카카오, 개인화 AI 에이전트용 카나나 임베딩 모델 2종 공개

카카오 는 개인화 인공지능(AI) 에이전트의 기반 기술인 임베딩 모델 '카나나-2-임베딩' 2종을 오픈소스로 공개했다고 29일 밝혔다.

이번에 공개한 모델은 30억 파라미터(매개변수) 규모의 '카나나-2-3b-임베딩'과 13억 파라미터 규모의 '카나나-2-1.3b-임베딩'이다.

카카오는 개인화 인공지능(AI) 에이전트의 기반 기술인 임베딩 모델 '카나나-2-임베딩' 2종을 오픈소스로 공개했다고 29일 밝혔다. 카카오

임베딩 모델은 텍스트의 의미를 수치로 표현해 이용자의 질문과 관련된 정보를 찾는 기술이다. 일반 언어모델이 질문을 이해하고 답변을 생성한다면, 임베딩 모델은 질문과 정보 사이의 의미적 유사성을 바탕으로 답변에 필요한 정보를 찾아주는 역할을 한다. 예를 들어, 이용자가 '전에 이야기했던 조용한 식당'을 찾을 때 식당 이름을 입력하지 않아도 '대화하기 좋은 곳'처럼 비슷한 의미로 남아 있는 과거 정보를 찾도록 도울 수 있다.

공개한 임베딩 모델 2종은 유사 규모의 공개 임베딩 모델인 'llama-nemotron-embed-1b-v2', 'Qwen3-Embedding-4B'와 비교한 평가에서 가장 높은 한국어 성능과 유사한 수준의 영어 성능을 보였다. 기존 카나나 임베딩 모델 시리즈와 비교해서도 메모리 사용과 추론 속도 측면에서 수십 배 이상의 효율성 향상을 확인했다.

카카오는 자체 소형 언어모델 '카나나-2-SLM'의 언어 이해 능력을 정보 검색에 활용할 수 있도록 학습시켜 3B 모델을 개발했다. 이어 큰 모델이 학습한 정보를 작은 모델에 전달하는 지식 증류 기법을 적용해 1.3B 모델을 구축했다.

두 모델에는 라이선스 조건에 따른 상업적 활용도 가능한 카나나 오픈 라이선스를 적용했다. 국내외 연구자와 기업은 공개된 모델을 직접 검증하고 개인화 기반의 AI 에이전트와 의미 기반 검색 서비스 개발에 활용할 수 있다.

카카오 노병석 유니파이드 파운데이션 모델 성과리더는 "AI 에이전트가 이용자에게 필요한 도움을 제공하려면 질문에 답하는 능력과 함께 흩어진 정보 속에서 필요한 정보를 정확히 찾아내는 기술이 중요하다"면서 "이번 공개를 통해 연구자와 개발자들이 한국어에 강점을 가진 임베딩 기술을 다양한 서비스에 활용할 수 있도록 돕고, 검색 성능과 효율을 함께 높이는 연구를 이어갈 것"이라고 말했다.

이명환 기자 lifehwan@asiae.co.kr