엔비디아, KT 스마트 스피커와 고객 콜센터 훈련에 AI 지원

KT, 엔비디아 DGX 슈퍼POD 플랫폼 및 네모 메가트론 프레임워크로 훈련된 초거대 언어 모델 MI:DEUM 구축

엔비디아, KT 스마트 스피커와 고객 콜센터 훈련에 AI 지원
KT 고객 콜센터

엔비디아(CEO 젠슨 황)가 KT의 스마트 스피커와 고객 콜센터 훈련에 엔비디아 AI를 지원했다고 밝혔다

800만 명의 사용자를 가진 국내 인기 AI 음성비서인 KT 기가지니는 한발 더 나아가 아마존 알렉사(Alexa)와의 호환성 통합을 거쳐 사용자와 영어로 대화할 수 있게 됐다.

KT의 AI 기반 스피커는 TV를 제어하고, 실시간 교통 정보를 제공하고 기타 집안에서의 다양한 업무를 수행한다. 대형의 텍스트 데이터 세트를 기반으로 인간 언어를 인식, 이해, 예측 및 생성할 수 있는 머신러닝 알고리즘인 초거대언어 모델 덕분에 매우 복잡한 한국어 대화 기술을 숙달중이다.

KT의 모델은 엔비디아 DGX 슈퍼(Super)POD 데이터센터 인프라 플랫폼과 네모 메가트론(NeMo Megatron) 프레임워크 위에서 KT 독자 기술인 초거대 언어모델 MI:DEUM을 개발했다.

KT의 Large AI 개발팀 류휘정 팀장은 “트랜스포머 기반 모델을 통해 기가지니 스마트 스피커와 고객 서비스 플랫폼 AI 컨택센터(AICC)의 품질이 크게 향상됐다”라고 말했다.

KT에 따르면 대규모 딥 러닝 모델을 여러 장치에 분할하는 분산 학습 방법인 3D 병렬 처리 기술을 통해 모델을 보다 효과적으로 훈련했다. 네모 메가트론을 통해 팀은 가장 높은 처리량으로 작업을 쉽게 수행할 수 있었다.

KT는 네모 메가트론의 하이퍼파라미터 최적화 도구를 사용해 다른 프레임워크보다 모델을 두배 더 빠르게 훈련했다. 이러한 도구를 통해 사용자는 훈련 및 추론을 위한 최상의 구성을 자동으로 찾아 개발 및 배포 과정을 쉽고 빠르게 할 수 있다.

이러한 과정을 통해 KT는 오는 11월 개발자를 대상으로 20여종의 자연어 이해와 자연어 생성 API를 출시한다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스는 문서 요약 및 분류, 감정 인식 및 잠재적으로 부적절한 내용의 필터링을 포함한 작업에 사용할 수 있다.

TSN 국제 표준 발표

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