뤼이드는 세계 3대 자연어처리(NLP) 학회 중 하나로 꼽히는 ACL 2023에서 인공지능(AI) 기술 관련 두 편의 논문이 채택됐다고 18일 밝혔다.
ACL은 자연어 처리 기술의 최신 연구 결과와 혁신적 아이디어를 발표하고 토론하는 장이다. 연구자들은 이 학회에 논문을 제출하고, 동료 평가를 통해 논문의 창의성과 기술 수준을 검증 받는다.
채택된 논문들은 뤼이드가 개발하고 있는 제너럴 AI 튜터 서비스를 위한 핵심 기술 중 일부다.
첫 번째 논문은 교육용 자료를 보다 효과적으로 분류하기 위한 오토태깅 분야에서 난제를 해결하는 방법을 제시했다. 오토태깅 분야에서 가장 어려운 과제 중 하나는 데이터 부족 문제인데, 뤼이드 연구팀은 상대적으로 데이터셋이 충분한 정보 검색 과제에서 학습된 모델을 활용하면서 언어 모델의 인코딩 능력을 최대한 활용할 수 있는 간단하고도 새로운 데이터 증강 기법을 제안했다. 이 방법은 개념 태그가 수천 개가 넘는 상황의 기술검증(PoC) 프로젝트까지 성공적으로 마쳐, 데이터를 적게 쓰고도 효과적으로 성능을 올릴 수 있음을 입증했다.
두 번째 논문은 최근 주목받는 생성형 AI 기술인 챗GPT를 활용해 튜터링에 필요한 질문 생성 모델을 평가하는 방법을 제안했다. 질문 생성 과제에서 일반적으로 퀄리티를 평가하는 레퍼런스 질문은 하나인데 챗GPT를 활용해 이를 확장해 더 안정적으로 질문 생성 모델을 평가하는 방법이다. 실험 결과 이러한 방법으로 사람의 평가와 더 높은 상관관계를 가진 평가가 가능하다는 점을 확인했다. 이 연구는 뤼이드가 자체 개발중인 질문 생성 모델에 활용될 예정이다.
김명희 기자 noprint@etnews.com
