페르소나AI, 허깅페이스 리더보드 1위…자가진화를 위한 장애원인 진단 AI모델
수정 2026-10-28 09:17
입력 2026-10-28 09:12
세줄 요약
- 허깅페이스 자가운영진단 리더보드 1위 달성
- SONA sLLM-FT, 장애 원인 진단 성능 최고 기록
- 기업 AI 운영·개선 역량 증명 강조
인공지능(AI) 전문기업 페르소나에이아이(페르소나AI, 대표 유승재)는 자체 개발한 장애 원인 진단 AI 모델 ‘SONA sLLM-FT’가 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)의 ‘지능형 자가운영진단 모델 리더보드’에서 현재 등록된 모델 가운데 1위를 달성했다고 26일 밝혔다.
이번 평가는 여러 서비스가 유기적으로 연결된 마이크로서비스 환경에서 언어모델이 시스템 장애의 근본 원인을 얼마나 정확하게 찾아내는지를 측정하는 방식으로 진행됐다. 공개된 동일한 데이터와 추론 조건에서 각 모델의 성능을 비교한 결과, ‘SONA sLLM-FT’는 장애 원인을 첫 번째 후보로 정확히 제시하는 비율인 Recall@1에서 88.08%, 상위 3개 후보 안에 정답을 포함하는 비율인 Recall@3에서 96.54%를 기록하는 등 공개된 4개 평가지표 모두에서 최고 점수를 획득했다.
AI가 실제 업무를 수행하는 환경에서는 문제가 발생했을 때 원인을 찾고 수정 대상을 판단하는 과정이 중요하다. 잘못된 원인을 기준으로 시스템을 변경하면 같은 문제가 반복되거나 다른 업무로 확산될 수 있기 때문이다.
페르소나AI는 이번 성과를 단순한 모델 성능 확인이 아니라, 기업 환경에서 AI를 안정적으로 운영하고 개선할 수 있는 진단 역량의 증명으로 보고 있다. 이번 평가는 허깅페이스 내 ‘지능형 자가운영진단 모델 리더보드’를 통해 진행되었으며, 해당 리더보드는 공개된 데이터와 추론 조건에서 모델의 장애 원인 진단 성능을 비교하는 자리다.
최근에는 모델 재학습만으로 성능을 끌어올리기보다 실행 구조를 개선하는 연구도 활발하다. 구글 연구진이 지난 9월 공개한 ‘RRSI’는 기반 모델의 가중치를 고정한 상태에서 프롬프트, 도구 사용 방식, 실행 흐름, 메모리 등 에이전트 실행 구조를 조정하고 평가하는 방식이다. 이 접근은 개선 효과를 검증하고 불필요한 변경을 걸러내면서, 모델을 다시 학습하지 않고도 에이전트의 업무 수행 성능을 높인다.
페르소나AI는 같은 모델이라도 기업의 지식과 업무 기준을 어떻게 적용하고, 실행 과정의 문제를 어떻게 개선하느냐에 따라 실제 성과가 달라지며, ‘기업 AI 주권’은 기업이 자사의 지식과 업무방식, 운영 경험을 직접 관리하며 AI의 활용·개선 방향을 결정하는 역량이라고 설명했다.
페르소나AI 관계자는 “AI가 기업 현장에서 실질적인 성과를 내려면 문제가 발생했을 때 원인을 정확히 찾고 개선 방향을 결정하는 역량이 필요하다”며 “이번 성과를 바탕으로 사용하는 모델이 바뀌어도 기업이 자사의 지식과 업무방식, 운영 경험을 직접 관리하고 축적된 개선 경험을 활용할 수 있는 AI 운영 기반을 강화하겠다”고 말했다.
한편, 페르소나AI는 2024년 3월 AI Agent 플랫폼을 상용화한 이후 기업 현장에서 AI를 지속적으로 운영·개선하는 기술을 연구해왔으며, 올해 10월 국가AI대상을 수상했다. 이번 성과를 바탕으로 자가운영진단 기술과 기업용 AI 플랫폼 경쟁력을 강화하고, 기업이 자사 지식과 운영 경험을 내재화할 수 있는 AI 환경 구축을 확대할 계획이다.
양승현 리포터
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