카카오가 자체 개발한 인공지능(AI) 모델 **‘카나나(Kanana)’**의 연구 성과를 공식 발표하고, 소형 모델 ‘카나나 나노’ 오픈 소스까지 공개했습니다!
지난해 이프카카오(if KAKAO) 컨퍼런스에서 처음 공개된 후, 연구 및 개발이 진행된 카나나 모델이 비슷한 크기의 글로벌 AI 모델들과 비교했을 때 어떤 성능을 보여주는지가 드러났습니다.
🧠 ‘카나나 플래그(Flag)’ 성능 테스트 결과
카카오가 새롭게 발표한 ‘카나나 플래그(32.5B)’ 모델은 한국어 지식 및 지식 기반 한국어 테스트에서 우수한 성능을 보였습니다.
✅ 카나나 플래그 vs 큐원2.5(32B) 성능 비교
🔹 한국어 지식 / 지식 기반 테스트 → 우위
🔹 영어, 코딩, 수학 능력 테스트 → 다소 낮음
🔹 영어 이해력(MT-벤치, MMLU 테스트) → 큰 차이 없음
즉, 한국어 AI 모델로서는 높은 성능을 유지하면서도, 향후 영어 및 수학, 코딩 능력을 보강할 필요성이 제기된 것입니다.
💡 카나나의 강점? ‘비용 효율성’
카카오는 카나나 모델 개발 과정에서 학습 자원 최적화를 통해 동급 AI 모델 대비 학습 비용을 50% 이상 절감했다고 밝혔습니다.
이를 위해 다음과 같은 기술이 적용되었습니다.
🔸 단계별 사전학습(Staged pre-training)
🔸 가지치기(Pruning)
🔸 증류(Distillation)
🔸 깊이 업스케일링(DUS)
이러한 최적화 덕분에 비슷한 성능을 유지하면서도 더 적은 비용으로 AI 모델을 개발하는 데 성공한 것입니다!
📢 ‘카나나 나노(2.1B)’ 오픈 소스로 공개!
카카오는 AI 기술의 접근성을 높이기 위해 **소형 AI 모델 ‘카나나 나노(2.1B)’**를 깃허브(GitHub)에 오픈 소스로 공개했습니다.
💾 공개된 모델 종류
🔹 카나나 나노 2.1B 베이스 모델
🔹 카나나 나노 2.1B 인스트럭트(Instruct) 모델
🔹 카나나 나노 2.1B 임베딩(Embedding) 모델
💡 이 모델은 온디바이스(모바일, PC 등) 환경에서도 사용할 수 있도록 경량화되었으며, 비슷한 글로벌 모델 대비 경쟁력 있는 성능을 갖춘 것으로 평가됩니다.
🎯 카나나의 향후 계획
카카오는 앞으로 카나나 모델을 더욱 발전시켜 다음과 같은 기능을 강화할 예정입니다.
✅ 강화 학습(RL) & 연속 학습(CL) 적용
✅ 추론 능력, 수학 및 코딩 능력 향상
✅ 정렬(Alignment) 기술 고도화 → AI의 정답률 및 정확도 향상
✅ 음성·이미지·영상 등 다양한 데이터 처리 기능 추가
🚀 즉, 카카나는 단순한 텍스트 AI를 넘어 ‘멀티모달 AI’로 진화할 것이라는 의미입니다!
💬 카카오의 공식 입장
💡 김병학 카나나 성과리더:
🗣️ “이번 연구 및 오픈 소스 공개로 라마(Llama), 젬마(Gemma) 등 글로벌 AI 모델과 경쟁할 수 있는 기술력을 확보했다.”
🗣️ “AI 생태계 활성화에 기여하며, 실용적이고 안전한 AI 모델 개발을 지속해 나갈 것.”
🔎 결론: 카카나, 한국어 AI 모델의 강자가 될까?
현재 AI 시장은 GPT-4, 젬마, 라마 등 글로벌 빅테크 모델들이 주도하는 상황입니다.
하지만 카카나는 ‘한국어 최적화’라는 강점을 내세워 국내 AI 생태계에서 중요한 역할을 하려 하고 있습니다.
🎯 앞으로 카나나의 성능이 얼마나 더 발전할지, 그리고 카카오의 AI 기술이 어디까지 도달할지 기대가 모아지고 있습니다!
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