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AI 탐구노트

SQLM (Self-Questioning Language Models) : 스스로 질문하며 성장하는 인공지능

인공지능의 발전은 방대한 데이터와 사람의 손길에 의존해 왔습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 학습은 고품질의 질문과 정답이 포함된 데이터셋을 기반으로 합니다. 하지만 이런 데이터셋을 만드는 일은 많은 시간과 비용이 들며, 새로운 분야로 확장하려면 그만큼 추가적인 수작업이 필요합니다. 문제는 '질문' 자체를 만드는 것도 만만치 않다는 것입니다. 예를 들어 수학 문제나 코딩 문제를 만들려면 해당 분야 지식이 필요하고, 난이도와 품질을 맞추는 것도 어렵습니다. 연구자들은 이를 줄이기 위해, 모델이 스스로의 출력을 평가하거나 다수결 방식으로 정답을 추측하는 ‘비지도 보상 함수(unsupervised reward function)’를 개발했습니다. 하지만 이 방법조차도 질문은 사람이 만들어줘야 한다는 한계..
AI 기술 2025. 8. 12. 12:11
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