카카오, ‘카나나2 임베딩’ 모델 2종 오픈소스 공개

카카오는 개인화 인공지능(AI) 에이전트 기반 기술인 임베딩 모델 ‘카나나 2 임베딩(Kanana-2-embedding)’ 2종을 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다고 29일 밝혔다.

이번에 공개한 모델은 30억 파라미터 규모의 ‘Kanana-2-3b-embedding’과 13억 파라미터 규모 ‘Kanana-2-1.3b-embedding’이다. 지난 7월 카나나 소형 언어모델(SLM) 4종에 이은 추가 오픈소스 공개다. 

카카오 관계자는 “자체 언어모델을 바탕으로 임베딩 기술을 발전시키고 검색 성능과 다양한 서비스 환경에서 활용 효율을 높여왔다”고 설명했다.

임베딩 모델은 텍스트 의미를 수치로 표현해 이용자 질문과 관련된 정보를 찾는 기술이다. 일반 언어모델이 질문을 이해하고 답변을 생성한다면 임베딩 모델은 질문과 정보 사이의 의미적 유사성을 바탕으로 답변에 필요한 정보를 찾아주는 역할을 한다. 이용자가 정확한 단어를 기억하지 못해도 표현의 의미가 가까운 정보를 검색할 수 있다는 게 특징이다.

임베딩 기술은 개인화 AI 에이전트가 이용자에게 도움을 제공하는데 중요한 기반이 된다. 이용자가 “전에 이야기했던 조용한 식당”을 찾는다면 식당 이름을 입력하지 않아도 ‘대화하기 좋은 곳’처럼 비슷한 의미로 남아 있는 과거 정보를 찾도록 도울 수 있다.

필요한 순간에 관련 정보를 찾아 연결하고 AI가 이용자 맥락을 참고해 답변하는 식이다. 카카오는 최근 ‘이프 카카오(if Kakao) 26’에서도 흩어진 일상의 맥락을 연결하는 임베딩 기술을 개인화 AI 에이전트 출발점으로 강조한 바 있다.

공개한 임베딩 모델 2종은 유사 규모의 공개 임베딩 모델(lama-nemotron-embed-1b-v2, Qwen3-Embedding-4B)과 비교한 평가에서 가장 높은 한국어 성능과 유사한 수준의 영어 성능을 보였다. 기존 카나나 임베딩 모델 시리즈보다 검색 성능을 개선하고 메모리 사용과 추론 속도 측면에서 수십 배 이상 효율성을 높였다.

카카오는 두 모델에 연구·개발뿐 아니라 라이선스 조건에 따른 상업적 활용이 가능한 ‘카나나 오픈 라이선스’를 적용했다. 국내외 연구자와 기업은 공개된 모델을 직접 검증하고 개인화 기반 AI 에이전트와 의미 기반 검색 서비스 개발에 활용할 수 있다.

카카오는 더 큰 언어모델을 기반으로 임베딩 학습과 지식 증류 연구를 이어가 검색 성능과 활용 효율을 함께 높인 모델을 개발할 계획이다.

노병석 카카오 유니파이드 파운데이션 모델 성과리더는 “AI 에이전트가 이용자에게 필요한 도움을 제공하려면 질문에 답하는 능력과 함께 흩어진 정보 속에서 필요한 정보를 정확히 찾는 기술이 중요하다”며 “이번 공개로 연구자와 개발자들이 한국어에 강점을 가진 임베딩 기술을 다양한 서비스에 활용할 수 있도록 돕고 검색 성능과 효율을 함께 높이는 연구를 이어갈 것”이라고 말했다.

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