Google의 ‘Nested Learning’ 패러다임으로 AI의 기억력과 지속적인 학습 문제를 해결할 수 있다 완벽가이드
Google의 ‘Nested Learning’ 패러다임으로 AI의 기억력과 지속적인 학습 문제를 해결할 수 있다
인공지능/AI 전문 정보
Google 연구원들은 오늘날 대규모 언어 모델의 가장 큰 한계 중 하나인 훈련 후 지식을 학습하거나 업데이트할 수 없다는 문제를 해결하기 위한 새로운 AI 패러다임을 개발했습니다. 중첩 학습(Nested Learning)이라는 패러다임은 모델과 해당 훈련을 단일 프로세스가 아닌 중첩된 다중 레벨 최적화 문제 시스템으로 재구성합니다. 연구원들은 이 접근 방식이 보다 표현적인 학습 알고리즘을 잠금 해제하여 더 나은 상황 내 학습과 기억으로 이어질 수 있다고 주장합니다. 그들의 개념을 증명하기 위해 연구원들은 Nested Learnin
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Google 연구원들은 오늘날 대규모 언어 모델의 가장 큰 한계 중 하나인 훈련 후 지식을 학습하거나 업데이트할 수 없다는 문제를 해결하기 위한 새로운 AI 패러다임을 개발했습니다. 중첩 학습(Nested Learning)이라는 패러다임은 모델과 해당 훈련을 단일 프로세스가 아닌 중첩된 다중 레벨 최적화 문제 시스템으로 재구성합니다. 연구원들은 이 접근 방식이 보다 표현적인 학습 알고리즘을 잠금 해제하여 더 나은 상황 내 학습과 기억으로 이어질 수 있다고 주장합니다. 그들의 개념을 증명하기 위해 연구원들은 Nested Learning을 사용하여 Hope라는 새로운 모델을 개발했습니다. 초기 실험에서는 언어 모델링, 지속적인 학습 및 장기 상황 추론 작업에서 뛰어난 성능을 보여 잠재적으로 실제 환경에 적응할 수 있는 효율적인 AI 시스템의 길을 열었습니다. 대규모 언어 모델의 메모리 문제 딥 러닝 알고리즘은 기존 기계 학습에 필요한 세심한 엔지니어링 및 도메인 전문 지식의 필요성을 없애는 데 도움이 되었습니다
상세 분석
. 모델에 방대한 양의 데이터를 제공함으로써 필요한 표현을 스스로 학습할 수 있었습니다. 그러나 이 접근 방식은 단순히 더 많은 레이어를 쌓거나 더 큰 네트워크를 생성하는 것만으로는 해결할 수 없는 새로운 데이터로 일반화하고, 새로운 작업을 지속적으로 학습하고, 훈련 중에 차선책을 피하는 등 자체적인 과제를 제시했습니다. 이러한 과제를 극복하려는 노력은 오늘날 대규모 언어 모델(LLM)의 기초인 Transformers로 이어지는 혁신으로 이어졌습니다. 연구원들은 이러한 모델이 “‘올바른’ 아키텍처를 확장한 결과 작업별 모델에서 다양한 새로운 기능을 갖춘 보다 범용적인 시스템으로의 패러다임 전환”을 가져왔다고 썼습니다. 그럼에도 불구하고 근본적인 한계는 여전히 남아 있습니다.
정리
LLM은 교육 후에 대체로 정적이며 핵심 지식을 업데이트하거나 새로운 상호 작용을 통해 새로운 기술을 습득할 수 없습니다. LLM의 유일한 적응 가능한 구성 요소는 즉각적인 프롬프트에 제공된 정보를 기반으로 작업을 수행할 수 있는 상황 내 학습 능력입니다. 이는 현재 LLM을 새로운 장기 기억을 형성할 수 없는 사람과 유사하게 만듭니다. 이들의 지식은 사전 훈련 중에 배운 내용(먼 과거)과 현재 컨텍스트 창(즉시 현재)에 있는 내용으로 제한됩니다. 대화가 컨텍스트 창을 초과하면 해당 정보는 영원히 손실됩니다. 문제는 오늘날의 변환기 기반 LLM에 “온라인” 통합을 위한 메커니즘이 없다는 것입니다
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