데이터 주도 AI솔루션기업으로서
AI기업, AI소프트웨어, AI솔루션개발,
AI프로그램개발을 통해
복잡한 비즈니스 난제를 해결하고 AI서비스개발을 선도합니다.
As a data-driven AI solutions company, we lead AI enterprise initiatives—providing AI software,
AI solution development, and AI program development—to solve complex business challenges
and pioneer AI service development.
최근 연구에 따르면 AI 대형언어모델은 긴 한국어 문맥 이해도가 낮지만, 번역을 통해 성능을 높일 수 있으며, 언어 구조와 학습 데이터의 중요성을 보여줍니다.
한국어에서도 AI가 바늘을 찾을 수 있을까요?
최근 연구에 따르면, AI 대형언어모델(LLM)은 한국어 긴 문장에서의 이해도가 낮다고 해요.
이 결과는 AI 성능에 있어 언어와 문맥과의 관계를 잘 보여줍니다.
한국어는 실험한 26개 언어 중 22위를 기록했으며, 컨텍스트가 늘어날수록 성능이 더 떨어진다고 해요.
그나마 오픈AI 모델이 가장 한국어를 잘 이해했다고 하니 흥미롭습니다!
연구진은 "한국어로 된 문장을 영어 또는 폴란드어로 번역하면 정확도가 유의미하게 상승한다"고 밝혔습니다.
예를 들어, 한국어로 64K 길이의 텍스트를 처리했을 때 71%의 정확도를 보이지만,
이를 폴란드어로 번역하면 무려 91%까지 오른다고 하네요.
이는 언어 구조와 학습 데이터의 차이가 얼마나 큰 영향을 미치는지를 보여주는 사례입니다.
또한, 많은 학습 데이터를 보유한 영어, 중국어의 성능도 기대보다 낮았다는 점이 놀랍습니다.
이는 AI 개발 및 개선이 단순히 데이터 양에만 의존할 수 없음을 시사합니다.
여러분은 어떻게 생각하시나요? 긴 문장을 처리할 때 AI의 이해도를 높일 수 있는 방법은 무엇일까요?
원문 링크: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=203715