뤼이드가 '전산 언어학 학회(ACL) 2022', '북미 전산 언어학 학회(NAACL) 2022' 등 세계적 자연어 처리(NLP) 학회에서 연이어 논문이 채택됐다고 16일 밝혔다.
22일 아일랜드 더블린에서 열리는 ACL에서 발표될 뤼이드의 논문은 초대형 언어 모델을 이용해 '챗봇' 등 대화형 시스템을 학습시키는 새로운 방법론을 제시했다. 뤼이드가 제시한 방법론은 대화형 시스템 훈련 속도를 향상시키고 효율화함으로써, 1% 데이터만으로도 기존 방식을 능가하는 대화 상태 추적 성능을 보여줬다. 뤼이드는 연구를 통해 향후 학습자와 양방향으로 대화할 수 있는 인공지능(AI) 튜터 개발의 기술적 기반을 마련했다.
7월 미국에서 열리는 NAACL을 통해 공개될 뤼이드의 또다른 논문은 콘텐츠 기반 지식 추적(KT) 모델을 보다 효율적으로 훈련시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 제안했다. 뤼이드가 제안한 새로운 프레임 워크를 적용할 경우 특정 도메인에서 최대 150분의 1까지 훈련 시간을 단축시킬 수 있는 것으로 나타났다.
뤼이드는 논문에서 제안한 콘텐츠 기반 모델을 바탕으로 유저 데이터를 다각도로 검증한 후, AI 튜터 서비스 '산타' 등 제품에 적용할 예정이다.
양윤석 뤼이드 연구원은 “AI 튜터 서비스를 고도화하는 것을 넘어 다른 도메인에서도 높은 정확도로 정·오답 예측을 할 수 있는 기술적 해자를 획득했다는 점에서 큰 의의가 있다”고 강조했다.
장영준 뤼이드 대표는 “적극적 연구개발(R&D) 투자와 지원을 통해 연구 분야를 지속적으로 확대하며 실제 교육 효과 향상에 가장 도움을 줄 수 있는 방향으로 교육 산업의 지형을 바꿔나갈 것”이라고 말했다.
김명희기자 noprint@etnews.com
