90%의 인류가 소통할 수 있는 AI, 알리바바 '바벨' 모델의 의미와 가능성

알리바바가 세계 인구 90%가 사용하는 언어를 지원하는 AI 모델을 내놨대요

 

"알리바바가 세계 인구 90%가 사용하는 언어를 지원하는 AI 모델을 내놨대요! 이게 무슨 의미일까요?"

 

 

알리바바가 정말 대단한 걸 내놨네요! 전 세계 인구의 90%가 사용하는 25개 언어를 지원하는 오픈소스 AI 모델 '바벨(Babel)'을 발표했거든요. 이름부터가 의미심장하죠? 성경에 나오는 바벨탑처럼, 온 세계가 하나의 언어모델로 소통할 수 있다는 의미를 담았다고 해요.

 

 

지금까지 나온 AI 모델들은 주로 영어나 중국어, 스페인어 같은 '큰' 언어들에만 집중했어요. 하지만 세상에는 그것보다 훨씬 다양한 언어가 있잖아요? 스와힐리어, 자바어, 버마어 같은 언어들은 어떻게 될까요? 이런 언어를 쓰는 사람들은 AI 혁명에서 소외될 수밖에 없었던 거죠.

 

 

알리바바의 이번 도전은 이런 불균형을 해소하려는 시도라는 점에서 굉장히 의미가 크다고 봐요. 과연 이 '바벨'이라는 모델은 어떤 특징이 있고, 우리에게 어떤 영향을 미칠까요? 함께 살펴봐요!

 

 

바벨이 특별한 이유, '저자원 언어' 지원

 

바벨이 특별한 가장 큰 이유는 '저자원 언어'에서도 뛰어난 성능을 보인다는 점이에요. 저자원 언어란 인터넷에 데이터가 많지 않은 언어들을 말해요. AI는 데이터로 학습하기 때문에, 이런 언어들은 그동안 AI의 사각지대였죠.

 

 

인터넷에서 영어 자료를 찾기는 쉽지만, 스와힐리어나 버마어 자료는 훨씬 적잖아요. 그래서 이런 언어를 쓰는 사람들은 AI의 혜택을 제대로 누리지 못했어요. 바벨은 이런 문제를 해결하려고 노력한 모델이에요.

 

 

이건 정말 중요한 발전이라고 생각해요. AI가 특정 언어권 사람들만 도와주는 기술이 아니라, 전 세계 더 많은 사람들에게 도움이 될 수 있는 가능성을 열어주니까요!

 

 

바벨은 어떻게 이런 성능을 달성했을까?

 

 

 

바벨이 저자원 언어에서도 좋은 성능을 내는 비결은 뭘까요? 바로 '레이어 확장(layer extension)'이라는 기술을 도입했기 때문이에요. 이 방법은 기존 모델 구조를 유지한 채로 새로운 레이어를 추가해서 모델의 성능을 향상시키는 방식이에요.

 

 

쉽게 설명하자면, 기존 AI 모델에 '언어 이해력 증강 팩'을 추가한 거라고 볼 수 있어요. 이렇게 하면 모델의 기본 구조는 그대로 유지하면서도 다양한 언어를 더 잘 이해할 수 있게 된답니다.

 

 

또 하나 중요한 점은 데이터 수집 방법이에요. 바벨 팀은 위키백과, 뉴스 기사, 교과서뿐만 아니라 'MADLAD-400', 'CulturaX'와 같은 다국어 데이터셋을 활용했어요. 이렇게 다양한 출처에서 데이터를 모으고 엄격하게 선별해서 학습 데이터의 품질을 높였죠.

 

 

AI 모델을 만들 때는 '양'도 중요하지만 '질'도 중요하거든요. 단순히 많은 데이터를 모으는 것보다, 좋은 품질의 다양한 데이터를 모으는 게 더 효과적일 수 있어요. 바벨 팀이 바로 이 점에 집중한 것 같네요.

 

 

두 가지 버전, 각각 다른 매력

 

바벨은 두 가지 버전으로 출시됐어요. 첫 번째는 '바벨-9B'로, 이름에서 알 수 있듯이 90억 개의 매개변수를 가진 모델이에요. 이 버전은 다국어 이해 능력을 유지하면서도 속도를 최적화했대요.

 

 

그리고 두 번째는 '바벨-83B'예요. 무려 830억 개의 매개변수를 가진 대형 모델이죠. 이 버전은 상용 AI 모델과 견줄 수 있을 정도로 성능을 확장한 버전이에요.

 

 

간단히 비유하자면, 바벨-9B는 가볍고 빠른 경차 같은 모델이고, 바벨-83B는 강력한 성능의 대형 세단 같은 모델이라고 볼 수 있어요. 필요에 따라 선택해서 사용할 수 있다는 게 장점이죠!

 

 

성능은 어떨까? 놀라운 벤치마크 결과

 

'말은 쉽지만 실제로 잘 될까?' 하는 의문이 들 수 있어요. 그런데 벤치마크 결과를 보면 정말 놀랍습니다!

 

 

바벨-9B는 평균 63.4점을 기록하며 비슷한 크기의 다른 모델들('GLM4-9B'의 59.2점, '젬마2-9B'의 59.5점)을 앞섰어요. 특히 수학적 추론 과제에서 43.4점, 번역 과제에서 55.1점이라는 좋은 성적을 거뒀대요.

 

 

더 놀라운 것은 바벨-83B의 성능이에요. 다국어 모델 사상 최고점인 평균 73.2점을 기록했대요! 이는 '큐원2.5-72B'(69.8점)와 '라마3.1-70B'(66.9점)보다 높은 점수예요.

 

 

특히 저자원 언어 처리에서 5~10% 향상된 성능을 보여줬다는 점이 중요해요. 이것이 바로 바벨이 추구하는 가치니까요!

 

 

게다가 100만 개 이상의 대화형 데이터셋으로 학습한 바벨 미세조정 모델은 GPT-4o와 같은 상용 AI 모델과 비슷한 성능을 발휘한다고 해요. 오픈소스 모델이 상용 모델과 견줄 만하다니, 정말 대단하죠?

 

 

전 세계 AI 모델의 다국어 지원 경쟁, 무엇을 의미할까?

 

바벨만 이런 노력을 하고 있는 건 아니에요. 최근에는 다양한 기업들이 다국어 모델을 내놓고 있거든요.

 

 

바벨 발표 며칠 전에는 코히어가 세계 인구 절반이 사용하는 23개 언어를 지원하는 '아야 비전'을 출시했어요. 미스트랄은 아랍어 전문 모델을 내놓았고, EU에서는 24개 공식 언어를 지원하는 모델 프로젝트가 시작됐죠.

 

 

이런 흐름이 의미하는 건 뭘까요? AI 기술이 이제 전 세계적으로 확산되고 있다는 신호라고 볼 수 있어요. 초기에는 영어권 중심으로 발전했던 AI가 이제는 더 다양한 언어와 문화로 확장되고 있는 거죠.

 

 

이건 정말 중요한 변화예요. AI의 혜택이 특정 언어권에만 집중되는 게 아니라, 전 세계 더 많은 사람들에게 골고루 돌아갈 수 있다는 의미니까요.

 

 

바벨 등장의 의미와 우리에게 미칠 영향

 

 

바벨의 등장이 우리에게 어떤 의미가 있을까요? 글로벌 비즈니스 시장에서 활동하는 기업들에게는 정말 반가운 소식일 거예요. 다양한 언어권의 고객들과 더 자연스럽게 소통할 수 있는 도구가 생겼으니까요.

 

 

또한 다양한 언어로 된 콘텐츠를 번역하고 분석하는 작업이 훨씬 수월해질 거예요. 예를 들어, 인도네시아어나 스와힐리어로 된 시장 조사 자료를 분석하거나, 다양한 언어로 마케팅 콘텐츠를 제작하는 일이 더 쉬워질 수 있어요.

 

 

연구자들에게도 큰 도움이 될 것 같아요. 다양한 언어로 된 학술 자료를 더 쉽게 접근하고 분석할 수 있으니까요. 이런 모델이 등장하면 언어의 장벽이 낮아져서 지식과 정보의 교류가 더 활발해질 수 있을 거예요.

 

 

그리고 무엇보다 중요한 건, 다양한 언어를 사용하는 사람들이 AI 기술의 혜택을 더 많이 누릴 수 있게 된다는 점이에요. 영어를 잘 모르는 사람들도 자신의 모국어로 AI와 소통하고 도움을 받을 수 있게 되는 거죠. 이건 정말 큰 변화예요!

 

 

우리가 주목해야 할 점

 

바벨에서 특히 주목할 만한 점은 오픈소스로 공개됐다는 거예요. 지금 바로 깃허브나 허깅페이스에서 다운로드해서 사용해볼 수 있답니다. 이건 정말 좋은 소식이에요!

 

 

왜냐하면 개발자들이 이 모델을 활용해서 다양한 서비스와 애플리케이션을 만들 수 있기 때문이에요. 그리고 연구자들은 이 모델을 더 발전시키고 개선할 수 있겠죠.

 

 

오픈소스 AI 모델의 발전은 AI 기술의 민주화를 촉진할 수 있어요. 대형 기업들만 AI 기술을 독점하는 게 아니라, 더 많은 개발자와 연구자들이 접근할 수 있게 되니까요. 이런 흐름이 계속된다면 AI 기술의 발전 속도는 더욱 빨라질 것 같아요.

 

 

마치며: 더 다양하고 포용적인 AI의 미래

 

알리바바의 바벨은 단순한 기술적 발전을 넘어, AI가 나아가야 할 방향을 보여주는 중요한 이정표가 아닐까 싶어요. 더 다양한 언어와 문화를 포용하는 AI, 더 많은 사람들에게 혜택을 주는 AI가 바로 우리가 지향해야 할 미래가 아닐까요?

 

 

기술의 발전이 특정 집단에게만 혜택을 주는 게 아니라, 전 세계 더 많은 사람들에게 골고루 혜택을 줄 수 있다면 정말 좋겠죠. 바벨과 같은 다국어 AI 모델의 등장이 그런 미래를 앞당기는 데 기여할 수 있을 거라고 생각해요.

 

 

여러분은 이런 다국어 AI 모델이 가져올 변화에 대해 어떻게 생각하시나요? 혹시 바벨이나 다른 다국어 모델을 사용해 보신 적이 있다면, 어떤 경험을 하셨는지 댓글로 공유해 주세요