SOLAR
SOLAR는 국내 연구진에 의해 개발된 고성능 오픈소스 한국어 대규모 언어 모델(Large Language Model)로, 서울대학교와 LG AI Research가 공동으로 발표하였다. SOLAR는 한국어 이해 및 생성에 특화된 언어 능력을 바탕으로, 다양한 산업군에서의 자연어 처리(NLP) 작업에 활용될 수 있도록 설계되었다.
모델 구조는 Meta의 LLaMA 아키텍처 기반이며, 한국어 데이터를 중심으로 학습한 점이 특징이다. 이를 통해 한국어 질의응답, 요약, 분류, 대화 생성 등에서 높은 정밀도와 자연스러움을 보이는 성과를 거두었다.
주요 특징
- 한국어 특화 학습: 대규모 한국어 데이터를 기반으로 학습되어 국내 서비스에 적합함.
- LLaMA 기반 경량 구조: Meta의 LLaMA 아키텍처를 기반으로 고성능·경량화를 동시에 실현함.
- 오픈소스 제공: 누구나 사용할 수 있도록 Hugging Face에 공개되어 커뮤니티 활용도가 높음.
- 멀티태스크 대응: 질의응답, 문서 생성, 요약 등 다양한 NLP 태스크를 지원함.
- 응답 일관성 강화: 문맥 유지 능력이 향상되어 대화 응답의 논리성과 연속성이 높음.
장점
- 국문 데이터 최적화: 한국어 표현과 문맥 이해에 있어 우수한 성능을 보였음.
- 연구 및 상용 목적 활용 가능: 오픈소스로 제공되어 학계 및 기업 모두 손쉽게 활용 가능함.
- 모델 크기 선택 가능: 다양한 크기(매개변수 수)에 따라 요구 성능 및 비용에 맞게 조정할 수 있음.
- 사전학습 + 미세조정 호환: 사용자 데이터 기반 파인튜닝이 용이하여 맞춤형 응용에 적합함.
- AI 생태계 기여: 국산 LLM 생태계 확장을 위한 의미 있는 기여 사례로 평가됨.
관련 용어
- LLaMA: Meta가 개발한 고효율 Transformer 기반 LLM 아키텍처.
- 파인튜닝(Fine-tuning): 사전학습 모델을 특정 데이터셋에 맞게 추가 학습하는 기법.
- 한국어 코퍼스: 학습에 사용된 대량의 한국어 텍스트 데이터 집합.
- 모델 배포(Model Serving): 학습된 모델을 실제 서비스에 적용하는 과정.
- 오픈소스(Open Source): 누구나 접근·수정·재배포가 가능한 소프트웨어 개발 방식.
주요 솔루션 및 사용 사례
- 주요 솔루션
- SOLAR Mini / Base / Plus: 모델 크기에 따라 다양한 버전이 제공되며, 처리 속도와 정확도의 균형을 조절할 수 있도록 하였다.
- Hugging Face 배포 모델: Transformers 라이브러리를 통해 손쉽게 불러와 테스트 가능하며, 커뮤니티 기반 실험도 활발히 이루어지고 있다.
- 사용 사례
- 한국어 AI 챗봇: 고객센터, 내부 FAQ 자동화 등에 적용되어 자연스러운 응대 가능.
- 문서 요약 및 생성: 회의록, 보고서 등의 자동 요약과 신규 문서 초안 생성에 활용.
- 감정 분석 및 분류: 사용자 리뷰, 설문 응답 등을 분석하여 감정 및 의도 분류.
- 지식 검색 시스템: 질의에 대한 정확한 답변 및 관련 문서 연결을 자동화.
- 기업 내 파인튜닝 적용: 자사 데이터로 모델을 재학습시켜 도메인 특화 응용 구현.
