카카오, 韓 기업 최초 AI 언어모델 펑션콜 성능 평가 데이터셋 구축
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카카오가 인공지능(AI) 언어모델 펑션콜(함수 호출) 성능을 평가할 수 있는 데이터셋을 구축했다.
카카오는 펑션콜 기술 고도화를 위해 국내 IT 기업 최초로 한국어 대화 환경에서의 성능을 다면적으로 평가할 수 있는 데이터셋을 구축했다.
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지난 23일 오픈소스 커뮤니티 '깃허브'에 게재
[서울=뉴시스]윤정민 기자 = 카카오가 인공지능(AI) 언어모델 펑션콜(함수 호출) 성능을 평가할 수 있는 데이터셋을 구축했다. 한국어 기반 관련 데이터셋을 구축한 것은 국내 IT 기업 중 카카오가 처음이다.
카카오는 데이터셋 '펑션챗-벤치(FunctionChat-Bench)'를 구축했다며 지난 23일 오픈소스로 공개했다고 27일 밝혔다.
펑션콜은 AI 언어모델이 자체적으로 수행할 수 없는 동작을 지시하거나 사전에 학습하지 않은 정보를 실시간 정보를 받아올 수 있도록 언어모델과 API 등의 외부 도구를 연결하는 기술이다.
펑션콜은 언어모델 기반 서비스 구현에 있어 필수적으로 언어모델이 가진 한계를 해결해 새로운 기능으로 확장할 수 있다. 예를 들어 모델에 펑션콜 기능을 활용해 지도 등 특정 API를 연결하면 실시간 도로정보를 호출해 답변할 수 있게 된다.
카카오는 펑션콜 기술 고도화를 위해 국내 IT 기업 최초로 한국어 대화 환경에서의 성능을 다면적으로 평가할 수 있는 데이터셋을 구축했다. 기존 펑션콜 성능 평가 데이터셋은 대부분 글로벌 기업에서 구축한 영어를 토대로 이뤄져 있는데 한국어 기반 데이터셋을 구축한 것이다.
데이터셋은 ▲함수 이름과 인자 추출의 정확성 ▲함수 호출 결과 전달의 정확성 ▲누락 정보 인지를 통한 추가 질의 발생 여부 ▲호출 가능한 함수와의 관련성 감지 등을 평가하는 기준 항목으로 구성돼 있다.
타사 데이터셋이 주로 언어 모델의 정확한 함수 호출 메시지 생성 중심으로만 구축된다. 하지만 카카오는 자사가 구축한 데이터셋에 대해 함수 호출 전후에 요구되는 사용자와의 적절한 상호 작용 메시지 생성 능력까지 평가 영역으로 포함했다는 점에서 차별성을 갖는다고 밝혔다.
카카오는 한국어 AI 언어모델 생태계 활성화와 개방적 AI 환경을 위해 해당 데이터셋을 오픈소스 커뮤니티 '깃허브'에 공개했다. 향후 해당 데이터셋 규모를 늘리고 영어 버전을 추가하는 등 사용성을 지속적으로 확장해 갈 계획이다.
김병학 카카오 카나나 알파 성과리더는 이번 성과에 대해 "한국어 기반의 국내 AI 기술 생태계에 기여할 수 있는 의미를 지닌다"며 "펑션콜 기술 성능 평가 토대를 처음으로 마련한 만큼 꾸준히 데이터셋 활용성을 높여가기 위해 노력할 계획"이라고 말했다.
☞공감언론 뉴시스 alpaca@newsis.com
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