엔비디아, 한국어 포함 34개 언어 지원 임베딩 모델 'Nemotron-3.5-Embed' 2종 공개… 'Muse-Spark-Open' 모델도 함께 올려
엔비디아가 텍스트 임베딩 모델 'Nemotron-3.5-Embed' 2종을 이달 7일 공개했다. 엔비디아가 허깅페이스 공식 계정에 올린 모델 카드를 보면 두 모델의 매개변수는 각각 83.8억 개와 15.5억 개이고, 지원 언어는 영어와 한국어를 포함한 34개다. 16일에는 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 'Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2' 모델도 같은 계정에 올라왔다.
이번에 공개된 임베딩 모델은 'Nemotron-3.5-Embed-8B-BF16'(83.8억 개)과 'Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16'(15.5억 개)이다. 모델 이름에 붙은 'BF16'은 가중치를 16비트 부동소수점 형식(bfloat16)으로 배포했다는 뜻이다. 매개변수가 많은 8B 모델은 정밀도를 우선하는 용도에, 1B 모델은 연산 자원이 적은 환경에 맞춘 구성으로 볼 수 있다. 라이선스는 아파치나 MIT 같은 범용 오픈소스 라이선스가 아니라 엔비디아 자체 라이선스다. 상업적 이용 범위 등 구체적인 조건은 이번 자료에서 확인되지 않았다.
임베딩 모델은 문장이나 문서를 숫자 벡터로 바꿔 의미가 비슷한 글끼리 가깝게 놓이도록 하는 모델이다. 대화형 생성 모델처럼 답을 직접 쓰지는 않지만, 검색 엔진이나 기업 내부 문서 검색, 그리고 대규모언어모델(LLM)이 외부 자료를 찾아 답하는 검색증강생성(RAG) 시스템에서 '무엇을 찾아올지' 정하는 역할을 맡는다. 생성형 AI를 업무에 도입하는 기업이 늘면서 임베딩 모델의 품질이 답변 정확도를 좌우하는 요소로 꼽혀 왔다. 지원 언어에 한국어가 명시된 만큼 국내 개발자도 한국어 문서 검색이나 다국어 검색 시스템에 이 모델을 시험해 볼 수 있다. 다만 한국어 성능이 실제로 어느 수준인지는 이번 자료만으로 판단하기 어렵다.
16일 공개된 'Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2'는 모델 카드에 이미지·텍스트 이해 모델로 분류돼 있다. 표기된 매개변수는 43.8억 개이고, 이 모델도 엔비디아 자체 라이선스가 적용됐다. 모델 이름에는 '816B'와 'A42B'라는 표기가 들어 있는데, 이는 업계에서 보통 전체 매개변수 8,160억 개와 활성 매개변수 420억 개를 뜻하는 방식이다. 모델 카드에 적힌 43.8억 개와는 차이가 크다. 이 모델이 더 큰 모델과 짝을 이뤄 쓰이는 보조 모델인지, 이름의 숫자가 무엇을 가리키는지는 이번 자료에서 확인되지 않았다.
엔비디아는 GPU 하드웨어에 그치지 않고 'Nemotron' 브랜드로 언어 모델과 임베딩·검색용 모델을 꾸준히 공개해 왔다. 자사 칩 위에서 바로 쓸 수 있는 모델을 함께 내놓아 개발자 생태계를 넓히려는 흐름으로 읽힌다. 이번 공개도 생성 모델뿐 아니라 검색 인프라를 이루는 임베딩 모델까지 제품군을 넓히는 흐름에 있다.
모델 정보는 엔비디아가 허깅페이스에 올린 모델 카드를 기준으로 했고, 성능 관련 수치는 회사 측이 밝힌 내용이다. 공개된 지 얼마 되지 않아 내려받기 수 등 개발자 반응은 아직 집계되지 않았다.
