정부, 한국형 LLM 경쟁력 강화 위한 고품질 AI 평가 데이터셋 구축 사업 추진
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AI 기술 개발자, 데이터 과학자, IT 전략 기획자, 정책 입안자, 연구원 등 한국형 생성형 AI 모델의 성능 향상 및 글로벌 경쟁력 확보에 관심 있는 전문가들에게 유용한 정보입니다.
🔖 주요 키워드

핵심 트렌드
정부가 한국형 생성형 AI 모델의 글로벌 경쟁력 확보를 위해 영어 중심의 기존 평가 체계를 보완하고, 한국의 문화 및 문맥을 반영한 고품질 AI 성능 평가 데이터셋 구축 사업을 추진합니다.
주요 변화 및 영향
- 데이터셋 구축: 수학, 지식, 장문이해 등 3개 분야에 걸쳐 한국어 기반 LLM 성능 검증을 위한 고품질 데이터셋이 구축됩니다.
- 글로벌 표준 보완: 영어 위주의 LLM 평가에서 벗어나 한국의 언어적, 문화적 특성을 반영한 새로운 평가 기준점을 제시합니다.
- AI 생태계 활성화: 구축된 데이터셋은 국내 모든 AI 개발 기관에 공개되어 국내 AI 기술 발전 및 다양성 확보에 기여할 것입니다.
- 기술 고도화: 특히 수학적 추론, 한국형 역사/문화 지식 이해, 32K 이상의 장문 문맥 이해 능력 등 한국 LLM의 핵심 역량을 강화하는 데 중점을 둡니다.
- 향후 확장: 멀티모달, 에이전트 AI 영역까지 평가 영역을 넓힐 계획으로, AI 기술 발전의 폭넓은 기반을 마련합니다.
트렌드 임팩트
이번 사업은 한국 AI 산업의 기술적 독립성을 강화하고, 글로벌 AI 시장에서 한국형 AI 모델의 경쟁 우위를 확보하는 데 중요한 전환점이 될 것입니다. 또한, 국내 AI 개발자 및 연구자들이 보다 정확하고 특화된 데이터로 모델을 개발하고 평가할 수 있는 환경을 제공합니다.
업계 반응 및 전망
정부 주도의 고품질 데이터셋 구축은 AI 파운데이션 모델 개발의 후속 조치로서 국내 AI 생태계에 큰 활력을 불어넣을 것으로 기대됩니다. 이를 통해 한국이 AI 분야에서 독자적인 기술력을 갖추고 글로벌 리더십을 발휘할 수 있는 기반이 마련될 것입니다.
📚 실행 계획
정부 주도로 구축되는 한국형 AI 평가 데이터셋의 공개 시점을 파악하고, 이를 활용하여 자사 LLM의 성능을 한국 문화 및 문맥에 맞춰 개선하고 검증하는 계획을 수립한다.
AI 모델 개발
우선순위: 높음
수학, 지식, 장문이해 등 핵심 평가 분야에 대한 데이터 구축 요구사항을 면밀히 분석하여, 향후 자체적으로 유사한 고품질 데이터셋을 구축하거나 확보할 수 있는 전략을 모색한다.
데이터 전략
우선순위: 중간
이번 사업에서 중점적으로 다루는 한국형 역사/문화 지식, 추론형 수학 문제, 장문 문맥 이해 등의 영역에서 최신 연구 동향 및 기술적 과제를 파악하고 관련 연구 개발 방향을 설정한다.
기술 동향 분석
우선순위: 중간