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Kanana

Kanana는 카카오(Kakao)가 개발한 이중언어(한국어 + 영어) 기반 경량 고효율 LLM 시리즈로, 한국어 처리 성능을 중점으로 하면서도 글로벌 경쟁력을 확보하고자 설계된 모델이다.  학습 비용을 줄이면서도 경쟁 모델 대비 성능을 유지하는 컴퓨팅 효율성에 초점을 맞춘 설계 전략을 채택했고, 모델 계열은 Flag, Essence, Nano 등으로 구분된다.

최근에는 1.5 버전이 공개되었고, 더 긴 문맥 처리, 함수 호출 기능, 희소 모델(MoE) 등 확장 기능이 포함되었다.

주요 특징

• 컴퓨팅 효율성 강조: 유사 크기의 모델 대비 연산 비용을 줄이는 설계 (pruning, distillation, staged pre-training 등)
• 경량 고성능 모델군: Nano (~2.1B)에서 Flag / Essence / 대형 모델까지 다양한 스펙 제공
• 긴 문맥 처리 지원: 기본적으로 32K 토큰 처리 가능, YaRN 기술 적용 시 최대 128K 토큰까지 확장 가능
• 함수 호출 및 명령 실행 지원: 코드/수학/함수 호출 관련 기능 강화됨
• 이중언어 특화: 한국어 중심 최적화 및 영어 지원 병행

장점

• 한국어 처리 강점: 한국어 문법, 표현, 맥락 파악 능력에서 경쟁 모델 대비 유리
• 가격 대비 성능: 연산량 대비 높은 효율로 운영 비용 절감 가능
• 유연한 확장성: 모델 종류와 크기에 따라 사용 환경에 맞춰 선택 가능
• 긴 문서/대화 유지 가능: 확장된 문맥 처리로 장문의 문서나 대화에도 일관성 유지
• 상업 라이선스 가능성: 일부 모델은 공개 라이선스로 제공되어 상업적 활용 가능성 존재

관련 용어

• Kanana 1.5: 최신 버전 모델 계열
• Flag / Essence / Nano: Kanana의 서로 다른 스펙 계열
• YaRN: 긴 문맥 처리를 위한 확장 방식
• MoE (Mixture-of-Experts): 희소 모델 구조, 일부 전문가만 활성화하여 효율성 극대화
• 프루닝 / 증류 (Pruning / Distillation): 모델 경량화 기법
• 이중언어 모델 (Bilingual Model): 한국어 + 영어 같이 두 언어를 지원하는 모델
• 모델 서빙: Kanana 모델을 서비스 시스템에 배포하여 활용하는 과정

주요 솔루션 및 사용 사례

• 주요 솔루션
  • Kanana-1.5-8B-base / instruct 모델: 대중적인 스펙 모델로 공개됨 Hugging Face+2GitHub+2
  • Kanana-Nano-2.1B: 소형 모델로 저자원 환경에서 사용 가능 Hugging Face+2GitHub+2
  • Kanana Safeguard: Kanana 기반으로 유해 콘텐츠 검증을 위한 guardrail 모델
  • Kanana-o: 텍스트, 음성, 이미지 멀티모달 처리 가능한 모델 확장 버전
• 사용 사례
  • AI Mate 서비스 : 카카오가 발표한 대화형 AI 동반자 서비스로 사용자 문맥 기억, 그룹 대화 대응 기능 제공
  • Kanana Safeguard 모델 활용: AI 출력의 유해성 검증, 프롬프트 공격 대응 등에 사용됨
  • 로컬 / 클라우드 AI 서비스: 한국어 중심 답변, 요약, 질의응답 등에  활용
  • 멀티모달 인터랙션: Kanana-o를 통해 텍스트 + 음성 + 이미지 입력을 동시에 처리하는 서비스 가능성