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“생각하고 답변하는” 카카오의 하이브리드 멀티모달 언어모델, Kanana-v-4b-hybrid 개발기 - tech.kakao.com (새 탭에서 열림)

카카오가 개발한 'Kanana-v-4b-hybrid'는 단순한 이미지 인식을 넘어 논리적 추론과 자기 점검 기능을 갖춘 하이브리드 멀티모달 언어모델입니다. 이 모델은 단일 시스템 내에서 일상적인 대화와 복잡한 시각적 추론을 동시에 수행하며, 특히 한국어 특유의 섬세한 제약 조건을 정확히 이해하고 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 이를 통해 한국어 기반의 검정고시 및 수능 문항 평가인 KoNET에서 92.8점이라는 높은 성적을 거두며 한국형 AI의 새로운 가능성을 입증했습니다. ### 하이브리드 대응을 위한 단일 모델 구조 * 직관적 응답이 필요한 일반 대화와 논리적 단계가 필요한 추론 모델을 분리하지 않고 하나의 모델로 통합했습니다. * 별도의 라우팅(Routing) 시스템 없이도 한 대화 세션 내에서 시시각각 변하는 질의 성격에 유연하게 대응할 수 있습니다. * 모델 통합을 통해 응답 톤, 포맷, 안전 정책의 일관성을 유지하며, 시스템 운영 복잡도와 유지보수 비용을 획기적으로 낮췄습니다. ### 검증 가능한 결론을 도출하는 시각적 추론 * 이미지를 단순히 설명하는 수준을 넘어, 이미지 내 정보를 종합하고 조건을 적용하여 결론을 도출하는 '시각적 추론'에 집중했습니다. * 모델 스스로 정보 종합, 추론 전개, 결과 검증, 최종 답변의 단계를 거치도록 설계되어 답변의 근거가 명확합니다. * 영수증 검산, 표 기반 조건 필터링, 이미지 기반 수학 문제 풀이 등 단순 OCR로는 해결하기 어려운 복잡한 과제에서 높은 정확도를 보여줍니다. ### 신뢰도를 높이는 자기 점검(Reflection) 메커니즘 * 자신의 추론 과정을 스스로 재검토하여 모순이나 실수 가능성을 찾아내는 자기 점검 기능을 탑재했습니다. * 복잡한 멀티모달 질의에서 발생하기 쉬운 조건 누락이나 사소한 계산 실수를 스스로 발견하고 수정하는 패턴을 보입니다. * 이러한 '자기 수정' 과정은 모델의 단순한 정확성을 넘어, 사용자가 AI의 답변을 믿고 사용할 수 있게 만드는 핵심적인 신뢰 요인이 됩니다. ### 한국어 직관을 보존하는 로컬 추론 프로세스 * '~만 제외하고', '단, ~인 경우에만'과 같은 한국어 특유의 복잡한 예외 및 조건부 표현을 번역 없이 한국어 그대로 사고합니다. * 영문 추론 과정에서 발생할 수 있는 의미 왜곡이나 정보 누락을 방지하여 한국어 질의의 의도를 끝까지 유지합니다. * 이미지 속 한국어 텍스트 정보를 다른 언어로 변환하지 않고 직접 처리함으로써 정보의 손실 없는 논리 전개가 가능합니다. Kanana-v-4b-hybrid는 높은 기술적 완성도를 바탕으로 실제 서비스 환경에서 비용 효율성과 정확성을 동시에 잡으려는 환경에 적합합니다. 특히 한국어 환경에서의 정밀한 업무 보조나 교육용 AI 솔루션처럼 정답의 신뢰도가 중요한 분야에서 이 모델의 하이브리드 추론 능력은 강력한 경쟁력이 될 것입니다.

더욱 똑똑하게 답하며, 더욱 풍부한 감정표현을 향한 Kanana-o의 진화 과정 - tech.kakao.com (새 탭에서 열림)

카카오의 멀티모달 언어모델 Kanana-o는 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 이해하고 처리하여 사람처럼 자연스러운 상호작용을 지향하는 통합 모델입니다. 연구팀은 모델이 입력 모달리티에 관계없이 일관된 지능을 발휘하도록 고품질의 복합 지시 이행 데이터를 구축하고, 음성 토큰화 기술을 통해 풍부한 감정 표현력을 확보했습니다. 그 결과 Kanana-o는 한국어 맥락을 깊이 있게 이해하며 복잡한 명령을 수행하는 동시에, 사람과 유사한 섬세한 음성 반응을 제공하는 독보적인 성능을 입증했습니다. **멀티모달 지시 이행 능력의 고도화** * 단순한 질의응답을 넘어 요약, 문체 변환, 형식 제한 등 복합적인 제약 조건이 포함된 오디오 기반 지시 이행 데이터셋을 직접 설계했습니다. * 텍스트 입력 시에는 뛰어난 성능을 보이지만 오디오 입력 시 성능이 저하되는 기존 모델들의 한계를 극복하기 위해, 모달리티에 무관하게 안정적인 지능을 유지하는 일반화(Domain-generalization) 작업에 집중했습니다. * 한국어 음성 지시 이행 벤치마크인 Speech-KoMT-Bench에서 글로벌 경쟁 모델 대비 압도적인 성능을 기록하며 한국어 환경에서의 우수성을 증명했습니다. **이미지-오디오-텍스트 통합 데이터 구축** * 이미지를 보면서 음성으로 질문하는 등 서로 다른 모달리티가 결합된 시나리오에서도 정교하게 동작하도록 이미지-오디오-텍스트 통합 데이터셋을 구축했습니다. * 시각 정보와 청각 정보를 동시에 정렬(Alignment)함으로써, 모델이 복합적인 입력 환경에서도 사용자의 의도와 맥락을 정확히 파악할 수 있도록 학습시켰습니다. **오디오 토큰화를 통한 자연스러운 감정 표현** * 기존의 단조로운 음성 합성 방식을 넘어, 음성 데이터를 이산적인 토큰(Discrete Audio Tokens)으로 변환하여 언어모델이 텍스트와 함께 예측하도록 설계했습니다. * 이를 통해 단순한 텍스트 전달이 아닌, 발화자의 감정선, 호흡, 웃음소리, 억양 등 미묘한 운율(Prosody) 정보를 풍부하게 담아낼 수 있게 되었습니다. * 사용자의 감정을 실시간으로 인식하고 이에 어울리는 목소리 톤으로 응답함으로써, 기계적인 비서가 아닌 실제 사람과 대화하는 듯한 정서적 유대감을 제공합니다. Kanana-o는 단순히 기술적 지표를 높이는 것에 그치지 않고, 실제 서비스 환경에서 사용자가 체감할 수 있는 '이해력'과 '표현력'의 조화를 이루어냈습니다. 한국어에 특화된 강력한 지능과 섬세한 감성 표현 기술의 결합은 향후 더욱 몰입감 있고 실질적인 도움을 주는 AI 경험을 제공할 것으로 기대됩니다.