반응형 데이터의벽1 MIT 연구진, AI 학습 '데이터의 벽' 극복할 새 프레임워크 개발 LLM 스스로 합성 데이터 생성…외부 데이터 의존도 낮춰모델 성능 향상 및 '모델 붕괴' 현상 해결 가능성 제시 인공지능(AI)의 성능 향상을 가로막는 주요 장애물 중 하나인 '데이터의 벽(data wall)'을 극복할 수 있는 새로운 길이 열릴 전망이다. 미국 매사추세츠공과대학(MIT) 연구진이 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 입력 없이 스스로 학습 데이터를 생성하고 개선할 수 있는 새로운 프레임워크 'SEAL(Self-Editing with Reinforcement Learning)'을 개발했다고 발표했다. '데이터의 벽'은 AI 모델이 훈련에 사용할 수 있는 고품질의 인간이 작성한 데이터가 고갈되어 더 이상 성능이 향상되지 않는 현상을 의미한다. 지금까지 AI 모델은 방대한 양의 웹 데이터를 학습.. 2025. 6. 30. 이전 1 다음 반응형
