📢 알리바바, 다국어 AI 시대 연다! 90% 인구 언어 지원 ‘바벨’ 출시

🔎 인공지능과 다국어 혁신의 만남

인공지능(AI)이 발전하면서 글로벌 시장에서 다국어 지원의 중요성이 커지고 있습니다. 그러나 기존의 AI 모델은 영어, 중국어, 스페인어와 같은 고자원 언어에 최적화되어 있고, 스와힐리어, 버마어 같은 저자원 언어에서는 성능이 저하되는 한계를 보였습니다.

이를 해결하기 위해 알리바바가 ‘바벨(Babel)’이라는 새로운 오픈 소스 다국어 대형언어모델(LLM)을 발표했습니다. 전 세계 인구의 90%가 사용하는 25개 언어를 지원하며, 저자원 언어에서도 강력한 성능을 발휘하는 것이 특징입니다. 특히 레이어 확장(layer extension) 기술을 적용해 성능과 계산 효율성을 동시에 확보했습니다.

과연 바벨은 기존 모델과 어떤 차별점을 가지고 있으며, AI 기반 다국어 모델의 새로운 패러다임을 어떻게 열어갈까요? 이번 블로그에서 자세히 살펴보겠습니다.

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🌍 ‘바벨’이란? 다국어 LLM의 혁신적인 등장

🔹 바벨 모델의 배경과 의의

알리바바 그룹의 연구 기관인 DAMO 아카데미는 최근 논문을 통해 다국어 LLM **‘바벨(Babel)’**을 공개했습니다. 이름에서 알 수 있듯이, 바벨은 전 세계 언어 장벽을 허물고 하나의 모델로 소통할 수 있다는 의미를 담고 있습니다.

현재 다국어 AI 모델은 많지만, 대부분 고자원 언어 위주로 개발되어 저자원 언어에서는 성능이 떨어지는 문제가 있었습니다. 바벨은 이를 극복하기 위해 새로운 훈련 방식과 데이터 전략을 도입했습니다.

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🔧 바벨의 주요 기술 및 특징

🔹 1. 레이어 확장(Layer Extension) 기법 도입

기존 다국어 AI 모델들은 모델 성능을 높이려면 추가적인 계산 자원과 비용이 필요했습니다. 하지만 바벨은 레이어 확장(layer extension) 방식으로 이 문제를 해결했습니다.

• 기존 모델의 구조를 유지하면서 새로운 레이어를 추가하여 확장
• 어텐션 헤드, 임베딩 레이어 등 핵심 요소를 변경하지 않음
• 추가적인 계산 부담 없이 성능을 최적화

즉, 모델을 근본적으로 다시 훈련하지 않아도 성능 향상이 가능하며, 특히 저자원 언어에서도 더 높은 성능을 보장할 수 있습니다.

🔹 2. 다국어 데이터 품질 향상

알리바바는 다양한 출처에서 엄선한 학습 데이터를 활용하여 모델의 언어적 균형을 맞췄습니다.

• 위키백과, 뉴스 기사, 교과서 데이터 활용
• MADLAD-400, CulturaX와 같은 다국어 데이터셋 포함
• 데이터 품질을 높이는 고도화된 데이터 필터링 및 정제 과정 적용

이러한 데이터 수집 전략 덕분에 바벨은 기존 다국어 AI 모델보다 훨씬 균형 잡힌 언어 지원 성능을 제공합니다.

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📊 바벨의 성능: 벤치마크 결과 분석

바벨은 다양한 AI 벤치마크 테스트에서 뛰어난 성과를 기록했습니다.

✅ 바벨-9B 성능

• 평균 63.4점, 동급 모델 GLM4-9B(59.2), 젬마2-9B(59.5) 보다 우수
• ‘MGSM’(추론 테스트) 43.4점
• ‘Flores-200’(번역 테스트) 55.1점

✅ 바벨-83B 성능

• 다국어 LLM 최고 점수인 73.2점 기록
• ‘큐원2.5-72B’(69.8), ‘라마3.1-70B’(66.9)보다 높은 성능
• 저자원 언어 처리 성능 5~10% 향상

바벨-83B는 기존 모델 대비 훨씬 더 넓은 언어 범위를 고품질로 지원할 수 있음을 입증했습니다.

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🚀 바벨 모델 다운로드 및 활용 방법

바벨은 현재 깃허브(GitHub)와 허깅페이스(Hugging Face) 에서 다운로드할 수 있습니다.

개발자는 이를 활용하여 다국어 챗봇, 번역 서비스, 글로벌 AI 애플리케이션 등 다양한 AI 서비스를 구축할 수 있습니다.

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🔮  다국어 AI 모델의 미래를 여는 바벨

최근 AI 시장에서는 다국어 모델의 중요성이 점점 더 부각되고 있습니다. 알리바바의 ‘바벨’ 출시는 기존의 다국어 AI 모델이 가진 한계를 극복하고, 저자원 언어까지 폭넓게 지원하는 새로운 패러다임을 제시했습니다.

📌 바벨의 핵심 장점 정리
✅ 전 세계 90% 인구가 사용하는 25개 언어 지원
✅ 레이어 확장 기법 적용으로 성능 최적화
✅ 다국어 학습 데이터의 품질 향상
✅ 기존 다국어 모델 대비 벤치마크 성능 우수
✅ 깃허브 및 허깅페이스에서 오픈 소스 다운로드 가능

현재 AI 시장에서는 알리바바뿐만 아니라 코히어, 미스트랄, 유럽연합(EU) 등도 다국어 AI 모델 개발에 적극 투자하고 있습니다. 앞으로 AI 기술이 어떻게 발전할지 기대됩니다.