Gemma 3 기반 4B 모델로 다국어·멀티모달 통합 안전성 검증 및 맞춤형 정책 적용 구현

Context

개별 모달리티별 독립적 스코어링 방식에 따른 텍스트-이미지 간 상호작용 위반 탐지 누락 문제 발생. 범용 안전 분류 체계만으로는 도메인별로 상이한 기업의 세부 안전 정책을 유연하게 반영하기 어려운 한계 존재.

Technical Solution

• User Prompt, Image, Assistant Response를 단일 Context Window에 통합하여 입력함으로써 모달리티 간 상관관계에 기반한 통합 Verdict 도출
• Gemma 3 4B IT 모델에 LoRA Adapter를 적용하여 8GB+ VRAM GPU 환경에서도 Real-time Deployment가 가능한 경량 아키텍처 설계
• 입력 데이터와 함께 Custom Policy Specification을 전달하여 내장 Taxonomy 외에 기업별 도메인 특화 규칙을 실시간으로 추론에 반영
• THINK mode 도입을 통한 단계별 Reasoning Trace 생성으로 안전성 판정 근거의 가시성과 감사 가능성 확보
• 12개 언어 명시적 학습 및 Gemma 3의 Zero-shot Generalization을 활용하여 약 140개 언어까지 커버리지 확장
• Aegis 2.0 프레임워크 기반 13개 핵심 카테고리와 10개 세부 카테고리를 통합한 표준화된 분류 체계 적용