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CLOVA X



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CLOVA X
파일:CLOVA X LOGO.png
<colbgcolor=#56dda2><colcolor=#fff> 개발사 네이버
기능 대화형 인공지능
기반 언어모델 HyperCLOVA X
출시일
초기 베타
2023년 8월 24일
서비스 무료
링크 파일:홈페이지 아이콘.svg

1. 개요2. 특징 및 인터페이스
2.1. 대화형 인공지능 서비스2.2. 이미지 분석 및 수정
3. 공개 후 평가
3.1. 긍정적 평가3.2. 중립적 평가3.3. 부정적 평가3.4. 총평
4. 문제 및 사건사고5. 기타

[clearfix]

1. 개요

네이버에서 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 만든 한국형 대화형 인공지능 서비스이다. 2023년 9월 20일에는 네이버에서 자체 언어모델 HyperCLOVA X의 검색 특화 모델을 기반으로 하는 인공지능 검색 엔진 서비스 Cue:가 네이버 검색엔진에 출시되기도 하였다.

2023년 8월 24일에 한국을 대상으로, 한국어 버전으로 출시되었다. 이후 일본어 아랍어, 동남아시아 언어 등을 추가할 가능성이 있다.
25:01 부분에서 언급되고있다.


2023년 11월 3일 문서 업로드 기능을 추가했다. #

2. 특징 및 인터페이스

파일:클로버엑스 사용예제 서비스.gif
네이버의 서비스인만큼, 네이버 쇼핑이나 카페등과 같은 서비스를 표시할지 선택할수 있으며, 네이버 계정으로 로그인하여 사용할 수 있다. 좌측에 채팅목록을 확일할 수가 있는것으로 보인다.

2.1. 대화형 인공지능 서비스

대화형 인공지능 서비스도 제공하며, 창작과 요약을 비롯한 뛰어난 글쓰기 능력을 보여줄 것으로 보인다. 나아가 다양한 서비스들을 플러그인 형태로 연동해 필요한 기능을 호출하는 것도 가능하다고 한다. 아래는 CLOVA X를 활용한 예시이다.
파일:CLOVAX_대화형 AI 서비스.png
네이버 생성형 AI 검색 서비스, CLOVA X 대화 장면
대화 리스트를 확인할 수 있으며, 화학 반응식을 물어보거나 제주도 추천 코스를 묻거나, 위의 내용처럼 운동 계획을 세워달라고 할 수 있는 것으로 보인다. 다양한분야에서 활용이 가능해 보이며, 네이버의 광대한 한국어 자료 축적을 통해, 자연스러운 사용이 가능하다는 점이 장점으로 보여진다.

이야기 창작, 이야기 설정 창작 어시스턴트, 각종 창의성이 필요한 문구 및 문서 작성(광고 문구, 리뷰, 자소서 등등), 기업용 챗봇 빌더, 각종 코딩, 기타 검색, 웹서핑 기능 등이 가능한 것으로 보여진다.

그리고 방대한 양의 텍스트는 문서 형식으로 업로드해서 요약하는게 가능하다.

2.2. 이미지 분석 및 수정

2024년 8월 27일에 이미지를 이용한 대화와 이미지 지우개 기능으로 추가하고, 대용량 문서 요약 기능을 따로 독립시켰다. 이미지를 업로드하여 그 이미지에 대해서 물어보거나, 텍스트와 차트가 포함된 이미지를 보여줘 어느정도의 분석을 가능하게 해주는 기능이다. 그리고 지우개 기능은 기존 삼성이 S24에 탑재한 것과 같이 특정 영역을 터치하면 객체를 인식해 자동선택하고, 그 선택한 객체를 삭제하는 기능이다.

3. 공개 후 평가

평가는 아직 많이 나뉘는 중이다. 검색이나 맛집찾기나 국내에서 사용하기에는 엉뚱한 답을 내놓는 타사 서비스에 비해 긍정적인 반면, 그 외 상당부분에서 부정적인 평가를 받고 있다. 그러나 시간이 지나고 데이터가 축적되어 감에 따라 변화가 기대되기도 한다.[1]

3.1. 긍정적 평가

3.2. 중립적 평가

3.3. 부정적 평가

3.4. 총평

모델 자체적인 성능은 나쁘지 않다. 오히려 나름 한국어쪽에서는 꽤 뛰어난 모델이지만, 시간과 자본으로 피터지게 경쟁하는 llm판에서 신버전은 커녕 어느정도의 파인튜닝으로 미세조정을 하거나 이미 다른 llm 모델들은 가지고 있던, 대용량 텍스트 분석이나, 이미지 식별 기능을 이제와서 추가하는게 업데이트의 전부였다. 그 예시로 Openai는 말할 것도 없고, 출시 당시에만 해도 성능적 이점이 거의 없다고 까이던 bard는[6] 현재 순차적으로 모델을 업그레이드하며 gemini 1.5 pro 08-01 버전을 내놨는데. 이 모델은 현 llm 아레나에서 유저 평가가 gpt-4o 다음가는 수준이고, Meta에서 출시한 Llama 3.1 405b, xAI에서 개발한 grok-2, Anthropic에서 개발한 claude 3.5 sonnet, 경량화와 준대형 사이즈의 llm 모델을 만들기로 유명했던 Mistral도 현재는 Mistral large 2 라는 대형 모델을 내놓는등 당시에도 독보적인편이 아니었지만, 현재는 경쟁 상대도 너무 늘었고, 격차도 따라잡기에는 너무 심하게 벌어졌기에 용도에 따라서는 다르겠지만, 언어 능력과 논리 추론 같은 분야에서는 주 언어인 한국어를 기반으로 질문해도 우위를 점하지 못하고 있다.

4. 문제 및 사건사고

5. 기타


[1] 대부분 GPT와 비슷한 수순을 밟을 것으로 예상하고 있다. [2] 실시간 액세스 텀이 꽤 긴것이 이유로 보인다. [3] 사실 이것은 빅데이터 기반 챗봇의 태생적인 문제이기도 하다. 토큰들의 확률에 따라서 문장을 작성하는 언어모델의 특성상 단 하나의 실수로 정답과 오답이 나뉘는 수학은 떨어지는 것이 당연하다. [4] 그래서 실제로는 대부분 해당 명령에 대한 코드를 작성해서 그 작성한 코드의 출력값을 도출하는 챗봇이 대부분이https://namu.wiki/delete/CLOVA%20X$0다. [5] 이로 인해 챗봇의 재성능을 전부 못쓰고있다. [6] 현 gemini