카카오, '카나나-2' 성능 개선 모델 4종 오픈소스 공개

핵심요약

카카오, '카나나-2' 성능 개선 모델 4종 오픈소스 공개
기본·지시 이행·추론 특화·중간 학습 모델 등 4종…"고가 인프라 없이도 실질적으로 활용 가능"

카카오, 업데이트된 '카나나-2' 모델 4종 오픈소스로 추가 공개. 카카오 제공

카카오는 자체 기술로 개발한 차세대 인공지능(AI) 언어모델 '카나나-2'를 한층 개선하고, 성능을 강화한 4종의 모델을 오픈소스로 추가 공개했다고 20일 밝혔다.

카카오는 카나나-2 공개 한 달 만에 성능을 대폭 개선한 모델을 이날 새롭게 공개했다. 이번에 오픈소스 플랫폼 허깅페이스를 통해 선보인 모델은 기본 모델과 지시 이행 모델, 추론 특화 모델, 중간 학습(미드 트레이닝) 모델 등 4종이다. 앞서 카카오는 지난해 12월 에이전트형 AI 구현에 최적화된 카나나-2를 오픈소스로 공개한 바 있다.

이번에 공개된 모델들은 연산 효율을 높이고 비용 부담을 낮추는 데 초점을 맞췄다. 특히 고성능 서버 환경이 아니더라도 엔비디아 A100급 범용 그래픽처리장치(GPU)에서 원활히 구동되도록 최적화해, 중소기업과 학계 연구자들도 비교적 낮은 비용으로 활용할 수 있도록 했다.

카카오는 카나나-2의 핵심 기술로 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 꼽았다. 전체 파라미터 규모는 320억 개지만, 실제 추론 과정에서는 상황에 맞는 30억 개만 선택적으로 사용해 연산 효율을 크게 높였다. 또 MoE 모델 학습에 필요한 핵심 연산 요소를 직접 개발해 학습 속도를 높이면서도 메모리 사용량은 줄였다고 설명했다.

학습 방식도 고도화했다. 기존의 사전 학습과 사후 학습 사이에 '중간 학습' 단계를 추가하고, 새로운 정보를 학습하더라도 기존 지식을 잃지 않도록 반복 학습 기법을 적용했다. 이를 통해 새로운 추론 능력을 더하면서도 한국어 이해력과 일반 상식 수준은 안정적으로 유지할 수 있었다는 설명이다.

카카오는 카나나-2가 실제 업무 수행이 가능한 '에이전트 AI' 구현에 특화됐다는 점도 강조했다. 복잡한 지시를 이해하고 필요한 도구를 스스로 선택해 실행할 수 있도록, 다단계 도구 호출 데이터를 집중 학습시켰다. 그 결과 동급 경쟁 모델과 비교해 지시 이행 정확도와 도구 활용 능력, 한국어 처리 성능 등에서 우수한 성과를 보였다고 밝혔다.

카카오는 현재 MoE 구조를 바탕으로 수천억 개 파라미터 규모의 초대형 모델 '카나나-2-155b-a17b'도 개발 중이다. 이 모델은 중국 지푸AI의 'GLM-4.5-Air-Base' 대비 약 40% 수준의 데이터로 학습했음에도, 주요 지능 평가 지표에서 유사한 성능을 기록했다. 아울러 기존 16비트·32비트 방식 대신 최신 GPU에 최적화된 8비트 학습 방식을 적용해 학습 효율도 높이고 있다.

김병학 카카오 카나나 성과리더는 "고가의 인프라 없이도 실질적으로 활용 가능한 에이전트 AI를 구현하는 데 초점을 맞췄다"며 "보편적인 환경에서도 효율적으로 작동하는 모델을 오픈소스로 공개해 국내 AI 연구와 기업들의 AI 도입에 도움이 되길 기대한다"고 말했다.

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