![[사진=SKT] ](http://www.the-tech.co.kr/data/photos/20250731/art_17537491270938_367e26.jpg?iqs=0.395386885486402)
[더테크 이승수 기자] SKT가 거대언어모델 개발로 자체 역량을 높이고 컨소시엄 협업에 박차를 가하고 있다.
SKT는 7월 한 달 동안 대규모 학습(CPT)에 기반한 A.X 4.0 모델 2종에 이어 프롬 스크래치 방식의 A.X 3.1 모델 2종(표준, 경량)을 순차적으로 선보였다. 이번에 LLM을 산업 영역에 보다 폭넓게 활용하기 위한 기술 2종을 추가하면서 총 6개의 모델을 발표했다고 29일 밝혔다.
SKT는 프롬 스크래치2) 방식의 LLM 개발을 꾸준히 이어가는 한편, 향후 발표할 A.X 4.0 추론형 모델 등 지속적으로 개발중인 LLM의 활용도와 성능을 높여간다는 계획이다.
자연어처리 기술에서 인코더란, 입력된 문장을 문맥으로 변환하고 이를 바탕으로 다양한 자연어 처리 작업을 수행하도록 돕는 핵심 구성요소다. 문장의 모든 단어들의 상호 관계를 파악, 전체 의미와 맥락을 이해하는 역할을 한다.
SKT는 A.X 모델에 필요한 데이터의 전 과정 처리 프로세스에 적용하기 위해 ‘A.X 인코더’를 개발했다. ‘A.X인코더’는 긴 문서도 빠르고 효율적으로 처리 가능해 대규모 LLM 학습에 적합하다.
‘A.X 인코더’는 1억 4천9백만개(149M)의 매개변수를 바탕으로 작동하며, 자연어 이해 성능지표 평균 85.47점을 달성해 글로벌 최고수준(SOTA)급 성능을 확인했다. 기존 글로벌 오픈소스 모델을 기반으로 KLUE3) 팀에서 공개한 ‘RoBerTa-base’의 성능지표(80.19점)를 상회하는 수준이다.
‘A.X 인코더’는 16,384개의 토큰까지 처리가 가능해 기존 모델들보다 최대 3배의 추론속도와 2배의 학습속도를 구현할 수 있다. 통상적으로 기존 모델들이 512개의 토큰을 처리해 보통 문장 혹은 문단 정도의 처리가 가능했다면, 그보다 월등히 큰 문맥을 빠르고 효율적으로 처리한다.
‘A.X 4.0 VL Light’는 대규모 멀티모달 한국어 데이터셋이 학습된 시각-언어모델(VLM)이다. 70억 개(7B) 매개변수의 A.X 4.0 Light 모델을 기반으로 개발되어 사용자 시스템에 쉽게 적용 가능하면서도 중형 모델 수준의 강력한 성능을 가지고 있다.
‘A.X 4.0 VL Light’는 한국어 시각 벤치마크에서 평균 79.4점을 기록하며, Qwen2.5-VL32B(73.4점)보다 훨씬 작은 모델 크기에도 불구하고 더 우수한 성능을 보였다. 또한 한국어 텍스트 벤치마크에서는 평균 60.2점을 기록했다.
김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “독자적인 기술력 확보가 소버린 AI의 핵심인 만큼, 자체 역량을 높이고 컨소시엄 기업들과의 협업에도 박차를 가해 글로벌 최고 수준의 AI 경쟁력을 확보할 것”이라고 밝혔다.