국내 대규모 언어 모델(LLM) 현황과 해외 모델 비교
인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서, 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.
특히, GPT-4, Claude, Gemini와 같은 글로벌 모델이 주목받는 가운데, 한국에서도 네이버, 카카오, LG AI 연구원, AI 스타트업 등이 자체적인 LLM을 개발하며 경쟁력을 키우고 있습니다.
이번 글에서는 국내에서 개발된 주요 LLM을 소개, 특징, 사용법 중심으로 살펴보고, 해외 모델과 비교하여 한국 AI 시장의 현황을 분석해보겠습니다.
1. 네이버의 하이퍼클로바 (HyperCLOVA)
네이버는 2021년 하이퍼클로바(HyperCLOVA) 를 공개하며, 한국어에 최적화된 AI 모델을 선보였습니다.
이는 GPT-3보다 한국어 처리 성능이 뛰어나며, 네이버의 다양한 서비스에 활용되고 있습니다.
✅ 특징
- 2,040억 개의 파라미터를 보유한 대규모 언어 모델
- 한국어 특화 모델로, GPT-3보다 한국어 문맥 이해력이 뛰어남
- 네이버 검색, 스마트스토어, 파파고 번역 등에 적용됨
🛠 사용법
하이퍼클로바는 네이버 클라우드 플랫폼(NCP)에서 API 형태로 제공됩니다.
이를 통해 기업 및 개발자들이 텍스트 생성, 요약, 감정 분석, 질의응답 등의 AI 기능을 쉽게 적용할 수 있습니다.
2. 카카오의 KoGPT-3
카카오는 2021년 KoGPT-3를 공개하며, 한국어에 최적화된 대규모 언어 모델을 개발하였습니다.
이는 GPT-3 아키텍처를 기반으로 하면서도 한국어 자연어 처리(NLP) 성능을 극대화한 모델입니다.
✅ 특징
- 600억 개의 파라미터를 보유
- 한국어 문맥 이해와 생성 능력이 뛰어나며, GPT-3보다 자연스러운 한국어 문장 생성 가능
- 챗봇, AI 상담, 콘텐츠 생성 등에 활용 가능
🛠 사용법
KoGPT-3는 카카오의 API 서비스를 통해 제공되며, 개발자들이 쉽게 AI 모델을 활용할 수 있습니다.
이를 통해 자동 응답 시스템, 콘텐츠 요약, 데이터 분석 등에 적용할 수 있습니다.
3. LG AI 연구원의 엑사원 (ExaOne)
LG AI 연구원은 엑사원(ExaOne) 이라는 대규모 AI 모델을 개발하였으며, 이는 단순한 언어 모델을 넘어 이미지와 텍스트를 동시에 이해할 수 있는 멀티모달 모델입니다.
✅ 특징
- 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 능력 보유
- 한국어뿐만 아니라 다국어 지원
- 멀티모달 AI 기능 탑재(이미지+텍스트 동시 이해 가능)
🛠 사용법
엑사원은 LG그룹 내 다양한 서비스와 제품에 적용되고 있으며, 기업용 AI 솔루션으로 활용됩니다.
주로 문서 자동화, 데이터 분석, 고객 서비스 개선 등에 사용됩니다.
4. MOREH의 모티프 (MOTIF)
AI 스타트업 MOREH는 한국어 특화 LLM인 모티프(MOTIF) 를 개발하였습니다.
이는 웹사이트, 특허 문서, 연구 보고서 등 다양한 한국어 전문 문서를 학습하여 전문 지식 기반 AI로 활용됩니다.
✅ 특징
- 한국어 전문 분야 데이터를 학습하여 전문 용어 처리 능력이 뛰어남
- KMMLU 벤치마크(한국어 LLM 평가)에서 높은 성능 기록 (64.74점)
🛠 사용법
모티프는 허깅페이스(Hugging Face)에서 오픈소스로 제공되며, 연구자 및 개발자들이 쉽게 활용할 수 있습니다.
5. 디노티시아의 DNA
디노티시아는 AI 전문 기업으로, 자체 개발한 LLM인 DNA를 공개하였습니다.
✅ 특징
- KMMLU 벤치마크에서 53.26점 기록, 한국어와 영어 이해도에서 높은 성능을 보임
- LG 엑사원 3.5, 엔씨소프트 바르코와 비교해도 경쟁력 있는 성능 제공
🛠 사용법
DNA는 연구 및 상업적 목적으로 활용될 수 있으며, 기업들의 AI 솔루션 구축에 적용 가능합니다.
6. 국내외 LLM 비교
🔍 파라미터 규모 및 특징 비교
| 국가 | 기업 | 모델명 | 파라미터 수 | 주요 특징 |
| 🇺🇸 미국 | OpenAI | GPT-4 | 1,750억+ | 멀티모달(텍스트+이미지), 강력한 자연어 이해 |
| 🇺🇸 미국 | Gemini | 미공개 | 코드 이해 가능, 대규모 멀티태스크 지원 | |
| 🇨🇳 중국 | Baidu | Ernie 4.0 | 2,600억 | 중국어 특화, 멀티모달 지원 |
| 🇰🇷 한국 | Naver | HyperCLOVA | 2,040억 | 한국어 최적화, 네이버 서비스 연계 |
| 🇰🇷 한국 | Kakao | KoGPT-3 | 600억 | 한국어 문맥 이해력 뛰어남 |
| 🇰🇷 한국 | LG AI 연구원 | ExaOne | 미공개 | 멀티모달 AI 지원 (이미지+텍스트) |
| 🇰🇷 한국 | MOREH | MOTIF | 미공개 | 전문 용어 처리 능력 우수 |
| 🇰🇷 한국 | 디노티시아 | DNA | 미공개 | 한국어+영어 LLM 벤치마크에서 우수한 성능 |
결론: 한국 LLM의 경쟁력과 과제
현재 한국은 네이버, 카카오, LG AI 연구원 등 주요 기업들이 자체 LLM을 개발하며 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 키워가고 있습니다.
✅ 강점
- 한국어에 최적화된 모델이 많아 한국어 NLP 성능이 뛰어남
- 기업용 AI 솔루션으로 활용 가능 (e.g. 네이버 검색, 카카오 챗봇, LG AI 서비스)
- 멀티모달 AI(이미지+텍스트) 연구가 활발하게 진행 중
❗ 과제
- 글로벌 시장에서의 경쟁력 강화 (영어, 다국어 지원 확대 필요)
- 파라미터 크기 확대 및 최신 아키텍처 적용
- 중소기업 및 스타트업들의 AI 접근성 개선
향후 국내 LLM이 발전하면서, 단순히 한국어 NLP를 넘어 글로벌 AI 시장에서의 경쟁력을 갖춘 모델이 등장할 것으로 기대됩니다.
한국 AI의 발전을 지켜보며, 앞으로 어떤 혁신이 나올지 기대해 봅니다! 🚀
