카카오, 2B 파라미터 멀티모달 임베딩 모델 'Kanana-v-embedding' 공개… Jina v4 대비 한국어 성능 우위

·2025.12.12 00:00

핵심 내용

카카오 Kanana 조직이 20억 파라미터 규모의 멀티모달 임베딩 모델 'Kanana-v-embedding'을 공개했으며, 한국어 특화 데이터셋 KoEmbed 학습을 통해 Jina Embeddings v4 대비 우수한 검색 성능을 입증했습니다.

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카카오의 Kanana 조직이 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 멀티모달 임베딩 모델 'Kanana-v-embedding'을 개발했습니다. 이 모델은 20억(2B) 파라미터 규모로, 기존 대형 모델인 Jina Embeddings v4(3.8B)와 비교해 한국어 문장 검색(KoEmbed-Sent) 등 주요 태스크에서 큰 폭의 성능 우위를 기록했습니다. Matryoshka Representation Learning 기법을 적용해 64~2,048 차원의 유연한 임베딩 사이즈를 지원하며, 그래디언트 캐싱과 하드 네거티브 마이닝 등 최신 학습 기법을 활용했습니다. 또한 한국어 서비스 환경에 최적화된 데이터셋 'KoEmbed'를 구축하여 학습에 사용했으며, 현재 사내 광고 심사 플랫폼에 적용되어 유사 소재 검색 기능으로 실사용되고 있습니다.

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