강화학습Reinforcement learning
뜻
잘하면 보상, 못하면 벌점을 주며 스스로 더 나은 답을 찾게 하는 학습 방식입니다. 추론 모델 훈련에 많이 쓰입니다.
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구글, LLM에 ‘수면 단계’ 넣어 망각 줄인다
구글 리서치가 10월 27일 언어 모델이 배포된 뒤에도 새 사실을 익히면서 예전 지식을 덜 잊게 하는 ‘수면’ 방식을 소개했습니다. 깨어 있을 때 받은 정보를 잠자는 동안 모델 파라미터로 옮기고 스스로 만든 연습 데이터로 복습합니다.
연구지켜보세요
SKT, ‘수학 난제’로 A.X K2 추론력 키운다
SK텔레콤이 서울대·KAIST 연구진과 손잡고 독자 AI 파운데이션 모델 A.X K2의 수학 추론 능력을 높여 수학 난제 연구에 쓰기로 했습니다. 높인 추론력은 에이전틱 AI에도 적용해 AI가 스스로 계획과 결과를 점검하게 할 계획입니다.
함께 보면 좋은 용어
- 벤치마크Benchmark
- 모델 성능을 같은 조건으로 재는 시험입니다. 회사가 직접 잰 점수는 '자체 발표 기준'이고, 독립 기관이 잰 점수와 다를 수 있습니다.
- 증류Distillation
- 큰 모델(선생)의 답을 작은 모델(학생)이 따라 배우게 해서 작고 싼 모델을 만드는 방법입니다.
- 지속 학습Continual learning
- AI 모델이 한 번 학습을 마친 뒤에도 새 정보를 계속 익히게 하는 방법입니다. 새것을 배우면서 예전에 배운 것을 잊지 않게 하는 것이 어려운 점입니다.
- 추론 모델Reasoning model
- 답하기 전에 생각 과정을 길게 거치는 모델입니다. 수학·코딩처럼 단계가 많은 문제에 강하지만 느리고 비쌉니다.
- 파라미터Parameter
- 모델이 학습하며 조정하는 숫자(매개변수)입니다. '1조 파라미터 모델'처럼 모델 크기를 말할 때 씁니다. 많을수록 대체로 똑똑하지만 돌리는 비용도 커집니다.
- 파인튜닝Fine-tuning
- 만들어진 모델에 특정 데이터를 더 학습시켜 한 분야에 맞추는 일입니다. 좁은 분야에서는 작은 모델을 파인튜닝하는 쪽이 더 정확할 때가 있습니다.
- 합성 데이터Synthetic data
- 실제로 모은 자료 대신 AI나 프로그램이 만들어 낸 학습용 데이터입니다. 모자란 데이터를 채울 수 있지만 품질을 따로 걸러 내야 합니다.
- 혼합 전문가(MoE)Mixture of Experts
- 모델 안에 여러 ‘전문가’ 부분을 두고 입력마다 그중 일부만 골라 계산하는 구조입니다. 모델을 크게 만들면서도 한 번에 드는 계산은 줄일 수 있습니다.
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