카카오, 고도화된 멀티모달 언어모델 2종 성능 공개

황성완 기자 / 기사승인 : 2025-12-12 10:01:39
텍스트, 음성, 이미지 동시에이해·답변하는 통합 멀티모달 언어모델 '카나나-o' 고도화

[메가경제=황성완 기자] 카카오는 12일 테크블로그를 통해 ▲한국적 맥락 이해에 최적화된 통합 멀티모달 언어모델 ‘Kanana-o’와 ▲멀티모달 임베딩(Embedding) 모델 ‘Kanana-v-embedding’의 개발 과정과 성능을 공개하며, 자체 개발 AI 모델의 기술적 완성도를 다시 한 번 입증했다고 밝혔다.

 

▲Kanana-o와 글로벌 경쟁모델 벤치마크 성능비교한 표. [사진=카카오]

먼저 ‘Kanana-o’는 텍스트와 음성, 이미지를 동시에 이해하고 실시간으로 답변하는 통합 멀티모달 언어모델이다. 글로벌 모델 대비 한국어 맥락 이해에서 압도적 성능을 보유하고, 사람처럼 자연스럽고 풍부한 표현력을 갖추고 있는 것이 특징으로 지난 5월 처음으로 성능을 공개한 바 있다.

 

카카오는 기존 멀티모달 모델들이 텍스트 입력 시 강점을 보이지만 음성 대화 시에는 답변이 다소 단순해지고 추론 능력이 떨어진다는 한계에 주목했다. 이를 보완하기 위해 Kanana-o의 지시이행 능력을 고도화해 사용자의 숨은 의도와 복잡한 요구사항까지 파악할 수 있도록 개선했다. 이와 함께 자체 구축한 데이터셋으로 학습을 진행함으로써 다양한 모달리티의 입출력에 대해서도 기존 언어모델의 성능을 유지하고, 단순 질의응답을 넘어 요약, 감정 및 의도 해석, 오류 수정, 형식 변환, 번역 등 다양한 과업을 수행할 수 있도록 성능을 끌어올렸다.

 

또한, 고품질 음성 데이터와 DPO(Direct Preference Optimization, 직접 선호 최적화) 기술을 적용해 억양·감정·호흡 등을 정교하게 학습시켜 기쁨·슬픔·분노·공포 등 상황 별 생생한 감정은 물론  미세한 음색·어조 변화 등에 따른 감정 표현 능력까지 향상 시켰다. 호스트와 게스트가 대화를 주고받는 ‘팟캐스트’ 형태의 데이터셋을 구축해, 끊김 없이 자연스럽게 이어지는 멀티턴(Multi-turn) 대화도 가능해졌다.

 

 벤치마크 평가 결과, Kanana-o는 영어 음성 성능에서 GPT-4o와 유사한 수준, 한국어 음성 인식 및 합성, 감정 인식 능력에서는 월등히 높은 수준을 기록했다. 카카오는 향후 더욱 자연스러운 동시 대화(Full-duplex)와 상황에 맞는 사운드스케이프(Soundscape, 소리환경)를 실시간 생성할 수 있는 진화된 모델로 발전시킬 예정이다.

 

 함께 공개된 ‘Kanana-v-embedding’은 이미지 기반 검색의 핵심 기술로, 텍스트와 이미지를 동시에 이해해 처리할 수 있는 한국형 멀티모달 모델이다. 텍스트로 이미지를 검색하거나, 사용자가 선택한 이미지와 관련된 정보를 검색하고, 이미지가 포함된 문서 검색 등을 지원한다.

 

특히 이 모델은 실제 서비스 적용을 목표로 개발되어 한국어와 한국 문화에 대한 이해도가 탁월하다. ‘경복궁’, ‘붕어빵’ 같은 고유명사는 물론, ‘하멜튼 치즈’처럼 오타가 포함된 단어도 문맥을 파악해 정확한 이미지를 찾아준다. 또한 '한복 입고 찍은 단체 사진'처럼 복합적인 조건도 정확히 이해해, 조건의 일부에만 해당하는 사진을 걸러낼 수 있는 높은 변별력을 갖췄다.

 

Kanana-v-embedding는 현재 카카오 내부에서 광고 소재의 유사도를 분석 및 심사하는 시스템에 적용되어 있으며, 향후 비디오나 음성으로 범위를 확대해 더욱 다양한 서비스에도 적용할 계획이다.

 

카카오는 지난 5월  Agentic AI 구현을 위한 기능 강화에 중점을 둔 언어모델 Kanana-1.5를 기반으로 현재 모바일 기기와 같은 온 디바이스(On-device) 환경에서 동작할 수 있는 멀티모달 모델의 경량화 연구를 진행중이다. 이와 더불어 MoE(Mixture of Experts) 구조를 적용한 고성능, 고효율 모델인  ‘Kanana-2’의 개발을 준비하고 있다.

 

김병학 카카오 카나나 성과리더는 “카카오의 자체 AI 모델 카나나는 단순한 정보 나열 수준을 넘어, 사용자의 감정을 이해하며 친숙하고 자연스럽게 대화하는 AI가 될 수 있도록 한국적 맥락의 이해와 표현력을 높여가고자 한다”며 “실제 서비스 환경을 통해 사용자들의 일상 속 AI 기술 경험을 만들어 나가고, 사람처럼 상호작용 할 수 있는 AI의 구현에 주력해 갈 것”이라고 말했다.

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