하비, 약 2.8조 파라미터 키미 K3로 법률 AI 개발
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핵심 포인트
- 하비가 문샷AI의 오픈 웨이트 모델을 후처리한 ‘하비 테넷’을 공개했다.
- 기존 외부 모델 활용 전략에 자체 법률 모델을 추가했지만 비용 절감 효과는 확인되지 않았다.
- 법률 인공지능 기업 하비(Harvey)가 문샷AI(Moonshot AI)의 약 2조8000억개 파라미터 오픈 웨이트 모델 키미 K3를 기반으로 법률 특화 모델을 개발했다.
본문
하비가 문샷AI의 오픈 웨이트 모델을 후처리한 ‘하비 테넷’을 공개했다. 기존 외부 모델 활용 전략에 자체 법률 모델을 추가했지만 비용 절감 효과는 확인되지 않았다. 법률 인공지능 기업 하비(Harvey)가 문샷AI(Moonshot AI)의 약 2조8000억개 파라미터 오픈 웨이트 모델 키미 K3를 기반으로 법률 특화 모델을 개발했다. 외부 모델 제공업체에 대한 의존도를 낮추고 법률 업무에 특화한 모델 계층을 추가하려는 움직임으로 풀이된다. 하비는 8월 20일 키미 K3를 후처리한 연구 프리뷰 ‘하비 테넷’을 공개했다. 테넷은 하비와 Fireworks Research가 장기 법률 업무 수행을 목표로 공동 개발한 오픈 웨이트 모델이다. 하비의 자체 법률 에이전트 평가 체계인 LAB에서 테넷은 키미 K3보다 보류된 작업을 거의 2배 더 완료했다.
전체 파라미터 수와 실제 연산에 사용되는 활성 파라미터 수는 구분해 봐야 하며, 하비는 키미 K3의 가중치 위에 법률 데이터와 작업 환경에 맞춘 후처리를 적용했다.
하비는 OpenAI 모델을 유지하면서 앤트로픽의 Claude와 구글의 Gemini를 플랫폼에 추가하고, 법률 문서 작성·재판 준비·구두변론 등 업무에 적합한 모델을 자동 배정한다고 밝혔다. 하비는 9월 9일 5억5000만달러(약 7480억원) 규모의 투자를 유치했으며 기업가치는 155억달러(약 21조1000억원)로 평가됐다고 밝혔다. 하비는 투자금을 법률·기업 법무팀을 위한 인공지능 개발과 인력 확충에 사용할 계획이라고 밝혔다. 이번 발표로 확인되는 것은 기존 멀티모델 구조에 자체 후처리 모델과 법률 전용 평가 체계를 추가했다는 점, 그리고 그 성능을 하비 자체 평가로 제시했다는 점이다.