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[국내논문] 생성형 AI 모델의 한국문화 이해 능력 평가 방법에 관한 연구
A Study on the Evaluation Methods for Assessing the Understanding of Korean Culture by Generative AI Models 원문보기

The Transactions of the Korea Information Processing Society, v.13 no.9, 2024년, pp.421 - 428  

손기준 (포스트에이아이 AI 센터) ,  김승현 (한국지능정보사회진흥원 지능데이터본부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

최근 GPT-4, LLaMA와 같은 초거대 언어모델을 활용한 서비스가 공개되며 많은 주목을 받고 있다. 이 모델들은 사용자들의 다양한 질문에 유창하게 응답할 수 있지만, 한국어 데이터의 학습량이 부족하여 한국 문화 및 한국어에 대한 잘못된 정보를 제공할 가능성이 있다. 본 논문에서는 한국어 데이터를 학습한 주요 공개 모델 8개를 선정하여, 5개 분야(한국어 이해 및 문화 영역으로 구성)에 대한 평가 데이터셋을 통해 한국 문화 이해 능력을 평가하였다. 그 결과, 상용 모델인 HyperClovaX가 전 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 공개용 모델 중에서는 Bookworm이 한국어 구사 능력에서 우수한 성과를 보였다. 또한, 한국어 이해 및 문화와 관련된 부문에서는 LDCC-SOLAR 모델이 뛰어난 성능을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, services utilizing large-scale language models (LLMs) such as GPT-4 and LLaMA have been released, garnering significant attention. These models can respond fluently to various user queries, but their insufficient training on Korean data raises concerns about the potential to provide inaccu...

Keyword

#대규모 언어모델   #한국문화   #문화이해   #평가 데이터  

표/그림 (6)

참고문헌 (17)

  1. S. Lim and S. Lee "Research trends in artificial intelligence？language models," Information and Communication？Magazine, Vol.40, No.3, pp.42-50, 2023. 

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  3. A. Vaswani et al., "Attention is All You Need," Advances？in Neural Information Processing Systems, pp.5998-6008,？2017. 

  4. J. Devlin, M. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, "BERT:？Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding," North America Chaper of the Association for Computational Liguistics, pp.4171-4186, 2018. 

  5. A, Radfordm, J. Narasimhan, T. Salimans, and I. Sutskever,？"Improving language understanding by generarive pre-training," OpenAI, 2018. 

  6. LDCC. (2024, Feb. 28). LDCC/LDCC -SOLAR-10.7B. Hugging Face. https://huggingface.co/LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B 

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  8. Dopeornope. (2024, Jan. 15). DopeorNope /SOLARC -？M-10.7B. Hugging Face. https://huggingface.co/DopeorNope/SOLARC-M-10.7B 

  9. Meta. (2023, Nov. 13). Meta-Llama/L-ama -2-13b -Hf.？Hugging Face. https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-hf 

  10. Heavytail, (2024, Jan. 28). Heavytail/Kullm-Solar. Hugging？Face. https://huggingface.co/heavytail/kullm-solar 

  11. Beomi.(2023, May. 3). Beomi/KoAlpaca-Polyglot-12.8B.？Hugging Face. https://huggingface.co/beomi/KoAlpaca-Polyglot-12.8B 

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  14. Upstage AI, (2024, Apr. 04), "SOLAR 10.7B: Scaling Large？Language Models with Simple yet EffectiveDepth Up-Scaling," https://arxiv.org/pdf/2312.15166. 

  15. T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean, "Efficient？Estimation of Word Representations in Vector Space,"？arXiv preprint arXiv:1301.3781, 2013. Retrieved from？https://arxiv.org/abs/1301.3781 

  16. S. Hochreiter and J. Schmidhuber, "Long short-term？memory," Neural Computation, Vol.9, No.8, pp.1735-1780,？1997. 

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