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서울 삼성동 코엑스에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 발표회가 열리는 동안, 네 팀의 향후 진출 여부를 가를 2차 평가 결과 발표가 다가오고 있다. LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스가 참여하는 이번 경쟁의 초점은 모델의 덩치에서 실제 추론 성능과 효율로 옮겨갔다. 2차 평가 결과는 조만간 발표될 예정이다.
Alors qu’une présentation du projet de modèles de fondation IA souverains se tenait au COEX, à Samseong-dong, à Séoul, la publication des résultats de la deuxième évaluation, qui déterminera l’avenir des quatre équipes, approche. Cette compétition, à laquelle participent LG AI Research, Upstage, SK Telecom et Motif Technologies, déplace son centre de gravité de la taille des modèles vers leurs performances et leur efficacité réelles en inférence. Les résultats de la deuxième évaluation seront publiés prochainement.
네 팀은 같은 목표를 서로 다른 방식으로 밀어붙였다. LG AI연구원은 기존 모델의 학습 결과와 가중치를 활용해 새 모델을 키우는 업사이클링을 택했고, K-엑사원 2.0의 규모를 이전 모델보다 3배 이상 확장했다고 설명했다. 새 모델을 처음부터 만드는 데 드는 시간과 비용을 줄이려는 접근이다.
Les quatre équipes ont poursuivi le même objectif par des voies différentes. LG AI Research a choisi l’upcycling, une approche qui consiste à exploiter les résultats d’entraînement et les poids d’un modèle existant pour développer un nouveau modèle, et a expliqué avoir multiplié par plus de 3 la taille de K-EXAONE 2.0 par rapport au modèle précédent. L’objectif est de réduire le temps et les coûts nécessaires à la création d’un nouveau modèle à partir de zéro.
SK텔레콤의 A.X K2는 전체 파라미터가 688B지만 추론 때 활성화되는 규모는 33B 수준이다. 혼합전문가 구조는 모델 전체의 지식 규모를 유지하면서 질문을 처리할 때 필요한 일부 파라미터만 작동시키는 방식이다. 업스테이지의 솔라 오픈2는 전작 가중치의 약 2.3%만 계승해 250B 모델을 만들었고, 긴 문맥에서 사무 생산성·문서 작업·코딩 같은 에이전트 활용을 겨냥했다.
Le A.X K2 de SK Telecom compte au total 688B paramètres, mais sa taille activée lors de l’inférence est d’environ 33B. Une architecture à mixture-of-experts conserve la taille des connaissances de l’ensemble du modèle, tout en n’activant que les paramètres nécessaires au traitement d’une question. Solar Open 2 d’Upstage a repris environ 2,3 % des poids du modèle précédent pour créer un modèle de 250B paramètres, destiné notamment aux usages agentiques dans les contextes longs, à la productivité bureautique, au travail documentaire et au codage.
모티프테크놀로지스의 모티프 3는 3140억개 파라미터 모델이지만 실제 추론에 활성화되는 규모는 132억개다. 자체 설계로 전체 모델은 크게 유지하고 연산량은 낮추는 데 초점을 맞췄다. 한국어와 추론 집약적 작업, 법률·금융 데이터에 중점을 뒀다는 설명이다. 앞서 공개된 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수에서는 모티프 3가 47점으로 네 모델 중 가장 높은 점수를 기록했다.
Motif 3, de Motif Technologies, est un modèle de 314 milliards de paramètres, mais seuls 13,2 milliards sont activés lors de l’inférence. L’entreprise s’est concentrée, avec sa propre architecture, sur le maintien d’un modèle global de grande taille tout en réduisant la quantité de calcul. Elle explique avoir mis l’accent sur le coréen, les tâches à forte intensité de raisonnement et les données juridiques et financières. Dans l’Artificial Analysis Intelligence Index publié précédemment, Motif 3 a obtenu 47 points, le meilleur score parmi les quatre modèles.
구체적으로 달라지는 것은 답변의 품질과 사용 비용 사이에서 선택할 수 있는 폭이다. SK텔레콤은 복잡한 문제를 푸는 사고 모드와 짧고 지연 시간이 낮은 응답을 위한 비사고 모드를 지원한다고 밝혔다. 다만 지수 점수와 기술 자료는 각 모델의 가능성을 보여주는 자료이며, 실제 서비스에서 같은 결과가 재현되는지는 더 확인해야 한다. 2차 평가에서는 벤치마크가 100점 만점 중 40점, 전문가 평가가 35점, 사용자 평가가 25점을 차지한다. 최종적으로는 네 팀 중 세 팀이 다음 단계로 진출한다.
Concrètement, cela élargit le choix possible entre la qualité des réponses et le coût d’utilisation. SK Telecom a indiqué que son modèle prend en charge un mode de raisonnement pour résoudre les problèmes complexes et un mode sans raisonnement pour fournir des réponses courtes à faible latence. Les scores de l’indice et les documents techniques montrent toutefois le potentiel de chaque modèle ; il faudra encore vérifier si les mêmes résultats peuvent être reproduits dans des services réels. Lors de la deuxième évaluation, les benchmarks compteront pour 40 points sur 100, l’évaluation des experts pour 35 points et celle des utilisateurs pour 25 points. Au final, trois des quatre équipes passeront à l’étape suivante.