엔비디아, 로봇 학습용 추정 모델 'cosmos3-nano-libero10-sdg-export' 3종 허깅페이스 공개… 매개변수 152억 개
엔비디아가 AI 모델 공유 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)의 공식 계정에 'cosmos3-nano-libero10-sdg-export' 계열 모델 3종을 올렸다. 허깅페이스에 등록된 모델 카드를 보면 공개일은 10월 9일이고, 세 모델 모두 매개변수가 152억 개다. 라이선스는 업계에서 흔히 쓰는 오픈소스 라이선스가 아니라 엔비디아 자체 라이선스다.
공개된 모델은 'nvidia/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-D5', 'nvidia/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-S5_2', 'nvidia/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-S5_all' 세 가지다. 이름 끝의 'D5', 'S5_2', 'S5_all'만 다르고 나머지는 같다. 이 접미어가 학습 데이터 구성, 학습 단계, 설정값 가운데 무엇을 가리키는지는 모델 카드 정보만으로는 확인되지 않았다. 세 모델의 매개변수 규모는 152억 개로 똑같다.
모델 이름에는 이 모델이 어디에 쓰이는지 짐작할 단서가 들어 있다. 'Cosmos'는 엔비디아가 로봇과 자율주행 같은 '피지컬 AI' 개발용으로 내놓은 월드 파운데이션 모델 브랜드다. 월드 파운데이션 모델은 현실 세계의 물리적 움직임을 영상 형태로 이해하고 생성하도록 학습시킨 모델을 말한다. 'LIBERO'는 로봇 팔이 물건을 집고 옮기는 등의 조작 과제를 평가할 때 연구계가 널리 쓰는 벤치마크 이름과 같고, 'libero10'은 그중 여러 단계를 이어서 수행해야 하는 장기 과제 10개 묶음을 가리키는 것으로 보인다. 'SDG'는 보통 합성 데이터 생성(Synthetic Data Generation)의 약자로 쓰인다.
이 단서를 이어 보면, 로봇 조작 과제에 필요한 합성 학습 데이터를 만드는 데 맞춰 조정한 Cosmos 계열 모델로 읽힌다. 다만 이것은 이름에서 끌어낸 해석일 뿐, 모델 카드에 용도가 이렇게 적혀 있다고 확인된 것은 아니다. 'cosmos3'가 Cosmos의 새 세대를 공식으로 뜻하는지, 'nano'가 어느 정도 크기의 등급인지, 'export'가 배포용으로 변환한 체크포인트라는 뜻인지도 확인되지 않았다.
이번 공개는 엔비디아가 피지컬 AI 생태계를 넓히려는 흐름과 이어진다. 로봇을 학습시키려면 실제 환경에서 대량의 시연 데이터를 모아야 하지만, 이 작업은 비용과 시간이 많이 든다. 그래서 시뮬레이션이나 생성 모델로 학습 데이터를 만들어 이를 보완하는 방식이 주목받고 있다. 엔비디아는 Cosmos 모델을 허깅페이스 같은 공개 저장소에 꾸준히 올리며 연구자와 개발자가 내려받아 쓸 수 있게 해 왔다. 이번처럼 특정 벤치마크 이름을 단 세부 버전을 여러 개 한꺼번에 내놓은 것은, 범용 모델을 넘어 과제별로 다듬은 모델까지 공개 범위를 넓히고 있음을 보여준다.
개발자가 눈여겨볼 부분은 라이선스다. 자체 라이선스가 적용된 만큼 상업적 이용이 가능한지, 재배포나 파생 모델에 어떤 조건이 붙는지는 각 모델 카드에 연결된 라이선스 조항을 직접 확인해야 한다. 매개변수 152억 개는 일반 소비자용 그래픽카드 한 장으로 돌리기에는 부담이 큰 규모로, 실제로 쓰려면 고사양 GPU 환경이 필요할 것으로 보인다.
성능 수치가 있다면 그것은 엔비디아가 발표한 것이고, 외부에서 검증된 결과는 아직 없다. 공개된 지 얼마 되지 않아 내려받기 수 같은 이용자 반응도 아직 집계되지 않았다.
