Poolside, 소형 코딩 모델 「Laguna S 2.1」 공개

인공지능 스타트업 Poolside가 코딩 특화 모델 「Laguna S 2.1」을 공개했다. 동사가 코딩 모델을 출시하는 것은 3개월 만에 3번째이며, 개발 속도의 빠름이 두드러진다. 오픈웨이트(모델의 가중치를 공개하는 형식) 형태로 제공되는 본 모델은 크기가 소형이면서도 여러 대규모 모델을 벤치마크 평가에서 상회하는 결과를 보였다.

코딩 인공지능의 세계에서는 일반적으로 모델의 성능이 파라미터 수, 즉 모델의 규모에 비례한다고 생각해왔다. Poolside는 그 전제에 정면으로 맞서 규모의 확대가 아닌 훈련의 창의성으로 성능을 높이는 방향을 선택했다. 구체적으로는 모델이 자신의 출력을 지속적으로 검증하고, 잘 진행되지 않는 접근을 수정하면서 긴 처리 과정에서 중도에 포기하지 않고 끈기 있게 동작하는 체계를 내장하고 있다.

이러한 설계 사상이 특히 빛을 발하는 것이 인공지능 에이전트(자율적으로 여러 작업을 차례로 수행하는 인공지능 시스템)로서의 장시간 가동 장면이다. 프로그램의 생성, 디버깅, 수정이라는 일련의 작업을 인간의 개입 없이 수행하는 「에이전트형」 사용 사례에서는 모델이 중도에 잘못된 방향으로 진행된 채 작업을 계속해버리는 위험이 과제로 지적되어 왔다. Laguna S 2.1의 설계는 그러한 과제에 대한 하나의 답변으로 볼 수 있다.

Poolside에 따르면 본 모델은 1975년부터 미해결이던 수학 문제를 10센트 미만의 비용으로 풀었다고 한다. 10센트는 인공지능 모델에 대한 문의에 소요되는 비용(API 이용료)을 가리키며, 높은 지적 난이도의 문제를 매우 낮은 비용으로 처리할 수 있었음을 보여주는 에피소드로 제시되고 있다. 다만 이 문제의 상세 내용이나 검증 방법에 대해서는 현 시점에서 상세한 정보를 확인할 수 없다.

소형 모델이 대형 모델을 성능에서 상회한다는 흐름은 인공지능 업계 전체에서 보이는 경향의 하나이다. 거대 모델의 학습, 운용에 소요되는 비용과 전력 소비가 과제가 되는 가운데, 효율적인 훈련 수법으로 크기당 성능을 높이는 접근에 대한 관심이 높아지고 있다. Laguna S 2.1은 그러한 조류 속에 자리매김되는 한 사례라 할 수 있다.

오픈웨이트로 공개되어 있기 때문에 기업과 개발자는 자사의 환경에 모델을 적용하여 사용할 수 있다. 클라우드 서비스를 통해서만 사용 가능한 폐쇄형 모델과 달리 데이터를 서비스 사업자에게 보내지 않고 사용할 수 있다는 점이나, 자사 시스템과의 통합이 용이하다는 점이 장점으로 꼽힌다. 코딩 지원 도구의 개발이나 사내 기술 업무의 자동화를 검토하고 있는 조직에 있어서는 선택지의 하나가 될 수 있다.

Poolside는 앞으로도 코딩 특화 모델의 개발을 계속할 것으로 보이지만, 3개월 만에 3본이라는 출시 속도는 코딩 인공지능 영역에서의 경쟁의 심화를 보여주는 것이기도 하다. 자체 검증, 수정, 끈기라는 설계의 방향성이 실제 개발 현장에서 어디까지 유효한지가 향후 평가 축이 될 것이다.