2026년 3월 18일 · Unknown · financial · 출처 Yahoo Finance
NVIDIA 기술 스택으로 구동되는 머신 언러닝 플랫폼, 기초 모델에서 프롬프트 인젝션 91% 감소 및 편향 95% 감소 달성 — 핵심 모델 성능 저하 없이
캘리포니아주 샌호세, 2026년 3월 18일 --(BUSINESS WIRE)-- 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 세계 최초의 머신 언러닝 플랫폼인 히룬도(Hirundo)가 NVIDIA 기술 스택으로 구동되어 주요 오픈소스 모델 전반에 걸쳐 측정 가능한 AI 안전성 개선을 발표했습니다. NVIDIA NeMo Evaluator를 사용한 엄격한 사전/사후 모델 벤치마킹, NVIDIA GB200 NVL72 시스템을 통한 고속 모델 편집, 그리고 NVIDIA CUDA를 활용한 하드웨어 가속 언러닝 연산을 통해 히룬도의 특허 받은 언러닝 엔진은 Gemma 3, GPT-OSS 및 Llama 오픈소스 모델을 포함한 수많은 기초 모델에 대해 기업 수준의 안전성 개선을 단 17분 만에 제공했으며, 정확도 저하는 거의 없었습니다.
업계 표준 안전성 및 성능 벤치마크에 NeMo Evaluator를 사용해 검증된 결과는 머신 언러닝이 전체 모델 재훈련의 비용이나 위험 없이도 프롬프트 인젝션, 편향, 탈옥(jailbreaks), 민감한 데이터와 같은 원치 않는 동작을 정밀하게 제거할 수 있음을 보여줍니다.
히룬도의 CEO이자 공동 창립자인 벤 루리아(Ben Luria)는 "NVIDIA AI 인프라와 NeMo Evaluator의 엄격한 벤치마킹이 결합되어 우리에게 중요한 사실, 즉 머신 언러닝이 성능 저하 없이 다양한 모델에 걸쳐 대규모로 작동한다는 것을 입증할 기반을 마련해 주었습니다"라고 말했습니다. "기업들은 이제 더 이상 강력한 AI와 안전한 AI 사이에서 선택할 필요가 없습니다. NVIDIA로 구동되는 히룬도가 양쪽 모두를 가능하게 합니다."
NVIDIA 기술 스택으로 구동
히룬도의 언러닝 아키텍처는 확장 가능하고 검증되었으며 프로덕션 환경에 적용 가능한 모델 개선을 제공하기 위해 세 가지 핵심 NVIDIA 기술을 통합합니다:
NVIDIA NeMo Evaluator — 모델 진단 및 검증: 히룬도의 진단 계층은 NeMo Evaluator를 사용하여 언러닝 전후의 LLM을 안전성 및 유용성 지표에 걸쳐 자동으로 벤치마킹하여,