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.
