사진. 리퀴드 AI

리퀴드 AI가 차세대 경량 AI 모델 ‘LFM2 시리즈’를 공개했다. 이번 모델은 소형 기반 언어 모델 시장에서 성능과 처리 속도, 메모리 효율성에서 경쟁 우위를 보이며, 오픈소스로 허깅페이스(Hugging Face)에 등록돼 누구나 활용할 수 있게 됐다.

LFM2는 기존의 트랜스포머(transformer) 기반 모델과 다른 구조화된 적응형 연산자(structured adaptive operators)를 채택해 긴 컨텍스트 처리, 제한된 자원 환경에서의 추론 속도 및 훈련 효율성 면에서 우수한 성능을 구현한 것이 특징이다. 

리퀴드 AI 라민 하사니(Ramin Hasani) 공동창업자 겸 CEO는 “LFM2는 메모리 효율성과 지연 시간, 품질을 모두 고려한 설계로 모든 프로세서에서 온디바이스 배포가 가능하다”라며 “AI 생성과 에이전트 애플리케이션을 에지 단말에서 본격적으로 실현할 수 있는 기반이 될 것”이라고 밝혔다. 또한 “LFM2는 향후 공개될 고성능 모델 시리즈의 시작일 뿐이다”라고 덧붙였다.

이번 모델은 리퀴드 플레이그라운드 플랫폼을 통해 직접 테스트할 수 있으며, 향후 리퀴드 AI의 iOS 네이티브 앱 및 에지 AI 플랫폼에 통합될 예정이다.

성능 면에서 LFM2는 명령어 추종(command following) 및 함수 호출(function calling)과 같은 신뢰성 기반 AI 모델의 핵심 능력에서도 각 크기 클래스별 경쟁 모델을 상회하는 결과를 보여줬다. 이러한 특성 덕분에 로컬 단말과 에지 단말에서의 활용에 최적화된 모델로 주목받고 있다.

또한 리퀴드 AI는 자체 설계한 아키텍처와 훈련 인프라를 통해 기존 LFM 대비 훈련 효율을 300% 이상 개선했다. 이는 적은 자원으로도 범용 AI 시스템을 효율적으로 구축할 수 있는 경로를 제시하며, 에지 AI 시대에 가장 경제적인 선택지로 평가된다.

클라우드 기반 대규모 모델이 아닌, 에지 기반 소형 모델을 활용하면 데이터 주권과 오프라인 복원력 확보, 밀리초 수준의 실시간 반응 속도 등 다양한 장점이 있다. 이러한 기술은 스마트폰, 노트북, 자동차, 로봇, 위성 등 각종 엔드포인트에서 실시간 추론이 필요한 상황에서 결정적인 역할을 한다. 특히 국방, 우주, 사이버보안뿐 아니라 소비자 전자제품, 로봇, 스마트 가전, 금융, 교육, 이커머스 등 고성장 산업에의 확산이 기대된다. 

리퀴드 AI는 “우리는 모든 장치에서 AI의 경계를 넓히며, 효율적인 AI 시스템 구축의 새로운 기준을 만들고 있다”라며, “효율성 중심의 소형 멀티모달 모델이 에지 컴퓨팅 시대의 주류로 자리잡는 데 핵심 역할을 하겠다”라고 밝혔다.