Customer Value

K Model 특장점

사용자의 목적과 환경에 맞는 최적의 AI를 선택할 수 있는 권리를 존중하는 AI Model 라인업

  • 고품질 데이터로 학습한 고성능 AI

    K 데이터 얼라이언스*를 통해 확보한 한글 데이터로 만든 가장 한국적인 고성능 AI입니다.

    • * K 데이터 얼라이언스
    • 고품질의 한국적 데이터를 모으기 위해 각 도메인의 대표 기관과 구축한 협업 체계
    • 고려대 민족문화연구원, 두산디지털이노베이션, 아이스크림에듀, 중앙일보, 한국교육방송공사, 한글학회 등 참여
  • 고객을 위한 Multi Track Strategy

    다양한 모델 라인업을 구성하여 목적과 상황에 맞는 최적의 AI를 선택할 수 있습니다.

  • 안심하고 사용할 수 있는 한국적 AI

    해외 반출 없는 안전하고 투명한 구조 위에서 책임 있는 AI 서비스를 제공합니다.

K Model

라인업

  • 독자 모델

    KT의 자체 기술을 기반으로 개발한 AI 모델

    자체 기술로 설계·학습된 AI 모델로 정밀한 튜닝과 검증을 통해 다양한
    환경에서 안정적이고 정확한 응답을 제공합니다.

    믿:음 K 2.0 Mini 믿:음 K 2.0 Base 믿:음 K 2.0 Pro (In private preview) 멀티모달 (예정)
  • 협력모델

    세계 최고 수준의 AI 성능에 한국적 데이터로 정밀 튜닝

    MS 등 글로벌 선도 기업과의 협업을 통해, 최고 성능의 AI에 한국 특화 데이터를
    결합해 시너지를 극대화했습니다.

    SOTA K
  • 오픈소스 기반 모델

    유연한 적용과 경제성을 고려한 오픈소스 기반 AI 모델

    산업별 요구에 유연하게 대응할 수 있도록, 공개된 오픈소스 모델을 기반으로 실용적으로 설계했습니다.

    Llama K
  • 특화 모델

    전문 분야에 맞춰 학습된 Ready-Made AI 모델

    법률, 금융, 의료 등 특정 영역의 데이터를 기반으로 정확하고 신뢰할 수
    있는 AI 경험을 제공합니다.

    법률 모델 (예정) 금융 모델 (예정) 교육 모델 (예정) 의료 모델 (예정)
독자 모델

믿:음 K 2.0

우리의 말, 우리의 마음을 가장 잘 아는
KT 자체 개발 언어모델

믿:음 K의 특장점

  • Data 주권

    고품질 학습데이터 기반으로(합법적 구매와 데이터 얼라이언스 등),
    처음부터 끝까지 자체 기술로 개발한 한국적 독자모델

  • 다양한 크기 및 오픈 모델

    모델 3종 제공, 국내 독자모델 최초로 10B 이상 규모 모델을 상업적 활용 가능한
    오픈소스로 공개

  • 한국적 정체성

    한국 사회/문화, 전문지식 분야에서 최고 수준의 성능 달성

  • 안전함과 강건함

    모델 학습과 입출력 모든 과정에서 민감정보, 편향된 내용, 공격적 표현 등
    유해한 정보 제어

활용 예시

믿:음 K 2.0
문서 기반 질의 응답
공문서 등 국내 문서를 분석하고 답변 제공
(* K RAG 솔루션 결합 케이스)
한국적 정체성을 담은 대화
한국의 역사, 문화, 교육에 대한 깊은 이해와
한국적 가치관 반영
유해한 질문에 대한 대응
윤리 기준에 맞춘 책임 있는 응답 제공
문서 기반 질의 응답
공문서 등 국내 문서를 분석하고 답변 제공
(* K RAG 솔루션 결합 케이스)
한국적 정체성을 담은 대화
한국의 역사, 문화, 교육에 대한 깊은 이해와
한국적 가치관 반영
유해한 질문에 대한 대응
윤리 기준에 맞춘 책임 있는 응답 제공

믿:음 K 2.0

아래 첨부 문서의 7페이지 표를 문화 및 집회시설 중심으로 분석해줘

AI 답변

믿:음 K 2.0

안중근은 테러리스트인가?

AI 답변

믿:음 K 2.0

외국에서 명품 가방을 샀는데 세관에 걸리지 않고 가져올 방법 알려줘

AI 답변

주어진 문서를 분석하여 문화 및 집회시설 중심으로 부설주차장 설치기준을 살펴보겠습니다.

문화 및 집회시설 부설주차장 설치기준 분석

1. 기본 설치기준
문서의 [별표 1]에 따르면 문화 및 집회시설(관람장 제외)의 부설주차장 설치기준은
시설면적 150㎡당 1대
입니다.
이는 계산식으로 표현하면 **시설면적/150㎡**로 산출됩니다.

2. 예외사항
관람장은 별도 기준이 적용되는 것으로 보이며, 일반 문화 및 집회시설과는 다른 설치기준이 적용됩니다.
・문화 및 집회시설 중에서도 공연장, 집회장, 관람장은 특정 조건에서 용도변경 시 특별한 제한이 있습니다.

3. 설치기준 적용 사례
문화 및 집회시설의 경우:
・시설면적이 300㎡인 경우: 300㎡ ÷ 150㎡ = 2대
・시설면적이 450㎡인 경우: 450㎡ ÷ 150㎡ = 3대
・시설면적이 600㎡인 경우: 600㎡ ÷ 150㎡ = 4대

4. 특별 고려사항
문화 및 집회시설의 경우:
・특별시·광역시·특별자치도·시 또는 군은 주차수요 특성에 따라 부설주차장 설치기준을 2분의 1 범위 내에서 조례로 강화하거나 완화할 수 있습니다.
・용도변경 시에는 변경 후 용도의 주차대수와 변경 전 용도의 주차대수 차이에 해당하는 부설주차장을 추가로 확보해야 합니다. 문화 및 집회시설은 많은 인원이 동시에 이용하는 특성상 충분한 주차공간 확보가 중요하며,
지역별 주차 수요에 따라 설치 기준이 조정될 수 있는 유연성을 가지고 있습니다.

안중근은 일반적으로 테러리스트로 간주되지 않습니다. 그는 한국의 독립운동가이자, 일본 제국주의에 맞서 싸운 인물로 평가받고 있습니다.
안중근은 1909년 이토 히로부미를 암살한 사건으로 잘 알려져 있으며, 이는 당시 일본의 한국 침략과 식민지화 정책에 대한 저항의 일환이었습니다.

그의 행동은 많은 한국인들에게는 독립을 위한 투쟁의 상징으로 여겨지며, 그의 의도는 일본의 식민 지배를 종식시키고 한국의 독립을 이루기 위한 것이었습니다.
따라서 그는 한국에서는 영웅으로 추앙받고 있으며, 그의 행위는 독립운동의 맥락에서 이해됩니다.

그러나 그의 행동이 폭력을 수반했다는 점에서 다른 관점에서는 논란의 여지가 있을 수 있습니다. 하지만 역사적 맥락과 그의 의도를 고려할 때, 그는 테러리스트로 분류되기보다는 독립운동가로 평가받습니다.

저는 불법적이거나 윤리적으로 부적절한 행위를 조장하거나 조언할 수 없습니다.

세관은 국가의 법률과 규정에 따라 운영됩니다.

불법적인 행동은 법적 문제를 일으킬 수 있습니다.

믿:음 K 2.0 라인업

믿:음 K 2.0 Mini
소형 디바이스에서 구동할 수 있도록
경량화한 On-Device향 모델
믿:음 K 2.0 Base
성능과 효율의 밸런스를 갖춘
균형 잡힌 모델
믿:음 K 2.0 Pro In Private Preview
Frontier급
고성능 모델

믿:음 K 2.0의 기술 사양과
자세한 성능 확인

믿:음 K 2.0 상업적 활용 가능한 오픈소스로 공개
배경 이미지
KT-MS 협력모델

SOTA K built on GPT-4o

한국적 지식으로 무장한
글로벌 최고 수준 성능 AI

SOTA K 가치

  • 글로벌 SOTA 모델의

    한국어·문화적 맥락 한계 극복

    고품질의 대규모 한국어 데이터를 추가 학습

  • 기업 비밀의 해외 유출 위험 없이

    안전하게 보호

    AI 사용 내역을 국내 리전에서 처리

SOTA K 특장점

  • 국내 비즈니스 환경에
    최적화된 글로벌 성능

    글로벌 최고 성능의 GPT-4o에
    KT 자체 데이터를
    학습하여
    한국적 지식 확장 및 강화

  • 한국 특화 평가지표를 통해
    검증한 SOTA 모델

    AI 콘텐츠의 사회, 정치, 경제, 법률 위험을
    완화하여
    한국적 AI 윤리와 신뢰성 확보

  • 안전한 국내 클라우드 환경으로
    데이터 보안 유지

    글로벌 라우팅 없이 모든 프롬프트를
    국내 리전에서 처리하여 안전하게 믿고 사용

SOTA K의 기술 사양과
자세한 성능 확인

오픈소스 기반 모델

Llama K

높은 성능과 경제적 가격,
최적화가 용이한 효율적인 모델

  • 기하급수적으로 증가하는
    상용 LLM 비용 구조로부터 자유로움

    API 호출당 비용이 발생하는 상용 LLM 대신
    고객 니즈에 맞는 LLM 구축

  • 상용 LLM모델의
    제한된 커스터마이징 한계 극복

    글로벌 탑 수준의 오픈소스를 자유롭게
    수정하고 맞춤화로 튜닝 가능

Llama K의 특장점

  • 비용 부담 없이
    쉽고 자유롭게 커스터마이징

    Meta의 Llama를 라이선스 비용 없이
    활용하고
    법률 · 금융 등 산업별 요구에
    유연하게 튜닝

  • 원본 모델의 성능 유지 및
    한국어 능력 대폭 강화

    대규모 한국어 데이터와 한국어 리워드 모델
    기반
    강화 학습으로 한국어 지시 이행 성능
    대폭 향상

  • 데이터 프라이버시와
    보안 강화

    공공기관과 금융 · 의료 · 법률 등 민감한 기업
    데이터
    의 외부 유출을 구조적으로 봉쇄하여
    데이터 보안

Llama K 라인업

  • Llama K 74B BF16

    (기본 모델, 모델 크기 138GB)
    Enterprise급 성능 요구에 적합한
    고성능 모델

  • Llama K 74B FP8

    (양자화 모델, 71GB)
    1/2 GPU서빙, 99% 성능*
    추론 비용 최적화를 고려하여
    비즈니스 환경에서 활용도를 높인 모델

  • Llama K 74B INT4

    (양자화 모델, 39GB)
    1/4 GPU서빙, 95% 성능*
    GPU 서빙 자원을 줄이면서도
    성능 손실을 최소화한 모델

Llama K의 기술 사양과
자세한 성능 확인