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허깅페이스 MTEB 리더보드는 전 세계 AI 개발자들이 텍스트 임베딩 모델의 성능을 객관적으로 비교하고 평가하는 핵심 지표로 활용되고 있다. 삼일PwC에서 개발한 한국어 임베딩(Embedding) 모델은 사용자의 질의와 가장 관련성 높은 문맥을 찾아내 정확하고 유의미한 답변을 생성하는 데 필수적인 기술로 꼽힌다는 게 회사 측 설명이다.
이번 결과는 AI 서비스의 성능을 결정하는 가장 중요한 핵심 엔진 기술을 삼일PwC가 확보했다는 의미로, 향후 삼일의 AI 서비스를 차별화하고 수익 모델을 만드는 데 핵심 자산이 될 것으로 기대된다.
이밖에도 삼일PwC에서 자체 개발한 번역 특화 언어 모델인 링고는 지난해 10월 ‘국제기계번역대회’(Workshop on Machine Translation, WMT)의 특허 부문에서 1위를 차지했었다.
김세준 삼일PwC AX노드 GenAI팀 이사는 “한국어에 특화된 임베딩 모델을 영어 등 다른 언어 모델로 확장하는 동시에, 감사, 세무, 딜 등 내부 데이터를 학습시켜 삼일PwC가 개발하는 여러 AI 서비스에 확대 적용되도록 노력할 것”이라고 말했다.




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