일본산업뉴스요약

Nikkei X-TECH_2023.11.30

NTT가 개발한 독자적 언어 모델 ‘츠즈미(tuzumi)’
여행 플래너나 갑질 방지에 어떻게 활용되나?

NTT가 독자적인 대규모 언어 모델(LLM) ‘츠즈미’ 개발을 추진하고 있다. NTT는 자사의 기술 및 서비스 등을 소개하기 위해 11월 14~17일에 개최한 이벤트 ‘NTT R&D FORUM 2023’에서 츠즈미를 이용한 복수의 앱을 선보였다.

츠즈미는 미국 오픈AI가 개발하는 LLM과 비교하면 “경량의 LLM”(NTT)라고 한다. 11월 시점에서 파라미터 수가 약 70억의 경량 버전과 약 6억의 초경량 버전을 발표했다. 오픈AI의 경우, 1세대 전인 GPT-3에서도 파라미터 수는 약 1,750억이다. 이와 비교하면 츠즈미의 파라미터 수는 경량 버전이 약 25분의 1, 초경량 버전이 약 290의 1에 불과하다.

파라미터 수가 많아지면 LLM의 성능이 올라가는 한편, 학습 시 방대한 계산 리소스가 필요해져 많은 전력을 소비한다. 이에 NTT는 일본어 처리 성능에 중점을 두고 경량이지만 높은 성능을 발휘할 수 있는 츠즈미를 개발했다. 경량이기 때문에 업계 별로 특화된 튜닝도 저비용으로 구현할 수 있다.

-- 여행 플랜의 아이디어를 지원 --
이번 NTT R&D FORM 2023에서 NTT가 선보인 츠즈미의 앱은 구체적으로 '여행 플래너'와 '갑질 행동 방지' 등이었다.

여행 플래너 앱은 도요타자동차와 함께 개발. '관광의 주요 목적'이나 '출발 및 도착 지점', '동행자' 등을 입력하면 이에 맞춰 자동차를 이용한 이동 스케줄을 제안한다. 시연회에서는 현재 위치(도쿄)에서 목적지(군마(群馬) 현 숙박시설)까지의 이동 스케줄과 인근 관광지 방문 스케줄을 요구하자 그에 맞는 여행 계획안을 제시해주었다. 12~13시에 점심식사를 할 것으로 상정해 점심 휴식 시간도 자동으로 포함시켰다.

이 시스템은 주로 플래닝 LLM과 태스크 실행 LLM군으로 구성되어 있다. 플래닝 LLM에는 츠즈미, 태스크 실행 LLM에는 츠즈미와 오픈AI의 ‘쳇GPT’ 등이 이용된다.

플래닝 LLM은 현재의 위치나 목적지 등을 통해 대략적인 스케줄 안을 작성. 이 스케줄 안에 따라 여러 태스크 실행 LLM이 관광지 정보와 레스토랑 정보 등을 요약 첨부해 제공한다. 이러한 정보는 외부의 데이터베이스 등에서 수집된다. 태스크 실행을 여러 LLM가 분담하는 이유는 한 LLM에 모든 태스크를 맡기면 오류가 발생하기 쉽기 때문이라고 한다.

운전 중 운전대에서 손을 뗄 수 없는 운전자를 위해 문장 입력 외에 음성을 통해서도 앱을 조작할 수 있도록 했다. 향후에는 생성한 스케줄에 맞춰 숙박 시설이나 레스토랑 등을 예약할 수 있도록 하는 것도 검토하고 있다고 한다.

-- 갑질을 감지하여 주의를 촉구 --
NTT는 이번 이벤트에서 갑질 행동을 감지 및 방지하는 앱도 선보였다. NTT는 음성 및 표정 인식과 감정 추정 등 복수의 데이터 처리를 담당하는 AI 기반 ‘Media Gnosis’를 개발하고 있다. 이 AI 기반에 츠즈미를 도입함으로써 앱을 구현했다.

시연회에서는 상사를 가정한 남성이 온라인 회의에서 목소리를 높여 발언하거나, 부하 직원의 발언을 가로막자 그 상황을 AI가 인식해 행동에 대한 주의를 촉구했다. 구체적으로는 “표정이나 목소리 톤을 보다 부드럽게 하는 것이 중요합니다”라는 주의가 표시되었다.

츠즈미는 대화 내용 인식 뿐만 아니라, 음성 인식이나 감정 추정 등을 통해 얻은 정보를 정리하는 역할도 담당하고 있다. 이를 통해 말의 내용뿐만 아니라, 표정이나 목소리 톤 등 복수의 정보에 맞는 대응이 가능하다. 학습 데이터로는 갑질을 연기한 영상 데이터를 이용했다고 한다.

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