AI 탐구노트

요즘 우리가 쓰는 챗봇이나 번역기 같은 AI는 대규모 언어 모델(LLM)이라는 기술을 활용해 작동합니다. 하지만 이 모델들은 이미 학습된 고정된 학습 결과물을 바탕으로 작동하기 때문에 새로운 주제나 문제가 주어질 때 쉽게 적응하지 못합니다. 만약 새로운 태스크나 데이터 도메인에 적응하도록 만들려면 높은 비용의 재학습 과정이 필요하죠. 이러한 한계를 극복하기 위해, 연구자들은 더욱 효율적이고 유연한 적응 가능성을 탐구하고 있습니다. Transformer2라는 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 이 기술은 기존 모델을 다시 학습시키지 않고도 새로운 문제에 적응할 수 있는 '자가조정(Self-adaptive)' 기능을 가지고 있어 실시간으로 새로운 태스크에 적응할 수 있는 프레임워크를 제공합니..

인공지능 기술의 발전과 함께, 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하는 텍스트-투-스피치(Text-to-Speech, TTS) 시스템의 수요가 급증하고 있습니다. 특히, 다양한 언어를 지원하면서도 경량화된 TTS 모델은 엣지 디바이스나 임베디드 시스템과 같은 제한된 환경에서의 활용 가능성을 높여줍니다. 얼마 전 'Kokoro-82M' 이라는 TTS 모델을 소개한 바 있었습니다. 경량 TTS 모델로 8200만개의 매개변수만으로 아주 좋은 성능과 처리 속도를 보여준다고 말입니다. 게다가 공식 지원 언어에 한국어가 들어가 있다는 장점도 있었죠. 'Local Elevenlabs'라고 불릴 정도로 사람들의 주목을 많이 끌었습니다.   Kokoro-82M: 컴팩트하면서 강력한 TTS 솔루션텍스트-음성 변환(TTS)은 ..