TrillionLabsは、科学技術情報通信部が近く公示する「独自AI基盤モデル（独自AIファウンデーションモデル）」の追加公募に応募する方針を明らかにした。既存のオープンソースモデルを改変・微調整するのではなく、設計から学習までを自社で担う開発体制を強みとして打ち出す。

同社によると、基盤モデルはゼロから開発する「from scratch」方式で構築してきた。設立以来、この方針を維持し、独自アーキテクチャの設計、データの収集・精製、事前学習、事後学習までのパイプラインを自社技術として整備してきたという。

独自モデルの開発を掲げながら、実際の開発プロセスやデータセット、学習手法の公開範囲が限られる企業も少なくない中、TrillionLabsは開発過程で蓄積した技術資産をオープンソースコミュニティに継続的に共有してきたと説明した。

公開対象は重みだけにとどまらず、アルゴリズムやチェックポイントにも広げる。重みは学習によって得られるパラメータで、入力データの処理や出力の予測に用いられる。チェックポイントは、特定時点におけるモデルの状態を保存したもので、学習の再開や配布に活用できる。同社は、チェックポイントの公開がAI研究への貢献にもつながるとしている。

今回の成果を足がかりに、同社は独自基盤モデル開発の透明性を高めるとともに、オープンソースを軸としたグローバルな検証体制の拡大を進める考えだ。海外標準の単純な追随にとどまらず、世界の開発者が直接検証できる開かれたエコシステムを通じて、韓国のAI技術に対する国際的な信頼の獲得につなげたい考えを示した。

Hugging Faceで公開されている「韓国AIオープンソースヒートマップ」の統計によると、TrillionLabsの直近1年間の技術貢献件数は22件で、国内企業では3位だった。

LG AI研究院の33件、2位のNaverの27件に続く水準となる。シン・ジェミン代表は「TrillionLabsの技術は、単なる外部モデルのファインチューニングではなく、独自の設計力に基づく真の独自モデルである点が、グローバルプラットフォーム上で検証されたことに意味がある」とコメント。「世界の開発者が信頼するHugging Faceを通じて技術力を示した以上、今後も国内にとどまらず、グローバルなオープンソースエコシステムへの貢献を続けていく」と述べた。