Hugging Face, OpenAI 대안 연구 도구 'Open Deep Research' 개발

Hugging Face의 공동 창립자이자 최고 과학자인 토마스 울프를 포함한 연구진이 OpenAI의 심층 연구 도구에 대한 오픈 버전 'Open Deep Research'를 개발 중이다. 이 도구는 웹을 크롤링해 연구 보고서를 작성하는 기능을 제공하며, 현재 일부 사용자에게만 제공되는 OpenAI의 ‘딥 리서치(deep research)’와 유사한 역할을 수행한다.

오픈소스 기반 'Open Deep Research'의 특징

Open Deep Research는 OpenAI의 모델 'o1'을 기반으로 하면서도, 오픈소스 ‘에이전틱 프레임워크(agentic framework)’를 활용해 데이터 분석을 계획하고 검색 엔진과 같은 도구를 효과적으로 이용할 수 있도록 설계됐다. 연구진에 따르면, o1은 많은 오픈모델보다 뛰어난 성능을 보이며, Open Deep Research가 독자적으로 웹을 탐색하고, 문서를 읽고, 데이터를 조작하며, 계산을 수행할 수 있도록 한다.

AI 어시스턴트 평가에서 다소 뒤처진 성능

Open Deep Research는 AI 어시스턴트 성능을 측정하는 GAIA 벤치마크에서 54%의 점수를 획득했다. 반면, OpenAI의 deep research는 67.36%를 기록하며 더 나은 성능을 보였다. 공개 데모에서는 기술적 문제가 일부 발생했지만, Hugging Face 연구진은 지속적인 개선을 약속하며 코드 소스를 GitHub에 공개해 피드백을 받고 있다.

OpenAI 모델 'o3'의 부재로 성능 한계 존재

현재 OpenAI의 deep research를 모방한 여러 대체 서비스가 등장했지만, 대부분 OpenAI의 독점 모델인 'o3'을 포함하지 못하고 있다. 이 모델이 복잡한 질문에 답변하는 데 필수적이기 때문에, 대체 서비스들은 OpenAI의 원본 도구에 비해 성능 면에서 다소 제한적일 가능성이 있다.

의견

Hugging Face의 Open Deep Research 프로젝트는 AI 연구 도구의 개방성을 높이는 중요한 시도다. 하지만 성능 면에서는 아직 OpenAI의 deep research와 격차가 있으며, 특히 OpenAI의 독점 모델이 미포함된 점은 해결 과제다. 앞으로의 개선이 기대된다.