|
이번에 공개한 젠엑스는 인터엑스가 독자적으로 구축한 제조 특화 데이터셋을 활용해 재학습했다. 제조 산업 고유의 전문 용어와 문맥을 효과적으로 반영하기 위한 도메인 적응(Domain Adaptation) 기법을 적용했다. 젠엑스는 한국어와 영어를 동시에 학습한 이중언어 모델로, 인터엑스 AI연구소가 자체 구축한 사출성형 분야의 한·영 병렬 말뭉치를 적용해 한국어 표현력과 정확도를 대폭 강화했다.
또한 실제 제조 현장에서 발생하는 질문 유형을 반영한 인스트럭션 튜닝 데이터를 바탕으로, 사용자 질의에 대해 전문성과 문맥을 갖춘 응답이 가능하도록 설계했다. 일반적인 범용 LLM이 대응하기 어려운 산업 현장의 특수성과 지식 구조를 정밀하게 반영한 점이 이번 모델의 가장 큰 차별점이라는 설명이다.
젠엑스 현재 허깅 페이스(Hugging Face)를 통해 누구나 자유롭게 활용할 수 있도록 오픈소스로 제공하고 있다. 향후 다양한 제조 기업 및 연구기관 협업을 통해 데이터셋을 고도화하고, 모델의 정밀성과 활용 범위를 지속적으로 확장해 나갈 예정이다.
인터엑스는 제조 산업에 특화한 생성형 AI 개발을 통해 단순한 모델 릴리즈를 넘어, 산업 AI 생태계에 실질적 기준점을 설정해 나가고 있다. 특히 ‘버티컬(Vertical) AI’로 불리는 산업별 특화 AI의 필요성이 높아지는 글로벌 흐름 속에서, 젠엑스 제조 특화 LLM의 구조적 설계와 데이터 전략에 있어 구체적인 해답을 제시하며, 기술적 진보뿐만 아니라 생태계 기여 측면에서도 높은 가치를 지닌다고 강조했다.
박정윤 인터엑스 대표는 “제조 특화 AI는 단순한 기술 진화가 아니라 산업 전반의 경쟁력을 좌우할 핵심 인프라”라며 “사출성형을 시작으로 금형 및 기계 가공 등 다양한 제조 공정으로 특화 모델을 확장하고, 결과물을 지속적으로 오픈소스화함으로써 글로벌 제조 산업 AI 생태계의 공동 발전에 기여할 것”이라고 말했다.
