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    KT와 협력해?스마트 스피커와 고객 콜센터 훈련 지원한 엔비디아

    • 매일경제 로고

    • 2022-09-23

    • 조회 : 51

    • 댓글 : 0

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    엔비디아 AI가 KT 스마트 스피커와 고객 콜센터 훈련을 지원했다 

     

    엔비디아(CEO 젠슨 황)는 KT가 엔비디아(NVIDIA)와 협력하여 스마트 스피커와 고객 콜센터를 훈련했다고 밝혔다. 

     

     

     

    국내 인기 AI 음성비서 기가지니는 800만 명의 사용자와 대화한다. KT의 AI 기반 스피커는 TV를 제어하고, 실시간 교통 정보를 제공하고 기타 집안에서의 다양한 업무를 수행한다. 대형의 텍스트 데이터 세트를 기반으로 인간 언어를 인식, 이해, 예측 및 생성할 수 있는 머신러닝 알고리즘인 초거대언어 모델 덕분에 매우 복잡한 한국어 대화 기술을 숙달 중이다. 

     

    KT는 엔비디아 DGX 슈퍼(Super)POD 데이터 센터 인프라 플랫폼과 네모 메가트론(NeMo Megatron) 프레임워크 위에서 KT 독자 기술의 초거대 언어모델 MI:DEUM을 개발했다. 

     

    한국어는 세계에서 가장 어려운 언어 목록에 꾸준히 포함돼 왔다. 한국어에는 네 가지 유형의 복합동사가 존재하며, 한국어 단어는 종종 두 개 이상의 어근으로 구성된다. 

     

    2,200만 명이 넘는 유무선 가입자를 보유한 한국의 선도적인 디지털 플랫폼 기업 KT는 초거대 언어모델 MI:DEUM을 개발해 스마트 스피커의 단어에 대한 이해도를 높이고 있다. KT는 2,000억개 이상의 매개변수를 가진 분야 별 최적화된 다양한 모델을 사업에 적용할 예정이다. 더불어 기가지니는 아마존 알렉사(Alexa)와의 통합을 통해 사용자와 영어로 대화할 수 있다. 

     

    KT의 Large AI 개발팀 류휘정 팀장은 "트랜스포머 기반 모델을 통해 기가지니 스마트 스피커와 고객 서비스 플랫폼 AI 컨택센터(AICC)의 품질이 크게 향상됐다"라고 말했다. 

     

    AICC는 AI 음성 에이전트 및 기타 고객 서비스 관련 애플리케이션을 제공하는 올인원 클라우드 기반 플랫폼이다. 

     

    AICC는 전화를 받고 요청된 정보를 제공하거나 고객을 상담원과 빠르게 연결해 보다 자세한 문의에 대한 답변을 제공할 수 있다. 류팀장에 따르면 인간의 개입이 없이 AICC는 매일 전국적으로 10만 건 이상의 전화를 관리하고 있다. 

     

    류 팀장은 "기가지니는 MI:DEUM을 통해 언어 이해도를 높이고 인간과 유사한 문장을 더 많이 생성할 수 있으며, AICC는 문의 유형을 더 빠르게 요약하고 분류해 상담 시간을 15초 단축할 수 있다"라고 말했다. 

     

     

     

    대규모 언어 모델 훈련에도 도움이 된다. 초거대 언어 모델을 개발하는 것은 심도 있는 기술 전문 지식과 전체 스택 기술 투자가 필요한 값비싸고, 시간 소모적인 과정일 수 있다. 엔비디아 AI 플랫폼은 KT를 위해 이 과정을 간소화하고 가속화했다. 

     

    류 팀장은 "엔비디아 DGX 슈퍼POD의 강력한 성능과 네모 메가트론의 최적화된 알고리즘 및 3D 병렬 처리 기술을 통해 모델을 보다 효과적으로 훈련했다. KT의 MI:DEUM은 한국어 인코더-디코더 구조로는 최대 규모의 언어모델로 다양한 선도 기술을 반영하고 있다. 엔비디아와 협력하여 네모 메가트론에 지속적으로 이러한 기술을 반영하고 있으며, 이는 모델 정확도를 개선하는 데 있어 가장 큰 장점이라고 생각한다"라고 설명했다. 

     

    대규모 딥 러닝 모델을 여러 장치에 분할하는 분산 학습 방법인 3D 병렬 처리는 대규모 언어모델을 빠르게 개발하는 데 중요한 포인트로서, 네모 메가트론을 통해 팀은 가장 높은 처리량으로 작업을 쉽게 수행할 수 있었다. 

     

    엔비디아의 제품은 하드웨어 수준에서 추론 수준까지 풀스택 환경을 제공하며, 엔지니어링 팀과 협업으로 기술 문제를 쉽게 해결할 수 있도록 지원한다.  

     

    KT는 네모 메가트론의 하이퍼파라미터 최적화 도구를 사용해 다른 프레임워크보다 모델을 두 배 더 빠르게 훈련했다. 이러한 도구를 통해 사용자는 훈련 및 추론을 위한 최상의 구성을 자동으로 찾아 개발 및 배포 과정을 쉽고 빠르게 할 수 있다. 

     

    엔비디아 트리톤 추론 서버(Triton Inference Server)는 최적화된 실시간 추론 서비스를 제공하고, 엔비디아 베이스 커맨드 매니저(Base Command Manager)는 AI 클러스터에서 수백 개의 노드를 쉽게 모니터링하고 관리할 수 있다. 

     

    류 팀장은 "이러한 학습 인프라 덕분에 KT는 경쟁력 있는 제품을 그 어느 때보다 빠르게 출시할 수 있게 됐다. 또한 우리 기술이 타사의 가치를 높이고 혁신적인 제품을 만드는 데 사용될 수 있기 때문에 타사의 혁신을 주도할 수 있다고 믿는다"라고 밝혔다. 

     

    KT는 오는 11월 개발자를 대상으로 20여종의 자연어 이해와 자연어 생성 API를 출시할 예정이다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스는 문서 요약 및 분류, 감정 인식 및 잠재적으로 부적절한 내용의 필터링을 포함한 작업에 사용할 수 있다. 

     



    김희철 기자

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