Decision 3.0 오픈 멀티모달 의사결정 모델군이 공개됐다.

• Decision 3.0은 생성 대신 선택·예/아니오·점수 판단과 확률 산출에 초점을 둔 오픈 멀티모달 모델군이다.
• 문서·이미지·영상 기반의 분류와 라우팅 업무에 적용 가능성을 검토할 수 있다.
• 한국어 및 전문영역 성능, 정확도·보안 요건은 발췌만으로 확인되지 않는다.

발췌에 따르면 Decision 3.0은 0.6B부터 27B까지의 모델군으로, Apache-2.0 라이선스로 공개됐다. 텍스트·이미지·비디오를 읽을 수 있고, 하나의 입력에 대해 여러 질문을 한 번의 호출로 처리할 수 있다고 소개됐다. 이미지 요청당 복수 이미지를 다룰 수 있으며 최대 1.6MP 해상도를 읽는다고 한다.

생성형 언어모델은 자연어 답변 작성에 강점이 있지만, 업무 흐름에서는 ‘이 서류가 요건을 충족하는가’, ‘어느 담당 부서로 보낼 것인가’처럼 정해진 선택지 안에서 일관되게 판단하고 그 신뢰도를 산출하는 기능도 필요하다. 이 모델은 답변 문장을 생성하지 않고 선택·예/아니오·점수의 세 유형으로 결과를 내도록 설계됐다는 점에서 이런 용도를 겨냥한 것으로 볼 수 있다. 다만 발췌만으로는 학습 데이터, 한국어 성능, 분야별 벤치마크 및 실제 정확도는 확인되지 않는다.

법률·세무·노무·회계·의료 업무에서는 문서나 이미지의 1차 분류, 제출물 누락 여부의 보조 점검, 위험 신호의 우선순위화, 담당자 배정 등의 후보 기술로 검토할 수 있다. 특히 각 답변의 확률을 제공한다면 사람 검토가 필요한 건을 선별하는 임계값 설계에 활용할 여지가 있다. 그러나 확률값이 실제 정확도나 법적·임상적 신뢰도를 보장하는 것은 아니므로, 오류 비용이 큰 판단에서는 검증 절차와 사람의 최종 확인이 전제될 필요가 있다.

도입 검토 시에는 대상 업무의 판단 기준을 선택지와 질문 형태로 명확히 정의할 수 있는지, 이미지·영상 입력에 개인정보나 민감정보가 포함되는지, 그리고 해당 라이선스와 운영 환경이 조직의 정책에 맞는지를 확인할 필요가 있다. 모델의 실제 성능은 업무별 표본을 통한 별도 평가와 원문 기술 문서 확인이 필요하다.

본문은 수집한 기사의 제목과 발췌를 바탕으로 AI가 정리한 해설입니다. 수치·날짜·조문 등 세부 사실은 원문에서 확인하세요.