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노타, 엔비디아 ‘네모트론 해커톤’ 종합 우승…”데이터 중심 양자화 가능성 입증” - AI타임스

[AI] NVIDIA | | 🔬 연구
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요약

뉴엔AI가 자사 개발한 오픈 소스 한국어 특화 대규모 언어 모델(LLM)인 'QuettaLLMs'로 국내 인공지능 성능 평가 지표인 K-AI 리더보드 종합 1위를 차지했습니다. 이번 성과는 경쟁 모델 대비 더 적은 규모의 파라미터를 활용하면서도 한국어 문법 완결도와 유창성 등 품질에서 압도적인 우위를 점한 덕분에 가능했습니다. 이로써 뉴엔AI는 단순한 모델의 크기를 넘어 한국어 최적화를 통한 실질적인 성능을 입증하며 국내 AI 기술 경쟁력을 각인시켰습니다.

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본문

AI 경량화 전문 노타(대표 채명수)는 엔비디아 네모트론 해커톤에서 전문가 혼합(MoE) 모델 양자화에 특화된 합성 데이터 생성 기술로 ‘트랙 C’ 1위를 차지하는 등 종합 1위에 올랐다고 24일 밝혔다. 이번 해커톤은 엔비디아의 오픈소스 AI 모델인 ‘네모트론’의 연구 성과를 공유한 것이다. 국내 개발자들이 글로벌 수준의 AI 기술을 현장에서 직접 경험하며 실무 적용 역량을 높일 수 있도록 마련됐다. 개발자들은 엔비디아 기술을 활용해 실문제 해결형 AI 에이전트 개발(트랙 A), 도메인 특화 네모트론 모델의 지도 미세조정(SFT)·강화학습(RL) 바탕의 고도화(트랙 B), 고품질 데이터셋 구축을 위한 합성데이터 파이프라인 설계(트랙 C) 등에서 경쟁을 펼쳤다. 노타는 그중 SDG를 위한 합성 데이터 파이프라인을 다루는 트랙 C에서 1위를 차지했으며, 모든 트랙 참가 팀 중에서도 가장 높은 평가를 받아 종합 1위에 올랐다. 특히, 노타는 이번 대회에서 엔비디아 ‘네모트론 3 슈퍼’ 바탕의 에이전트를 활용해 MoE 구조에 특화된 양자화용 데이터셋을 구축하고, 이를 토대로 MoE 모델의 성능 손실을 최소화할 수 있는 데이터 중심(Data-centric) 접근법을 선보였다. 기존 양자화 방식이 주로 수식과 알고리즘 중심의 최적화에 초점을 맞춰왔다면, 노타는 데이터셋의 구조와 품질, 목적 적합성을 정교하게 설계하는 방식으로 양자화 성능을 끌어올렸다는 점에서 차별화된다는 설명이다. AI 최적화의 무게중심이 모델 압축 알고리즘 자체를 넘어, ‘어떤 데이터를 설계하고 활용하느냐’로 확장되고 있다는 의미라고 밝혔다. 노타는 이번 해커톤을 통해 최근 흐름에 부합하는 실질적 성과를 제시했으며, 이를 바탕으로 엔비디아와의 협력 관계를 확장하는 계기가 될 것으로 전망했다. 노타는 비전언어모델(VLM) 실시간 영상 분석 솔루션 ‘NVA’에 엔비디아의 검색·요약 도구 ‘VSS 블루프린트’를 접목해 이상 상황을 실시간으로 탐지 및 요약하는 등 엔비디아와 비전 AI 응용 분야에서의 기술 협력을 이어가고 있다. 채명수 노타 대표는 “이번 수상은 AI 최적화가 단순히 알고리즘 고도화에 머무르지 않고, 목적에 맞는 데이터를 어떻게 설계하고 활용하느냐에 따라 새로운 가능성을 만들 수 있음을 보여준 성과”라며 “앞으로도 엔비디아와의 협력을 바탕으로 실제 산업 현장에 적용 가능한 데이터 중심 AI 최적화 기술과 솔루션을 지속 고도화해 나가겠다”라고 말했다. 장세민 기자 [email protected]

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