IBM Research, IBM 디자인 언어를 익힌 200억 매개변수 슬라이드 생성 모델 공개

IBM Research는 IBM 디자인 언어를 학습한 200억 매개변수 오픈 가중치 모델 ‘Palette’를 소개했습니다. 모델은 기획자 역할과 슬라이드 코드 작성 역할을 분리하고, 생성 결과를 검사·수정하는 절차를 거칩니다. 합성 데이터로 약 1,000개 덱, 약 1만 장의 슬라이드를 학습했으며, PresentBench의 측정한 3개 영역 가운데 2개에서 1위를 기록했다고 밝혔습니다.

자체 실행 환경에서 기밀 자료를 처리하면서 조직의 디자인 규칙을 반영하려는 팀에는 검토할 만한 접근입니다. 슬라이드별 코드 생성을 병렬화해 해당 단계가 6~7배 빨라졌다고 하지만, 이는 전체 덱 제작 시간이나 운영 비용이 같은 비율로 줄어든다는 뜻은 아닙니다. 공개된 벤치마크 결과만으로 실제 업무의 사실 정확도와 유지보수 부담까지 판단하기 어려우므로, 도입 전에는 자사 자료를 이용한 평가와 수정 비용 측정이 필요합니다.