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허깅페이스 MTEB(Massive Text Embedding Benchmark) 리더보드는 전 세계 인공지능(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 꼽힌다. 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 차지한 바 있다.
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.