고 종합 1위를 기록하며 탁월한 한국어 이해 능력을 입증했습니다. * 멀티모달 검색 성능 지표인 M-BEIR에서도 글로벌 수준의 성능을 확인하여 텍스트-이미지 교차 검색 및 추천에서의 경쟁력을 확보했습니다. * 이 모델은 카카오톡 앨범 검색, 유사 상품 추천, 멀티모달 RAG 시스템 등 다양한 실 서비스에 적용되어 사용자 경험을 개선하는 데 활용될 예정입니다. Kanana-v-embedding은 단순한 기술적 연구를 넘어 한국어 사용자에게 실질적인 가치를 제공하기 위해 최적화된 모델입니다. 한국어 서비스 환경에서 텍스트와 이미지를 동시에 다루며 성능과 효율성을 모두 잡아야 하는 개발자들에게 이 모델의 대조 학습 최적화 기법과 가변 차원 임베딩 방식은 훌륭한 기술적 이정표가 될 것입니다.

[AI_TOP_100] 문제 출제 후기 – 기술이 아닌, 사람을 묻다. (새 탭에서 열림)

AI 기술이 비약적으로 발전하는 시대에 도구를 다루는 인간의 실제 문제 해결 역량을 측정하기 위해 ‘AI TOP 100’ 경진대회가 기획되었습니다. 단순히 AI를 사용하는 수준을 넘어, 인간과 AI의 긴밀한 협업 과정을 통해 복잡한 현실 문제를 해결하고 최적의 의사결정을 내리는 ‘문제 해결자’를 선별하는 데 초점을 맞추었습니다. 결과물뿐만 아니라 AI의 한계를 인간의 통찰로 보완해 나가는 '과정' 자체를 핵심 평가 지표로 삼은 것이 이번 대회의 결론입니다. **AI와 인간의 협업 루프(Human-in-the-loop) 설계** * 단순히 문제를 복사하여 붙여넣는 방식으로는 해결할 수 없도록, 사람의 분석과 AI의 실행, 그리고 다시 사람의 검증이 순환되는 구조를 지향했습니다. * 사람은 직관적으로 파악하지만 AI는 분석하기 어려운 데이터 구조(식단표, 복잡한 표의 행/열 관계 등)를 제공하여 인간의 사전 가이드가 성능을 좌우하게 설계했습니다. * 이미지 생성과 피드백 분석, 프롬프트 개선 과정을 에이전트에게 위임하여 자동화 파이프라인을 구축하는 등 고도화된 협업 능력을 측정했습니다. **'딸깍' 방지를 위한 입체적인 난이도 설계** * 최신 AI 모델이 단 한 번의 프롬프트(One-shot)로 정답을 맞히지 못하도록 의도적인 기술적 제약과 논리적 미로를 문제 속에 배치했습니다. * '낮은 진입 장벽과 높은 천장' 원칙에 따라, 초보자도 쉽게 접근할 수 있는 시작 문항부터 깊은 통찰이 필요한 킬러 문항까지 '난이도 사다리' 구조를 도입했습니다. * 특정 프레임워크에 국한되지 않고 출제자가 예상치 못한 창의적인 방식으로도 문제를 해결할 수 있는 열린 구조를 유지했습니다. **현실의 복잡성을 반영한 4가지 문제 패턴** * **분석 및 정의(Insight):** 정답이 없는 복합 데이터 속에서 유의미한 문제나 기회를 스스로 발견하는 역량을 평가합니다. * **구현 및 자동화(Action):** 정의된 문제를 해결하기 위해 AI 솔루션을 실제 작동하는 코드나 워크플로로 구현하는 능력을 측정합니다. * **전략 및 창의(Persuasion):** 기술적 솔루션을 비기술 이해관계자에게 설득력 있게 전달하기 위한 논리와 창의적 콘텐츠 생성 능력을 확인합니다. * **최적화 및 의사결정(Decision):** 제약 조건 하에서 목표를 최대화하는 최적의 의사결정 시뮬레이션을 수행합니다. **엄격한 검증을 거친 문제 고도화 파이프라인** * 아이디어 단계부터 최종 확정까지 4단계의 파이프라인을 구축하고, 출제위원 내부 테스트 및 알파·베타 테스트를 통해 문제의 신뢰도를 검증했습니다. * AI 모델이 매일 업데이트되어 어제의 난제가 오늘의 쉬운 문제가 되는 환경에 대응하기 위해 지속적인 실증 테스트를 반복했습니다. * 문제의 겉보기 난이도가 아니라 실제 해결에 필요한 노력 비용을 기준으로 점수를 재조정하는 '캘리브레이션' 과정을 거쳐 변별력을 확보했습니다. AI 시대의 진정한 경쟁력은 도구의 기능을 단순히 암기하는 것이 아니라, AI의 한계를 명확히 이해하고 이를 인간의 기획력으로 보완하여 실질적인 가치를 만들어내는 데 있습니다. 이번 출제 후기는 기술보다 '그 기술을 다루는 사람'의 사고방식이 더 중요하다는 점을 강조하며, 앞으로의 AI 리터러시 교육과 평가가 나아가야 할 방향을 제시합니다.