2025년 3월, 알리바바 그룹 산하 DAMO 아카데미는 다국어 인공지능(AI) 모델 **'바벨(Babel)'**을 공식 발표하였습니다. 바벨은 **전 세계 인구의 90%가 사용하는 25개 언어를 지원하는 오픈소스 대형 언어 모델(LLM)**로, 특히 저자원 언어에서도 뛰어난 성능을 발휘하도록 설계되었습니다.
이 글에서는 바벨의 주요 특징, 기술적 강점, 경쟁 모델과의 비교, 그리고 향후 전망을 상세히 분석합니다.
1. 바벨(Babel)의 주요 특징
📌 다국어 지원 및 성능 최적화
바벨은 영어, 중국어, 스페인어, 프랑스어뿐만 아니라 아프리카와 동남아시아 등 저자원 언어까지 포함한 25개 언어를 지원합니다. 기존의 AI 모델이 영어 중심으로 학습되어 있었던 것과 달리, 바벨은 저자원 언어 처리 성능을 최대 10% 향상시키며 글로벌 사용자를 대상으로 최적화되었습니다.
📌 오픈소스 및 무료 공개
알리바바는 **2025년 3월 10일, 바벨의 소스 코드를 깃허브(GitHub)와 허깅페이스(Hugging Face)**를 통해 무료로 공개하였습니다. 이를 통해 연구자, 개발자 및 기업들이 바벨을 자유롭게 활용하고, 각자의 니즈에 맞게 커스터마이징할 수 있도록 하였습니다.
📌 '레이어 확장(layer extension)' 기술 적용
기존 다국어 모델보다 매개변수를 늘려 모델의 크기를 확장하는 '레이어 확장(layer extension)' 기술을 적용하여 성능을 향상시켰습니다. 이를 통해 특히 저자원 언어에서 더 정교한 문맥 이해가 가능해졌습니다.
📌 엄격한 데이터 선별 및 학습 방법론
바벨은 다양한 출처에서 수집된 데이터의 품질을 철저하게 관리하는 파이프라인을 구축하였습니다. 이는 학습 데이터의 불균형을 해소하고, 번역 및 자연어 생성의 정확도를 높이는 데 큰 기여를 하였습니다.
2. 바벨 vs 기존 다국어 LLM 비교
| 모델명 | 개발사 | 지원 언어 수 | 저자원 언어 성능 향상율 | 공개 여부 |
| Babel | Alibaba | 25개 | 최대 10% | ✅ 오픈소스 |
| GPT-4 | OpenAI | 50개 이상 | 5~8% | ❌ 비공개 |
| Gemini 1.5 | Google DeepMind | 30개 이상 | 6~9% | ❌ 비공개 |
| Mistral | Mistral AI | 20개 | 7% | ✅ 오픈소스 |
위의 비교표에서 보듯이, 바벨은 저자원 언어에서 높은 성능을 보이면서도 오픈소스로 무료 제공된다는 점에서 차별화됩니다.
3. 바벨의 활용 가능성 및 전망
🌍 글로벌 시장에서의 영향력
바벨은 다양한 언어를 구사하는 국가에서 AI 번역 및 고객 서비스, 콘텐츠 생성 등 여러 산업 분야에 활용될 가능성이 큽니다. 특히 개발도상국의 기업들이 고성능 AI 모델을 비용 부담 없이 활용할 수 있도록 지원할 것입니다.
📊 기업 및 연구기관의 반응
바벨이 발표된 이후, AI 연구자 및 개발자 커뮤니티에서 긍정적인 반응이 나오고 있습니다. 특히, 글로벌 기업들이 다국어 고객 지원을 강화하기 위해 바벨을 적용할 가능성이 높습니다.
🚀 향후 업데이트 및 발전 방향
알리바바는 바벨의 성능을 지속적으로 업데이트하고, 더 많은 언어를 지원할 예정입니다. 또한, 기업 맞춤형 AI 개발을 위한 API 및 클라우드 기반 서비스도 검토 중인 것으로 알려졌습니다.
📢 결론: 바벨이 바꿀 AI 생태계
✔ 바벨은 글로벌 AI 시장에서 저자원 언어 지원을 강화하며, 기업과 연구자들에게 혁신적인 대안이 될 것입니다. ✔ 오픈소스로 공개된 만큼, 다양한 응용 가능성이 기대되며 AI 연구 및 개발의 진입 장벽을 낮출 것입니다. ✔ 향후 업데이트와 개선이 이루어지면서 바벨은 AI 번역, 음성 인식, 챗봇, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 활용될 전망입니다.