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LGU+, 자체 개발 생성형 AI '익시젠' 출시

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'엑사원' 기반 통신·플랫폼 데이터 학습한 sLLM
연내 LGU+ 8개 서비스 우선 적용

[서울=뉴스핌] 정승원 기자 = LG유플러스는 자체 개발한 생성형 인공지능(AI) '익시젠(ixi-GEN)'을 출시했다고 25일 밝혔다.

익시젠은 LG AI연구원의 '엑사원(EXAONE)'을 기반으로 LG유플러스의 통신·플랫폼 데이터를 학습시킨 소형언어모델(sLLM·small Large Language Model)이다.

[사진= LG유플러스]

익시젠은 생성형 AI 모델로 인간처럼 사고하고 판단할 수 있기 때문에 자연스러운 대화와 고도화된 예측 등을 가능하게 해준다.

예컨대 기존 챗봇에 생성형 AI를 적용할 경우 시나리오에 있는 질문에 대한 답을 찾아 주는 것이 아니라 인간처럼 질문의 뜻을 이해하고 능동적으로 답을 내는 AI 에이전트 서비스로 진화시킬 수 있다.

익시젠을 LG유플러스의 챗 에이전트에 적용하면 고객 정보를 바탕으로 꼭 필요한 서비스나 상품을 추천해주는 것도 가능하다.

익시젠의 가장 큰 특징은 가볍고 빠르게 AI 기반의 서비스를 제공할 수 있다는 점이다. 성능은 유지하면서도 적용은 쉬운 최적의 효율을 찾아 보다 경제적인 생성형 AI 기반의 서비스를 구현할 수 있다는 설명이다.

익시젠은 통신 영역에 대한 지식 학습과 데이터 학습을 순차적으로 진행해 실제로 활용할 수 있는 상태로 만드는 파인튜닝(Fine Tuning)에 걸리는 시간을 대폭 줄였다.

이를 통해 생성형 AI를 통신 서비스에 빠르게 적용할 수 있게 됐다. 생성형 AI 활용을 원하는 기업(B2B 고객) 입장에서는 특정 산업에 대한 지식을 익시젠에 추가로 학습시켜 빠르게 적용한 뒤 지속적으로 성능을 높여갈 수 있다.

익시젠은 보안성에서도 강점을 가진다. 대형언어모델 대비 경량화 된 모델이기 때문에 기업의 전산 서버에 직접 설치하는 구축형(온프라미스·On-premise)으로도 활용이 가능하다.

이 경우 기업의 데이터 자체가 외부로 반출되지 않기 때문에 민감한 데이터 유출을 우려하는 공공·금융·제조 등 분야의 기업에 적합하다는 것이다.

기업의 상황에 따라 클라우드(Cloud) 환경에서 이용을 원하는 고객도 익시젠을 활용할 수 있다. LG유플러스는 클라우드 환경에서 익시젠을 활용하는 고객을 위해 시스템 인프라와 서비스 컨설팅 등을 제공해 보안성을 높일 수 있다.

익시젠은 지적재산권과 저작권 이슈에서도 자유롭다. 익시젠은 라이선스 이슈가 해소된 데이터 및 유해 정보가 필터링된 클린 데이터로 학습된 엑사원을 기반으로 개발됐기 때문에 이 같은 리스크를 최소화할 수 있다. 윤리적인 측면에서도 LG유플러스는 LG AI 연구원 등과 협업해 그룹차원의 AI 신뢰성 확보를 위해 협력하고 있다.

LG유플러스는 익시젠을 지속 고도화해 NW 업무 에이전트, 챗 에이전트, 모바일 매장 어드바이저 등을 포함해 연내 약 8개 AI 서비스에 적용할 계획이다.

LG유플러스는 익시젠을 중심으로 AI의 손쉬운 활용과 빠른 확산을 돕는 AI 개발 플랫폼 '익시 솔루션(ixi Solution)'도 선보였다.

익시 솔루션을 활용하면 전문 개발자는 LG유플러스의 다양한 AI 엔진을 활용해 새로운 AI 서비스를 빠르게 개발하고 적용할 수 있고 비전문가는 간단한 작업만으로 AI 서비스를 테스트하고 현업에 활용할 수 있다.

LG유플러스는 익시젠과 익시 솔루션을 다양한 서비스에 적용하고 운영하는 과정에서 '효율성', '보안성', '신뢰성'을 지속 강화해나간다는 방침이다.

이를 위해 글로벌 빅테크, 기술 전문기업 등과의 적극적인 협업을 펼치는 '멀티 LLM' 전략도 확대한다.

황규별 LG유플러스 최고데이터책임자(CDO)는 "익시젠의 강점은 가벼움과 속도감으로, 이를 앞세워 익시젠을 사내 다양한 서비스에 적용하며 자사 직원들은 물론 고객들의 디지털 경험을 혁신할 수 있도록 지원해나갈 것"이라며 "향후 LG유플러스는 익시젠과 익시 설루션 활용 사례를 늘려가며 AI 기술력을 고도화하고 AX(AI 전환) 혁신을 가속화하는 한편, B2B 영역으로의 사업 확장에도 속도를 낼 것"이라고 말했다.

origin@newspim.com

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부정 영향 종목

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