아이디이노랩, 디자인 전략용 LLM 'iknowyou-LLM' 어댑터 Hugging Face 공개

아이디이노랩이 디자인 전략 분야에 맞춘 버티컬 LLM 'iknowyou-LLM'을 개발해 Hugging Face에 연구 성과를 공개했다. 디자인테크를 다루는 이 회사의 대표는 안진호다. 이 모델은 산업통상부 디자인산업기술개발사업의 일환으로 개발했다.

회사 설명에 따른 공개 범위는 LoRA 어댑터의 가중치, 기반 모델의 정확한 버전, 설치·추론 코드와 재현 안내, 내부 성능 비교 결과다. 연구자는 기반 모델과 어댑터를 결합해 직접 실행하고 응답 특성을 테스트할 수 있다고 회사는 밝혔다. 학습에 쓴 데이터 원본은 공개하지 않았다.

쓰기 전에는 기반 모델과 어댑터 각각의 라이선스를 확인해야 한다. 기술 지원이나 공동 개발이 필요하면 아이디이노랩과 따로 협의하는 길이 열려 있다.

기반 모델과 학습 방식

바탕이 된 모델은 두 가지로, Meta의 Llama 3 8B Instruct와 KT가 한국어에 맞춰 만든 Mi:dm 2.0 Mini Instruct다. 디자인 업무 11개 유형에서 모은 데이터로 미세 조정했다. LoRA 방식이라 원래 모델은 건드리지 않고 일부 매개변수만 따로 학습시킨다.

학습 데이터는 범용 AI를 그대로 가져다 쓰는 대신, 문제를 정의하고 전략 대안을 견주며 실행 방안을 뽑아내는 디자인 전략 업무의 흐름을 반영해 구성했다. 이용자와 시장의 맥락을 읽어 문제를 좁히고, 전략 후보와 추진 방향을 내놓아 디자인 전문가의 판단을 거드는 것이 목표다.

내부 평가와 한계

평가는 내부에서 330건으로 진행했다. 참고 답변과의 표현 유사성 지표인 ROUGE-L F1 점수는 Llama 기반 모델이 0.0258에서 0.2492로, Mi:dm 기반 모델이 0.0721에서 0.2784로 미세 조정 후 올랐다. 한글을 살리는 토큰화를 적용했고, 업무 유형 11개의 평균을 같은 비중으로 합산했다. 개발 환경에서 모델 내려받기부터 추론까지 문제없이 돌아가는 것도 확인했다.

실제 업무에서 전략이 얼마나 적합한지는 앞으로 전문가 평가를 더해 검증할 계획이다.

개발 배경과 회사 입장

디자인은 소비자의 감성과 사용 경험, 문화적 배경, 사업 여건 같은 정성적 요소가 뒤섞여 AI를 특화하기 까다로운 분야다. 디자인 전략도 답을 하나 내놓는 일보다 문제를 다시 규정하고 대안을 비교해 방향을 잡는 데 무게가 실린다.

안진호 대표는 디자인이 정답을 찾는 일이 아니라 경험, 감성, 시장과 문화의 맥락, 여러 이해관계자의 입장을 아울러 알맞은 대안을 짜내는 일이라고 설명했다. 그래서 AI에 가르칠 때도 범용 지식을 익히게 하는 방식과는 다른 접근이 필요하다고 말했다.

안 대표는 정부 연구과제의 결과를 내놓은 것이 다른 연구자들이 검증하고 발전시킬 토대가 된다는 점에서 의미가 있다고 밝혔다. 앞으로도 연구자들과 손잡고 디자인 분야 버티컬 AI 연구를 이어 가겠다고 했다.