해피 테크로그

AI 뉴스는 하루에도 몇 개씩 쏟아집니다. 그래서 새로운 모델이 나왔다는 소식만으로는 크게 놀라지 않게 됐습니다. 그런데 7월 17일 공개된 중국 Moonshot AI의 Kimi K3 는 조금 다르게 볼 만합니다. 중국 기업이 만든 모델이 최상위권 AI와 비교될 만큼 커졌다는 점도 그렇지만, 이번에는 성능 경쟁만의 이야기가 아니기 때문입니다. Kimi K3는 거대한 규모와 긴 문맥 처리 능력, 그리고 오픈웨이트 방식 이라는 카드를 함께 들고 나왔습니다. AI를 만드는 기업과 개발자 입장에서는 꽤 현실적인 선택지가 하나 더 생긴 셈입니다. Kimi K3는 어떤 모델인가 Kimi K3는 중국 AI 스타트업 Moonshot AI 가 공개한 대규모 언어 모델입니다. 회사는 이 모델의 전체 파라미터가 2.8조 개 라고 밝혔습니다. 공개형 모델 가운데서는 가장 큰 축에 들어가는 규모입니다. 또 하나 눈에 띄는 수치는 100만 토큰 문맥창 입니다. 쉽게 말해 긴 보고서, 여러 개의 문서, 방대한 코드 프로젝트를 한 번에 읽고 맥락을 이어 가는 작업을 겨냥한 것입니다. 단순히 질문에 답하는 챗봇이라기보다, 긴 업무를 맡길 수 있는 AI 를 목표로 했다고 보면 됩니다. 2.8조 파라미터 규모 100만 토큰 문맥 처리 복잡한 추론과 장기 코딩 작업 지원 이미지까지 다루는 멀티모달 기능 사용자가 내려받아 활용할 수 있는 오픈웨이트 방식 여기서 ‘오픈웨이트’라는 표현은 한 번 짚고 넘어갈 필요가 있습니다. 흔히 오픈소스와 같은 말처럼 쓰이지만, 완전히 같지는 않습니다. 오픈웨이트는 AI가 학습한 가중치를 받아 직접 실행하거나 목적에 맞게 조정할 수 있다는 뜻에 가깝습니다. 학습 데이터와 코드 전체가 모두 공개된다는 의미는 아닙니다. 그래도 특정 AI 서비스에만 의존하지 않고, 기업이나 개발자가 모델을 자체 환경에서 활용할 여지가 생긴다는 점은 큰 차이입니다. ChatGPT와 Claude보다 좋다는 뜻일까 Moons...

들어가며 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI가 일상과 업무 곳곳에 스며들면서, 이들이 얼마나 "그럴듯하게 틀린" 답변을 내놓을 수 있는지도 함께 주목받고 있습니다. 존재하지 않는 논문을 인용하거나, 없는 법 조항을 만들어내거나, 틀린 날짜와 수치를 자신 있게 제시하는 현상을 우리는 '환각(Hallucination)' 이라고 부릅니다. 환각은 단순한 버그가 아니라 대규모 언어 모델(LLM)의 근본적인 작동 방식에서 비롯되는 현상입니다. LLM은 사실을 '검색'해서 답하는 것이 아니라, 학습한 데이터를 바탕으로 통계적으로 가장 그럴듯한 다음 단어를 예측하는 방식으로 문장을 생성하기 때문입니다. 그렇기 때문에 환각을 완전히 '제거'하기보다는 '최소화'하고 '관리'하는 방향으로 기술이 발전하고 있습니다. 이번 글에서는 현재 산업계와 학계에서 활발히 연구·적용되고 있는 주요 해결 기술들을 정리해보겠습니다. 1. 검색 증강 생성 (RAG) 현재 AI 환각을 해결하는 가장 현실적이고 강력한 대안으로 평가받는 기술은 RAG(검색 증강 생성)입니다. 기존의 LLM은 사전에 학습된 데이터(Internal Knowledge)에만 의존하여 답변을 생성하므로, 학습 데이터에 없는 최신 정보나 내부 기밀 데이터 에 대해서는 환각을 일으키기 쉽습니다. RAG 기술은 사용자가 질문을 입력하면, AI가 외부의 신뢰할 수 있는 데이터베이스나 공인된 웹사이트, 혹은 기업 내부 문서를 먼저 검색(Retrieval)하도록 만듭니다. 이후 검색된 핵심 정보를 프롬프트에 실시간으로 삽입하여 LLM이 이를 기반으로 답변을 생성(Generation)하게 유도 합니다. 즉, AI에게 오픈북 테스트를 보게 하는 것과 같습니다. 이 기술을 도입하면 답변의 출처를 명확히 제시할 수 있으며, 데이터 왜곡 현상을 최대 90% 이상 억제할 수 있다는 장점이 있습니다...