🚀 오늘의 AI 기술 동향
## [생성형 AI의 '환각' 현상 해결 노력 가속화]
생성형 AI 모델이 사실과 다르거나 무의미한 정보를 마치 진실처럼 제시하는 '환각(hallucination)' 현상이 여전히 주요 과제로 남아있습니다. 최근 구글, OpenAI 등 주요 AI 기업들은 환각 현상을 줄이기 위한 기술 개발에 박차를 가하고 있으며, 특히 검색 엔진 연동을 통해 사실에 기반한 정보 제공을 강화하는 방향으로 연구가 진행 중입니다. 기업들은 데이터 품질 개선, 모델 훈련 방식 개선 등을 통해 환각 현상 감소를 위해 노력하고 있으며, 사용자 피드백을 적극적으로 활용하여 모델의 정확성을 높이는 데 집중하고 있습니다.
[생성 AI의 어두운 그림자, ‘환각’ 현상 막아라](https://www.etnews.com/20240426000213)
생성형 AI 모델이 사실과 다르거나 무의미한 정보를 마치 진실처럼 제시하는 '환각(hallucination)' 현상이 여전히 주요 과제로 남아있습니다. 최근 구글, OpenAI 등 주요 AI 기업들은 환각 현상을 줄이기 위한 기술 개발에 박차를 가하고 있으며, 특히 검색 엔진 연동을 통해 사실에 기반한 정보 제공을 강화하는 방향으로 연구가 진행 중입니다. 기업들은 데이터 품질 개선, 모델 훈련 방식 개선 등을 통해 환각 현상 감소를 위해 노력하고 있으며, 사용자 피드백을 적극적으로 활용하여 모델의 정확성을 높이는 데 집중하고 있습니다.
[생성 AI의 어두운 그림자, ‘환각’ 현상 막아라](https://www.etnews.com/20240426000213)
📄 오늘의 추천 논문
## [논문 제목] "Language Models are Zero-Shot Annotators: Generating Pseudo-Labels with an Instruction Tuned Language Model" (언어 모델은 제로샷 어노테이터다: Instruction 튜닝된 언어 모델로 유사 레이블 생성하기)
[핵심 내용 요약]
이 논문은 거대 언어 모델(LLM)을 활용하여 마치 사람이 데이터를 직접 라벨링하는 것처럼, 자동으로 학습 데이터에 레이블을 붙이는 새로운 방법을 제시합니다. 핵심 아이디어는 Instruction 튜닝이라는 기술을 통해 특정 작업에 맞춰진 LLM에게 원하는 형식으로 레이블을 생성하도록 지시하는 것입니다. 이렇게 생성된 '유사 레이블(Pseudo-labels)'은 기존의 수동 레이블링 방식에 비해 훨씬 빠르고 저렴하게 데이터를 확보할 수 있게 해줍니다. 또한, 이 유사 레이블을 활용하여 다른 작은 모델을 학습시키면, 레이블링 비용 없이도 성능 향상을 이끌어낼 수 있습니다. 즉, 비싼 돈 들여 사람을 고용하지 않고도, AI가 스스로 학습 데이터를 만들어 학습할 수 있다는 가능성을 보여줍니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2405.04233](https://arxiv.org/abs/2405.04233)
쉽게 풀어 설명:
쉽게 말해, 숙련된 조교(LLM)에게 "이 데이터(예: 이미지)에 어떤 레이블(예: 고양이, 강아지)을 붙여줘"라고 명확하게 지시하면, 조교가 알아서 레이블을 붙여주는 방식입니다. 이때 조교는 이미 다양한 지식을 학습했기 때문에, 사람이 일일이 가르치지 않아도 어느 정도 정확하게 레이블을 붙일 수 있습니다. 이렇게 만들어진 레이블은 완벽하진 않지만, 비용을 절감하고 더 많은 데이터를 확보하여 AI 모델을 훈련시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 마치 학생이 직접 만든 문제집으로 공부하는 것과 비슷한 원리라고 생각하면 됩니다.
[핵심 내용 요약]
이 논문은 거대 언어 모델(LLM)을 활용하여 마치 사람이 데이터를 직접 라벨링하는 것처럼, 자동으로 학습 데이터에 레이블을 붙이는 새로운 방법을 제시합니다. 핵심 아이디어는 Instruction 튜닝이라는 기술을 통해 특정 작업에 맞춰진 LLM에게 원하는 형식으로 레이블을 생성하도록 지시하는 것입니다. 이렇게 생성된 '유사 레이블(Pseudo-labels)'은 기존의 수동 레이블링 방식에 비해 훨씬 빠르고 저렴하게 데이터를 확보할 수 있게 해줍니다. 또한, 이 유사 레이블을 활용하여 다른 작은 모델을 학습시키면, 레이블링 비용 없이도 성능 향상을 이끌어낼 수 있습니다. 즉, 비싼 돈 들여 사람을 고용하지 않고도, AI가 스스로 학습 데이터를 만들어 학습할 수 있다는 가능성을 보여줍니다.
[링크] [https://arxiv.org/abs/2405.04233](https://arxiv.org/abs/2405.04233)
쉽게 풀어 설명:
쉽게 말해, 숙련된 조교(LLM)에게 "이 데이터(예: 이미지)에 어떤 레이블(예: 고양이, 강아지)을 붙여줘"라고 명확하게 지시하면, 조교가 알아서 레이블을 붙여주는 방식입니다. 이때 조교는 이미 다양한 지식을 학습했기 때문에, 사람이 일일이 가르치지 않아도 어느 정도 정확하게 레이블을 붙일 수 있습니다. 이렇게 만들어진 레이블은 완벽하진 않지만, 비용을 절감하고 더 많은 데이터를 확보하여 AI 모델을 훈련시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 마치 학생이 직접 만든 문제집으로 공부하는 것과 비슷한 원리라고 생각하면 됩니다.