-MoE 양자화용 합성 데이터 기술로 Track C 1위, 전체 20개 팀 중 종합 우승
-Nemotron 기반 에이전트로 데이터셋 설계… ‘데이터 중심 AI 최적화’ 방향성 제시
엔비디아 해커톤에서 우승을 차지한 노타팀 (사진 제공: 노타)
AI 모델 최적화의 무게중심이 ‘알고리즘’에서 ‘데이터’로 이동하고 있다.
AI 모델 경량화·최적화 기술 기업 노타는 엔비디아 ‘네모트론 해커톤(NVIDIA Nemotron Hackathon)’에서 MoE(Mixture of Experts) 양자화에 특화된 합성 데이터 생성 기술로 Track C 1위를 차지하고, 전체 참가팀 가운데 종합 1위에 올랐다고 24일 밝혔다.
MoE 양자화, 데이터 설계로 풀었다
이번 해커톤은 엔비디아의 오픈소스 모델 ‘네모트론(Nemotron)’을 기반으로 실제 문제 해결형 AI 기술을 개발하는 자리로, ▲AI 에이전트 개발 ▲모델 고도화 ▲합성 데이터 파이프라인 등 세 개 트랙으로 진행됐다.
노타는 이 가운데 데이터셋 구축을 다루는 Track C에서 최고 점수를 받았으며, 전체 트랙 참가팀 중에서도 가장 높은 평가를 기록했다.
노타의 핵심 접근은 기존과 달랐다. 기존 양자화 기술이 알고리즘과 수식 중심의 최적화에 집중해왔다면, 노타는 Nemotron 3 Super 120B 기반 에이전트를 활용해 MoE 구조에 최적화된 데이터셋을 설계하는 방식으로 성능 손실을 최소화했다.
즉, 모델을 바꾸는 대신 ‘데이터를 바꿔 성능을 끌어올리는’ 데이터 중심(Data-centric) 접근법을 실증한 셈이다.
이 방식은 AI 최적화의 핵심이 알고리즘에서 데이터 품질·구조 설계로 확장되고 있음을 보여주는 사례로 평가된다.
노타는 이번 성과를 바탕으로 엔비디아와의 기술 협력도 확대하고 있다. 자사 비전언어모델(VLM) 기반 영상 분석 솔루션 ‘NVA(Nota Vision Agent)’에 엔비디아 검색·요약 도구를 결합해 실시간 이상 탐지 및 요약 기능을 고도화하고 있다.
채명수 노타 대표는 “AI 최적화는 더 이상 알고리즘만의 문제가 아니라 목적에 맞는 데이터를 어떻게 설계하느냐의 문제”라며 “데이터 중심 AI 기술을 통해 실제 산업 현장에서 바로 활용 가능한 솔루션을 고도화해 나가겠다”고 밝혔다.
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