기본 언어 모델 및 우리말 데이터세트 제공, 우리말 이해·분석 능력 평가
[보안뉴스 박미영 기자] SK텔레콤은 우리말 인공지능(AI) 언어모델의 개발 역량 향상과 국어 정보화 저변 확대를 위해 문화체육관광부·국립국어원과 함께 ‘인공지능 언어능력평가대회’를 개최한다고 밝혔다.
대회는 지난 1일 오후 SKT의 기본 AI 언어모델과 국립국어원의 평가 데이터 세트 공개와 함께 시작됐으며, 참가자들은 오는 15일부터 11월 1일까지 결과물을 수시로 업데이트해 제출할 수 있다.
이번 대회는 개인 또는 팀으로 누구나 참가할 수 있다. 참가팀 중 대상(문화체육관광부 장관상), 금상·은상·동상, 특별상을 선정할 계획이며 수상자 전원에게는 매년 SKT가 개최하는 AI Fellowship의 서류 심사 면제 특권도 제공할 계획이다.
참가자들은 제공된 언어 모델 등을 기반으로 각각의 AI 언어모델 프로그램을 개발해 우리말을 이해하고 분석하는 능력을 평가받는다. 자세한 행사 내용은 국립국어원 모두의 말뭉치에서 확인할 수 있다.
제출된 언어모델을 평가하는 과제는 4가지로, 문장의 문법 오류 판단하기(문장 적법성 판단), 맥락별 단어 의미 구별하기(동형이의어 구별), 문장 읽고 원인 추론하기(인과 관계 추론), 제시문 읽고 질문에 예/아니오 답하기(판정 의문문) 등이다. 이번 평가는 지금까지 한국어 인공지능 모델 평가를 위해 공개된 데이터세트들보다 난이도가 다소 높은 내용으로 구성됐다.
SKT에서 제공하는 언어모델은 매개 변수가 12억개인 모델로, 2020년 공개한 KoGPT2 모델보다 약 8배 크다. 이는 SKT가 국립국어원과 진행하고 있는 한국어 범용언어모델(GLM) 연구 과제의 초기 산출물로, 기존에 SKT가 개발해 발표한 KoBERT·KoGPT2·KoBART 모델에 이어 한국어 AI 모델을 개발·활용하고자 하는 이들에게 도움이 될 것으로 기대된다.
‘한국어 범용언어모델(GLM, General-Purpose Language Model)’은 SKT가 국립국어원과 함께 개발 중인 차세대 AI 언어 모델로, 사람과 비슷한 수준으로 평가되는 GPT-3와 유사한 성능을 발휘한다.
SKT 에릭 데이비스 Language Superintelligence Labs장은 “SKT와 국립국어원이 협업해 준비한 이번 경진대회가 언어와 AI에 대한 역량을 맘껏 펼치는 장이 되길 기대한다”며, “나아가 이러한 건전한 경쟁이 범용언어모델을 비롯한 한국어 언어모델의 발전과 국어 정보화 확산에 기여하길 바란다”고 말했다.
국립국어원 이승재 언어정보과장은 “국립국어원은 전문적인 말뭉치 수집 및 분석 역량을 바탕으로 올해부터 인공지능 언어 능력 평가용 자료를 구축해 시장에 지속적으로 공급할 예정”이라며, “민간의 높은 요구를 반영해 인공지능의 한국어 능력을 다양한 영역에서 평가할 수 있는 체계를 단계적으로 만들어 나갈 것”이라고 말했다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] SK텔레콤은 우리말 인공지능(AI) 언어모델의 개발 역량 향상과 국어 정보화 저변 확대를 위해 문화체육관광부·국립국어원과 함께 ‘인공지능 언어능력평가대회’를 개최한다고 밝혔다.
대회는 지난 1일 오후 SKT의 기본 AI 언어모델과 국립국어원의 평가 데이터 세트 공개와 함께 시작됐으며, 참가자들은 오는 15일부터 11월 1일까지 결과물을 수시로 업데이트해 제출할 수 있다.
이번 대회는 개인 또는 팀으로 누구나 참가할 수 있다. 참가팀 중 대상(문화체육관광부 장관상), 금상·은상·동상, 특별상을 선정할 계획이며 수상자 전원에게는 매년 SKT가 개최하는 AI Fellowship의 서류 심사 면제 특권도 제공할 계획이다.
참가자들은 제공된 언어 모델 등을 기반으로 각각의 AI 언어모델 프로그램을 개발해 우리말을 이해하고 분석하는 능력을 평가받는다. 자세한 행사 내용은 국립국어원 모두의 말뭉치에서 확인할 수 있다.
제출된 언어모델을 평가하는 과제는 4가지로, 문장의 문법 오류 판단하기(문장 적법성 판단), 맥락별 단어 의미 구별하기(동형이의어 구별), 문장 읽고 원인 추론하기(인과 관계 추론), 제시문 읽고 질문에 예/아니오 답하기(판정 의문문) 등이다. 이번 평가는 지금까지 한국어 인공지능 모델 평가를 위해 공개된 데이터세트들보다 난이도가 다소 높은 내용으로 구성됐다.
SKT에서 제공하는 언어모델은 매개 변수가 12억개인 모델로, 2020년 공개한 KoGPT2 모델보다 약 8배 크다. 이는 SKT가 국립국어원과 진행하고 있는 한국어 범용언어모델(GLM) 연구 과제의 초기 산출물로, 기존에 SKT가 개발해 발표한 KoBERT·KoGPT2·KoBART 모델에 이어 한국어 AI 모델을 개발·활용하고자 하는 이들에게 도움이 될 것으로 기대된다.
‘한국어 범용언어모델(GLM, General-Purpose Language Model)’은 SKT가 국립국어원과 함께 개발 중인 차세대 AI 언어 모델로, 사람과 비슷한 수준으로 평가되는 GPT-3와 유사한 성능을 발휘한다.
SKT 에릭 데이비스 Language Superintelligence Labs장은 “SKT와 국립국어원이 협업해 준비한 이번 경진대회가 언어와 AI에 대한 역량을 맘껏 펼치는 장이 되길 기대한다”며, “나아가 이러한 건전한 경쟁이 범용언어모델을 비롯한 한국어 언어모델의 발전과 국어 정보화 확산에 기여하길 바란다”고 말했다.
국립국어원 이승재 언어정보과장은 “국립국어원은 전문적인 말뭉치 수집 및 분석 역량을 바탕으로 올해부터 인공지능 언어 능력 평가용 자료를 구축해 시장에 지속적으로 공급할 예정”이라며, “민간의 높은 요구를 반영해 인공지능의 한국어 능력을 다양한 영역에서 평가할 수 있는 체계를 단계적으로 만들어 나갈 것”이라고 말했다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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[2024-04-18] 
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