Kanana 1.5: Agentic AI를 위한 LLM 성능 강화
안녕하세요, Kanana LLM팀입니다. 저희는 언어모델의 성능을 꾸준히 개선하기 위해 지속적인 연구 개발에 매진하고 있으며, 최근 AI 분야의 주요 화두인 Agentic AI의 무한한 가능성에 주목하고 있습니다.
Agentic AI는 스스로 목표를 설정하고 주변 환경과 상호작용하며 복잡한 과제를 자율적으로 계획하고 실행하는 지능형 시스템입니다. 이러한 Agentic AI가 제 기능을 제대로 발휘하려면 단순 정보 검색이나 텍스트 생성을 넘어, 사용자의 복잡한 의도를 파악하고 여러 단계의 추론을 통해 문제를 해결해야 합니다. 이때, 문제 해결을 위한 구체적인 실행 계획을 코드로 변환하고, 외부 도구 및 API와 효과적으로 연동하며, 사용자와의 긴 대화나 방대한 문서로부터 맥락을 정확히 파악하여 일관성을 유지하는 능력이 필수적입니다. 기존 LLM들이 특정 질의에 대한 응답 생성에는 능숙했지만, 이처럼 능동적이고 복잡한 작업을 자율적으로 수행하기에는 핵심 역량을 한층 더 발전시켜야 할 필요가 있었습니다.
Kanana 1.5는 Agentic AI로서 역할을 할 수 있도록 코딩 및 수학 능력 고도화, Long context 처리 능력 확대, 그리고 Post-training 방법 개선을 통하여 사용성 강화를 주요 목표로 삼았습니다. 본 글에서는 기존 1.0 버전 대비 Kanana 1.5의 다각적인 개선을 위해 저희 팀이 기울인 노력과 그 구체적인 성과를 공유해 드리고자 합니다.