LG EXAONE Deep: AI 혁신의 새로운 지평을 열다

 

AI 기술이 우리의 삶과 산업을 빠르게 변화시키며, 그 중심에 LG AI연구원의 EXAONE Deep이 자리 잡고 있다. EXAONE Deep은 복잡한 문제를 심층적으로 분석하고 전문가 수준의 답변을 제공하는 데 특화된 AI로, LG의 최신 기술력을 보여준다. 이번 글에서는 EXAONE Deep의 특징과 성능 지표, 타 모델과의 비교, 그리고 미래 가능성을 살펴보자.

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EXAONE Deep이란 무엇인가?

EXAONE은 ‘Expert AI for Everyone’의 약자로, 누구나 전문가급 AI를 활용할 수 있도록 설계되었다. EXAONE Deep은 특히 논리적 추론과 심층 분석에 강점을 둔 모드로, 2024년 12월 공개된 EXAONE 3.5 버전에서 그 진가를 발휘한다. 이 모델은 실시간 웹 검색, 장문 처리, 코딩, 수학 등에서 세계 최고 수준을 자랑하며, A4 100페이지 분량의 문서를 단번에 분석하거나 복잡한 질문을 단계별로 풀어낸다. 기업 환경에서 문서 요약, 데이터 분석, 보고서 작성 같은 업무를 혁신적으로 지원한다.

 

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뛰어난 성능의 비결과 지표

EXAONE Deep의 강점은 방대한 데이터와 최적화된 설계에서 나온다. 2024년 기준, 6천만 개 이상의 특허, 코드, 화학, 수학 데이터셋을 학습했으며, 연말까지 법률, 생물학, 의료 등 1억 건 이상의 데이터를 추가로 학습할 예정이다. 주요 성능 지표는 다음과 같다:

• MT-Bench (실제 사용 시나리오): 32B 모델, 8.51점 (세계 최고 수준).
• LongBench (장문 처리): 32,768 토큰 처리, 약 100페이지 문맥 분석.
• LogicKor (논리 추론): 한국어 논리 문제 75% 이상 정답률.
• 운영 효율: EXAONE 2.0 대비 추론 시간 56% 단축, 비용 72% 절감.

‘환각(hallucination)’ 현상을 줄이기 위해 심층 분석 모드를 도입, 출처를 명확히 하며 신뢰도를 높였다. 20개 벤치마크에서 글로벌 오픈소스 모델 중 최고 성능을 기록했다.

 

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경쟁 모델과의 비교

EXAONE Deep을 이해하려면 주요 경쟁 모델과의 비교가 필수다. 여기서는 Meta의 Llama 3.3, Google의 Gemma 2, Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet과 비교해보자.

1. EXAONE Deep (32B) vs Llama 3.3 (70B)

• 컨텍스트 길이: EXAONE Deep 32,768 토큰 vs Llama 3.3 128,000 토큰. Llama가 긴 문맥에서 앞서지만, EXAONE은 더 적은 파라미터로 효율성을 극대화.
• 성능: MT-Bench에서 EXAONE 8.51점 vs Llama 8.7점. Llama가 근소한 우위지만, EXAONE은 한국어 처리(LogicKor 75%)에서 월등히 앞섬.
• 특징: EXAONE은 기업 특화(문서 분석, 코딩 지원), Llama는 오픈소스 범용성 강조.

2. EXAONE Deep (7.8B) vs Gemma 2 (9B)

• 효율성: EXAONE 7.8B는 inference 비용 72% 절감 vs Gemma 2는 중급 효율. EXAONE이 경량 모델에서 우위.
• 성능: KoMT-Bench에서 EXAONE 8.2점 vs Gemma 7.9점. 한국어 성능에서 EXAONE 강세.
• 용도: EXAONE은 온디바이스와 범용 모두 지원, Gemma는 주로 범용 AI에 초점.

3. EXAONE Deep (32B) vs Claude 3.5 Sonnet

• 속도: EXAONE 추론 시간 56% 단축 vs Claude는 고속 처리로 유명. Claude가 약간 앞섬.
• 정확성: EXAONE은 논리 추론(75%)과 실무 활용성 강점, Claude는 코딩과 문제 해결에서 90% 이상 정답률로 우위.
• 접근성: EXAONE 오픈소스 vs Claude 상용 모델. EXAONE이 개방성에서 앞섬.

EXAONE Deep은 한국어 성능과 비용 효율성에서 독보적이며, Llama나 Claude에 비해 산업 적용에 최적화되었다.

 

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산업 현장에서의 활용성과 실적

EXAONE Deep은 실질적인 산업 적용에서 빛난다. LG는 ‘챗엑사원(ChatEXAONE)’을 통해 사내 업무를 지원하며:

• 문서 요약: 50페이지 보고서를 5분 안에 처리.
• 코딩 지원: 90% 이상 정확도로 코드 제안.

모델은 초경량(2.4B), 범용(7.8B), 고성능(32B)으로 나뉘며, 2.4B는 스마트폰에, 32B는 화학·바이오 연구에 활용된다. 2.4B는 일반 시나리오에서 63.3점을 기록, Gemma 2 9B를 앞섰다.

 

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오픈소스 공개와 생태계 확장

LG는 EXAONE 3.5를 오픈소스로 공개하며 AI 생태계를 키운다. 2024년 8월 EXAONE 3.0에 이어 4개월 만에 3.5 버전을 선보였고, 세 모델 모두 개방했다. 한국어 성능(KoMT-Bench 8.2점)에서 세계 최고 수준을 달성하며 국내 AI 경쟁력을 높였다. 배경훈 원장은 “초인공지능을 목표로 혁신을 가속화하겠다”고 밝혔다.

 

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미래를 향한 기대

EXAONE Deep은 산업과 일상을 혁신할 잠재력을 보여준다. 하반기부터 제품과 서비스 출시가 예정되며, 신소재·신약 연구에서 연구 시간을 30% 이상 단축할 가능성을 입증했다. 오픈소스화로 누구나 창의적 아이디어를 실현할 기회가 열렸다. AI가 모두를 위한 도구로 자리 잡는 미래가 다가오고 있다.

 

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EXAONE Deep은 성능, 효율성, 개방성에서 경쟁 모델과 차별화된다. Llama의 범용성, Claude의 정교함을 뛰어넘는 산업 특화 AI로서, 앞으로 어떤 변화를 이끌지 주목할 만하다. AI 혁신의 다음 장을 여는 EXAONE Deep의 여정을 지켜보자.