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- 언어모델-외부 도구 연결기술 ‘펑션콜(Function Call)’ 성능 평가 위한 한국어 데이터셋 첫 구축

- 함수 이름 및 인자 추출 정확성, 호출 결과 전달 정확성, 누락 정보 인지 및 추가 질의 발생 여부, 호출 가능 함수 관련성 감지 등의 평가 기준 항목으로 구성

- AI 생태계의 활성화 위해 깃허브에 오픈소스로 공개… 향후 데이터셋 규모 확장 등 지속적으로 활용성 늘려갈 계획

 

[2024-09-27] 카카오가 AI 기술 생태계의 구축과 활성화를 위한 노력을 이어간다.

 

카카오(대표이사 정신아)는 인공지능 언어모델의 펑션콜(Function Call, 함수호출) 성능을 평가할 수 있는 데이터셋인 ‘FunctionChat-Bench’를 구축하고, 이를 지난 23일 오픈소스로 공개했다고 밝혔다. 

 

펑션콜(Function Call, 함수호출)이란 AI 언어모델이 자체적으로 수행할 수 없는 동작을 지시하거나 사전에 학습하지 않은 정보를 실시간 정보를 받아올 수 있도록 언어모델과 API 등의 외부 도구를 연결하는 기술을 뜻한다. 언어모델을 기반으로 하는 서비스 구현에 있어 필수적으로, 언어모델이 가진 한계를 해결해 새로운 기능으로 확장할 수 있다. 예를 들어, 모델에 펑션콜 기능을 활용해 지도 등의 특정 API를 연결하면 실시간 도로정보를 호출하여 답변할 수 있게 된다. 

 

카카오는 펑션콜 기술의 고도화를 위해 국내 IT 기업 최초로 한국어 대화 환경에서의 성능을 다면적으로 평가할 수 있는 ‘FunctionChat-Bench’ 데이터셋을 구축했다. 기존의 펑션콜 성능 평가 데이터셋은 대부분 글로벌 기업에서 구축한 영어를 토대로 이루어져 있는데, 한국어 기반의 관련 데이터셋을 구축한 것은 카카오가 처음이다.

 

데이터셋은 ▲함수 이름과 인자 추출의 정확성 ▲함수 호출 결과 전달의 정확성 ▲누락 정보 인지를 통한 추가 질의 발생 여부 ▲호출 가능한 함수와의 관련성 감지 등을 평가하는 기준 항목으로 구성되어 있다. 타사의 데이터셋이 주로 언어 모델의 정확한 함수 호출 메시지 생성 중심으로만 구축된 것에 비해, 카카오가 구축한 이번 데이터셋은 함수 호출 전후에 요구되는 사용자와의 적절한 상호 작용 메시지 생성 능력까지 평가 영역으로 포함했다는 점에서 차별성을 갖는다. 

 

카카오는 한국어 AI 언어모델 생태계의 활성화와 개방적 AI 환경을 위해 해당 데이터셋을 오픈소스 커뮤니티 깃허브(GitHub)에 공개했다. 향후 해당 데이터셋의 규모를 늘리고 영어 버전을 추가하는 등 사용성을 지속적으로 확장해 갈 계획이다. 

 

카카오 김병학 카나나 알파 성과리더는 “이번 ‘FunctionChat-Bench’ 데이터셋 구축 및 오픈소스 공개는 한국어 기반의 국내 AI 기술 생태계에 기여할 수 있는 의미를 지닌다”며 “펑션콜 기술의 성능 평가 토대를 처음으로 마련한 만큼, 꾸준히 데이터셋의 활용성을 높여가기 위해 노력할 계획”이라고 말했다. (끝)

 

참고) AI 언어모델 Function Call 성능 평가 벤치마크 데이터셋 공개

https://github.com/kakao/FunctionChat-Bench