클라우드플레어(Cloudflare)는 '시스템 1(System One)' 범주에 속하는 새로운 추출 모델인 'Clairic'의 미리보기 버전을 공개했습니다.
새로운 모델은 현재 개발자들을 위해 'Workers AI' 플랫폼에서 식별자 @cf/cloudflare/clairic로 제공되고 있으며, 향후 오픈 웨이트(open weights)를 대중에게 공개할 계획입니다. 이 모델은 기존의 대규모 언어 모델(LLM)보다 훨씬 높은 정확도와 빠른 속도, 저렴한 비용으로 비정형 텍스트 및 이미지에서 값을 추출, 계산, 추정 및 예측하는 능력을 갖추고 있습니다.
1등급 추출 모델의 개념
클라우드플레어는 다니엘 카너먼의 저서 '생각에 관한 생각(Thinking, Fast and Slow)'에서 영감을 받아 최근 'TypeSafe'가 제안한 시스템 1 모델 개념을 이번 출시에 도입했습니다. 이러한 모델은 느린 생성적 사고 없이 빠르고 정확하게 작동하도록 설계되었습니다. 미리 정의된 옵션 중에서 선택하는 'Jev'나 'Clef'와 같은 결정 모델과 달리, Clairic 모델은 텍스트 토큰을 생성하지 않고 직접 값을 추출하거나 계산, 예측하여 텍스트 환각(hallucination) 현상을 방지합니다.
이 모델은 요청을 단일 패스로 병렬 처리하며, 명확한 데이터 유형(텍스트, 숫자, 날짜, 시간, 목록, 확률적 추정치, 시계열 예측 등)으로 답변을 제공합니다. 모든 숫자 또는 텍스트 응답에는 신뢰도 점수와 입력 데이터에 정보가 없을 확률(p_null)이 포함되어 있어 개발자가 결과를 자동으로 검증할 수 있습니다.
개발자에게 실질적으로 변화하는 점
기존 워크플로우에서 애플리케이션은 데이터를 추출하고 JSON 형식으로 변환하기 위해 대규모 언어 모델에 의존해 왔으며, 이는 비용이 많이 들고 느리며 형식 오류나 환각에 취약합니다. Clairic 모델은 다음과 같은 기능을 통해 실질적인 대안을 제시합니다.
추출 및 계산된 값: 모델은 단순히 텍스트를 복사하는 데 그치지 않고, 가격에 세금을 합산하거나 서로 다른 날짜 간의 기간을 계산하는 등 입력 데이터 내에서 간단한 계산을 수행할 수 있습니다.
추정 범위: 텍스트에 값이 명시적으로 제공되지 않는 경우, 모델은 문맥적 증거를 바탕으로 중앙값과 80% 신뢰 구간을 포함한 확률 분포를 제공할 수 있습니다.
시계열 예측: 복잡한 시계열 전용 모델을 배포할 필요 없이, 입력된 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
멀티모달 처리: 텍스트와 이미지를 동시에 지원하여 종이 영수증이나 불분명한 이미지 문서에서도 데이터를 정확하게 추출할 수 있습니다.
스마트 워크플로우에서의 성능 및 비용
클라우드플레어는 모델 체인 기반 워크플로우(추출을 위한 Clairic, 의사결정을 위한 Clef, 응답 생성을 위한 언어 모델)와 단일 대규모 언어 모델(GLM-5.3) 기반 워크플로우를 비교했습니다. 결과에 따르면, 통합 체인은 19.3초 만에 처리를 완료하여 전체 모델의 61.7초보다 빨랐으며, 비용 또한 총비용의 약 3분의 1 수준(100만 건당 6,032달러 대 11,740달러)으로 낮았습니다.
가용성 및 현재 제한 사항
Clairic 모델은 현재 Workers AI 엔드포인트를 통해 미리보기 기능으로 제공되며, Cloudflare Workers 함수나 REST API를 사용하여 호출할 수 있습니다. 초기 버전인 만큼 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 복잡한 다단계 계산은 아직 완전히 정확하지 않으며, 예측 및 추정 작업은 전문적인 복잡한 시계열 모델을 완전히 대체할 수는 없습니다. 회사는 이러한 측면을 개선하고 향후 모델의 오픈 웨이트를 공개할 계획입니다.