크래프톤, 자체 개발 300억 매개변수 LLM '라온-1 미니' 공개…성능·비용 효율 강화

모델 설계부터 학습까지 독자 개발…오픈소스로 공개해 상업적 활용 가능

해외 동급 모델 대비 높은 성능 확보…한국어 대화·AI 에이전트 역량 강점

전체 300억개 중 40억개 매개변수만 활성화…응답 속도 높이고 추론 비용 절감

크래프톤은 자체 개발 300억개 매개변수(파라미터) 규모의 거대언어모델(LLM) '라온-1 미니(Raon-1 mini)'의 프리뷰 버전을 21일 공개했다. 라온-1 미니의 해외 등급 모델 벤치마크 이미지. [사진=크래프톤]

크래프톤이 AI 본부에서 자체 개발한 거대언어모델(LLM)을 오픈소스로 공개하며 독자 AI 모델 개발 역량을 확대하고 있다. 이를 기반으로 다양한 산업에서 활용할 수 있는 고효율 AI 모델을 개발한다는 계획이다.

크래프톤은 자체 개발 300억개(30B) 매개변수(파라미터) 규모의 거대언어모델(LLM) '라온-1 미니(Raon-1 mini)'의 프리뷰 버전을 21일 공개했다.

라온-1 미니 프리뷰는 크래프톤이 모델 설계부터 프롬 스크래치 학습까지 전 과정을 수행한 LLM이다. 영어와 한국어를 지원한다. 

크래프톤은 전체 300억개 파라미터 중 필요한 40억개(4B)만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조와 자체 개발한 선형 어텐션 기술의 결합을 바탕으로 독자 모델 아키텍처를 설계했다. 이를 통해 빠른 응답 속도와 낮은 추론 비용을 실현하며 높은 성능과 추론 효율성을 동시에 확보했다는 설명이다. 

크래프톤은 올해 4월 AI 모델 브랜드 '라온'을 출범하고 음성 언어 모델, 실시간 음성 대화 모델, 텍스트-음성 변환 모델, 비전 인코더 등 4종의 AI 모델을 오픈소스로 공개한 바 있다. 이번 라온-1 미니 프리뷰는 향후 크래프톤이 개발할 AI 모델의 기반이 되는 LLM이다. 크래프톤은 허깅페이스에 아파치 2.0 라이선스로 공개했다. 

크래프톤은 이번 개발로 다양한 AI 활용 분야의 요구에 맞춰 성능과 추론 효율을 설계할 수 있는 기술력을 확보했다는 설명이다. 

라온-1 미니 프리뷰는 해외 동급 규모 모델 대비 우수한 성능을 확보했다. 일부 지표에서는 국내 대형 모델에 근접했다. 특히 자연스러운 한국어 대화 능력에 강점이 있는 모델로 형식 지정, 페르소나 설정 등 지시를 정확히 따르는 지시 이행 능력이 강조됐다. 지시 이행은 여러 단계의 작업을 스스로 처리하는 에이전트 활용에 필수적인 능력이다.

크래프톤은 이번 LLM 경쟁력으로 비용 효율성을 꼽았다. 크래프톤 관계자는 "인공지능(AI) 활용이 산업 전반으로 확산되면서 성능뿐만 아니라 실제 사용 환경에서의 비용 대비 성능이 모델의 경쟁력을 좌우한다고 판단했다"며 "이에 단순한 벤치마크 점수보다 실사용 활용성을 고려해 모델을 개발했다"고 말했다. 

크래프톤은 라온-1 미니를 지속적으로 업데이트해 성능을 개선한 뒤 정식 버전을 선보일 계획이다. 정식 버전 출시 때는 모델의 학습 과정과 최종 성능을 상세히 기술한 테크니컬 리포트도 함께 공개한다.

이강욱 크래프톤 CAIO는 "라온-1 미니 공개는 크래프톤이 5년 넘게 축적해 온 AI 연구개발 역량을 통해 경쟁력 있는 언어 모델을 독립적으로 개발한 성과"라며 "성능은 높이고 비용 부담은 낮춘 가성비 LLM으로 다양한 산업 현장에서 AI 활용의 폭을 넓혀 나가겠다"고 말했다.

크래프톤은 게임에도 자체 AI 연구 성과를 적용하고 있다. 지난 6월에는 엔비디아와 공동 개발한 AI 동료 '펍지(PUBG) 앨라이'를 배틀그라운드에 적용해 베타 서비스를 진행했다. 이용자가 AI 캐릭터와 음성으로 소통하며 아이템 수집과 전략 수립 등을 함께 수행하는 방식이다.