Microsoft가 'LeMa'를 론칭했습니다: 인간의 문제 해결 방식을 모방한 혁신적인 AI 학습 방법입니다.

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마이크로소프트 리서치 아시아, 베이징 대학교, 그리고 시안 교통대학교의 연구팀이 대형 언어 모델(LLM)의 수학 문제 해결 능력을 향상시키기 위한 혁신적인 기술을 도입했습니다. 이 접근법은 LLM이 자신의 실수로부터 학습하도록 장려하여 인간 학습을 모방합니다. 최근 발표된 연구 논문에 따르면, '실수로부터 학습하기(LeMa)'라는 새로운 전략은 AI가 자신의 오류를 인식하고 수정하도록 훈련시켜 논리적 사고 능력을 개선합니다.

LeMa의 영감

연구자들은 학생들이 실수로부터 학습하여 미래의 성과를 향상시키는 인간 학습 과정을 강조합니다. 저자들은 "어려운 수학 문제에 부딪힌 학생은 자신의 오류에서 배우고 이를 수정하는 방법을 이해한다"고 언급했습니다. 이러한 원리는 GPT-4가 생성한 실수 수정 데이터 쌍을 활용하여 LLM에 적용되었습니다.

LeMa가 수학적 추론을 향상시키는 방법

초기에는 LLaMA-2와 같은 모델이 수학 단어 문제에 대해 오류가 있는 추론 경로를 생성했습니다. 이후 GPT-4가 이러한 오류를 식별하고, 수정된 추론 경로를 제공하였습니다. 연구자들은 이 정제된 데이터를 활용하여 원래 모델을 재훈련했습니다.

LeMa의 뛰어난 성과

이 새로운 방법론의 결과는 놀랍습니다. "다섯 개의 기본 LLM과 두 가지 수학적 추론 과제에서 LeMa는 Chain of Thought(CoT) 데이터에 기반한 단순한 미세 조정보다 일관되게 더 높은 성과를 냈습니다,"라고 연구자들은 보고합니다. WizardMath와 MetaMath와 같은 전문 모델도 LeMa로부터 혜택을 받아 GSM8K에서 85.4%의 pass@1 정확도, MATH에서 27.1%의 정확도를 달성하며, 이 어려운 분야에서 이전의 최고 성과를 초과했습니다.

더 넓은 의미와 미래 전망

연구자들은 그들의 코드, 데이터, 모델을 GitHub에 공개하여 AI 커뮤니티 내 협업을 촉진하고 기계 학습의 추가 혁신을 위한 길을 열어갑니다. LeMa의 도입은 AI의 중대한 발전을 의미하며, 기계 학습이 인간 학습 과정을 더욱 조화롭게 재현할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 진화는 오류 수정 및 지속적인 학습이 중요한 의료, 금융 및 자율주행 차량 같은 AI에 의존하는 분야를 혁신할 수 있습니다.

AI 환경이 지속적으로 발전함에 따라, 실수 학습과 같은 인간 유사 학습 방법의 통합은 더 효율적이고 영향력 있는 AI 시스템 개발에 필수적입니다. 이 혁신은 인공지능의 엄청난 잠재력을 강조하며, 우리가 인간의 능력을 넘어 복잡한 문제를 해결하는 AI의 미래에 가까워짐을 알립니다.

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