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기자 admin@slotmega.infoKAIST 연구진이 AI에게 가정교사 AI를 붙여주는 새로운 학습 방법을 개발했다. /KAIST
인공지능(AI)은 왜 많은 데이터를 학습했음에도 사람의 의도를 정확하게 파악하지 못하는 걸까. AI에 ‘이런 대답이 더 좋다’ ‘저런 답이 더 낫다’고 알려줘도, 왜 그렇게 생각하는지까지는 AI가 이해하기 어렵기 때문에 오류는 계속되어 왔다.
KAIST 연구진은 이 같은 문제를 해결하기 위해 AI에 ‘가정교사 AI’를 붙여주는 새로운 학습 방법을 개발했다. 이른바 ‘AI를 가르치는 AI’를 만
야마토통기계 든 것이다.
◇AI에 가정교사가 생겼다
KAIST는 전기 및 전자공학부 김준모 교수 연구팀이 인간의 선호를 효과적으로 반영하면서도 데이터 효율성과 학습 안정성을 크게 향상시킨 강화 학습 프레임워크 ‘TVKD(Teacher-Value-based Knowledge Distillation)’를 개발했다고 17일 밝혔다.
무료릴게임지금까지 AI는 보통 두 가지 답을 보여줄 때 사람이 ‘난 이쪽이 더 낫다’고 고르면, 그 선택을 그대로 외우는 식으로 학습해 왔다. 문제는 현실에선 상황과 선택, 판단이 계속 달라질 수 있다는 데 있다. AI는 또한 이렇게 애매한 데이터를 주면 금세 다시 혼란에 빠지고 오류를 내기 마련이다.
문제를 해결하기 위해 연구팀은 사
모바일바다이야기하는법 람 대신 AI를 가르치는 ‘교사(Teacher) AI’를 만들었다. 교사 AI는 어떤 답이 좋은지, 얼마나 좋은지를 숫자로 정리하고 이해한 뒤 그 핵심을 뽑아 ‘학생(Student) AI’에게 차근차근 설명한다. 가정교사가 문제집을 통째로 외우게 하는 대신에 중요한 개념을 정리해서 가르치는 것과도 비슷하다. 연구팀은 이 방식을 ‘TVKD’라고 이름 붙였다.
야마토게임다운로드 ◇“왜 더 좋은지” 배운다
‘TVKD’를 활용하면 AI는 ‘이 답변이 왜 더 나은지’를 이해하고 배울 수 있게 된다. 교사 AI가 모든 답변마다 질문 의도, 문맥, 답변의 일관성, 앞뒤 연결성을 종합해서 점수로 매긴 뒤, 이 점수를 학생 AI에게 가르치기 때문이다. 학생 AI는 선생 AI의 이런 밀착 지도 덕분에 곧 애
바다이야기게임방법 매한 상황에서도 앞뒤 문맥을 보고 전체 흐름을 고려해 더 안정적인 판단을 할 수 있게 된다.
연구팀은 장치 하나를 더 추가했다. 사람들은 답변을 고를 때 ‘이게 확실히 더 낫다’고 확신하기도 하지만, 반대로 ‘둘 다 별로인데, 그나마 이게 낫다’면서 고를 때도 있다.
연구팀은 가령 10명 모두가 A와 B 중 B를 고를 땐 ‘확실한 선택’, 5명은 A를 고르고 5명은 B를 고르는 것은 ‘애매한 선택’이라고 보고, 이런 ‘애매한 선택’에 대해서도 AI에 학습시켰다.
이렇게 학습한 AI 모델들은 기존보다 더 정확하고 안정적으로 답했다. 엠티-벤치(MT-Bench), 알파카-이밸(AlpacaEval) 같은 주요 AI 평가 지표에서도 기존 최고 기술을 안정적으로 앞서는 성과를 냈다.
김준모 교수는 “현실에선 사람의 선호 데이터가 항상 충분하거나 완벽하지 않다”며 “이번 기술은 그런 제약 속에서도 AI가 일관되게 학습해 다양한 분야에서 더 나은 성과를 내기 위한 것”이라고 했다.
