科学技術情報通信部が推進する「独自人工知能（AI）ファウンデーションモデル（独パモ）」プロジェクトの2次段階評価が間近に迫っている。各企業が自社モデルを公開する中、韓国語や数学、科学などの特化分野では競争力を証明したが、超大型モデルの運用と推論効率の面ではグローバルフロンティアモデルとの違いが依然として見られる。
2日、業界によると独パモプロジェクトに参加しているSKテレコム、アップステージ、LG AI研究所は先月Hugging Faceにモデルを公開した。新たに参加したモティフテクノロジーズ（モティフ）もプレビュー版を発表した。
Hugging Faceに公開されたモデルカードを分析した結果、同一・類似名称で公開されたベンチマークは、数学推論、科学推論、高難度総合推論、指示実行、長文推論、韓国語知識、韓国文化及び常識など7つであることが分かった。公開された共通ベンチマークには韓国語知識や文化理解など国内特化評価が含まれている。
SKTのA.X K2は韓国文化・常識（91.6点）、韓国語知識（80.5点）、長文推論（66.0点）、数学推論（97.1点）など4つの指標で3モデル中最も高い得点を記録した。アップステージのソーラーオープン2（Solar Open 2）は科学推論（86.3点）、高難度総合推論（28.8点）、指示実行（80.0点）など3つの指標で相対的に高い得点を示した。
一方、1次段階評価で1位を獲得したLG AI研究所のK-EXAONE 2.0は7つの共通指標の中で最高点を記録した項目がなかった。
モデル規模はLG AI研究所が最も先行している。K-エクサワンは7500億個（750B）のパラメータを持ち、国内最大規模を誇る。LG AI研究所はこれを基に追加的なデータ品質改善や強化学習を通じてグローバルフロンティア級モデルへと成長させる方針である。
イム・ウヒョンLG AI研究所共同研究院長は「現在のモデルは完成した結果ではなく、フロンティア級モデルへと高度化するための出発点である」とし、「データ品質の高度化、後続学習、強化学習、推論技術の精緻化などを通じてK-エクサワンの性能を完成させていく」と説明した。
ただし、専門家は今回公開されたモデルが最終提出版ではなくプレビュー版であり、グローバル競争力評価には限界があると指摘している。公開されたベンチマークも韓国語や国内文化理解など特化分野の比重が高いため、今回の結果はすべての性能指標でグローバルモデルとの優劣を示すものではなく、企業ごとの強みや技術方向を確認する意義があるという。
ボン・カンホソフトウェア政策研究所上級研究員は「今回の結果はすべての性能指標でグローバルモデルを超えたかを評価するのではなく、一部の領域でグローバルフロンティア級競争力を確保したかを確認する意義がある」とし、「独パモを通じて蓄積した技術と開発経験が今後の国内AI競争力の基盤となるだろう」と述べた。
グローバルフロンティアモデル競争は超大型モデルの規模とともに推論効率競争も本格化している様相である。最近、中国の文ショットAIが公開した「キミK3（Kimi K3）」は、全体のパラメータ規模が国内最大のK-エクサワンより約3.7倍大きく、長文処理やマルチモーダル、エージェント機能も統合されている。
特にキミK3は全896人の専門家（Expert）のうちトークンごとに16人だけを選択して演算する超希少（MoE, Mixture of Experts）構造を適用し、実際の演算に参加する活性パラメータ比率を約3.7%に低下させた。これは超大型モデルを維持しつつも演算量とコストを削減し、推論効率を高める方式である。一方、国内公開モデルの活性パラメータ比率は約4.1〜6.0%であり、超大型モデルの推論効率を高めるための技術競争も本格化している。
* この記事はAIによって翻訳されました。
