카카오가 개인화 AI 에이전트의 기반 기술인 임베딩 모델 2종을 오픈소스로 공개했다. 문장의 의미를 벡터로 바꿔 관련성 높은 정보를 찾아내는 기술로, 에이전트가 이용자의 과거 대화를 기억하고 맥락에 맞게 답하는 데 핵심적인 역할을 한다.


지디넷코리아 보도에 따르면 카카오는 29일 '카나나-2-3b-embedding'(파라미터 30억 개)과 '카나나-2-1.3b-embedding'(13억 개) 2종을 허깅페이스에 공개했다.


30억 모델은 자체 소형 언어모델 'Kanana-2-SLM'의 언어 이해 능력을 정보 검색에 맞게 학습시켜 만들었고, 13억 모델은 대형 모델의 지식을 소형 모델로 옮기는 지식 증류 기법으로 개발했다. 메모리 사용량과 추론 속도에서 기존 카나나 임베딩 시리즈보다 수십 배 이상 효율이 개선됐다고 밝혔다.


비슷한 규모의 공개 모델인 llama-nemotron-embed-1b-v2, Qwen3-Embedding-4B와 비교했을 때 한국어 성능이 가장 높았고 영어 성능은 비슷한 수준이었다. 추론 효율은 Qwen3-Embedding보다 높았다고 설명했다.


두 모델은 MRL 기술이 적용돼 벡터 크기를 조정할 수 있어, 개발자가 검색 성능과 저장 공간, 처리 속도를 저울질해 설정할 수 있다. 다만 상업적으로 쓰려면 '카나나 오픈 라이선스' 조건을 충족해야 한다.


카카오는 앞으로 더 큰 언어모델을 활용한 임베딩 학습과 지식 증류 연구를 이어갈 계획이라고 밝혔다.