소규모 언어 데이터를 활용한 다국어 음성 파운데이션 모델 학습 방법 제안
[보안뉴스 박미영 기자] 쏘카가 자연어처리 분야 세계 최고 학회에서 AI 기술 역량을 인정받았다. 모빌리티 혁신 플랫폼 쏘카 AI팀이 자연어처리 분야 세계 최고 권위를 자랑하는 ‘EMNLP 2023’에서 채택된 논문이 우수상을 받는 영예를 안았다.
EMNLP(Empirical Methods in Natural Language Processing)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야 최고의 국제 학술대회로 꼽힌다. EMNLP에서는 AI 번역, 기계 독해, 번역 등 언어 데이터 기반의 인공지능 연구를 다룬다. 이달 6~10일 사이 싱가포르에서 개최되는 ‘EMNLP 2023’에는 구글 딥마인드, 마이크로소프트 리서치 등 유수의 AI 기업이 참여했다.
쏘카 AI팀은 지난 7일 열린 MRL(Multilingual Representation Learning) 워크숍에 참가, 다양한 언어에서 활용할 수 있는 다국어 언어 처리 기술에 대한 연구 성과를 공유했다. 쏘카 AI팀은 ‘소규모 언어 데이터를 활용한 다국어 음성 파운데이션 모델 학습 방법(Adapt and Prune Strategy for Multilingual Speech Foundation Model on Low-resourced Languages)’을 제안, 수십억개에서 수천억개의 파라미터를 가진 거대모델에서 필요한 파라미터만 추출해 새로운 언어 혹은 도메인에서도 성능을 보장할 수 있는 사례에 대해 소개했다.
쏘카 AI팀이 제안한 방법은 먼저 Lottery Ticket Hypothesis라는 경량화 기법을 이용해 거대 모델에서 타겟으로 삼은 언어에 관련된 파라미터만을 추출한다. 추출된 파라미터에는 타겟 언어과 관련된 문법적, 고차원의 언어적 특성이 담겨 있어 적은 파라미터만으로도 충분히 여러 문제를 풀 수 있다. 나아가 제안한 기법은 도메인에 관련된 지식(domain-specific knowledge)을 추가적으로 학습시키기 위해 LoRA(Low-Rank Adaption)을 이용한다. LoRA 기법을 통해 약 2% 만의 파라미터만으로 학습이 가능해 적은 양의 연산 자원에도 기존과 유사한 성능을 달성할 수 있음을 밝혔다.
박경호 쏘카 AI 팀장은 “쏘카에서 연구한 음성 언어 파운데이션 모델을 세계 최고 권위를 자랑하는 학회에서 공유할 수 있어 뜻깊었고, 이번 논문이 성과가 자연어 학습 모델 연구에 레퍼런스로 활용되길 기대한다”며, “앞으로도 지속적인 연구를 통해 쏘카의 모빌리티 서비스를 효율화하는 한편 이용자에게는 더 합리적이고 편리한 이동 경험을 제공하는 데 적용할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.
한편 쏘카 AI팀은 올해 EMNLP·ICLR 등 유명 국제 학회에서 약 7편의 연구논문을 발표했고, 연구 성과는 다양한 AI 제품에 적용되고 있다. 대표적으로 이번 연구 결과는 쏘카가 오는 2024년 선보일 AICC(AI-based Contact Center) 제품에도 적용, 음성 언어 파운데이션 모델 구축에 필요한 연산 자원을 절감하는 데 큰 역할을 했다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] 쏘카가 자연어처리 분야 세계 최고 학회에서 AI 기술 역량을 인정받았다. 모빌리티 혁신 플랫폼 쏘카 AI팀이 자연어처리 분야 세계 최고 권위를 자랑하는 ‘EMNLP 2023’에서 채택된 논문이 우수상을 받는 영예를 안았다.
[사진=쏘카]
EMNLP(Empirical Methods in Natural Language Processing)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야 최고의 국제 학술대회로 꼽힌다. EMNLP에서는 AI 번역, 기계 독해, 번역 등 언어 데이터 기반의 인공지능 연구를 다룬다. 이달 6~10일 사이 싱가포르에서 개최되는 ‘EMNLP 2023’에는 구글 딥마인드, 마이크로소프트 리서치 등 유수의 AI 기업이 참여했다.
쏘카 AI팀은 지난 7일 열린 MRL(Multilingual Representation Learning) 워크숍에 참가, 다양한 언어에서 활용할 수 있는 다국어 언어 처리 기술에 대한 연구 성과를 공유했다. 쏘카 AI팀은 ‘소규모 언어 데이터를 활용한 다국어 음성 파운데이션 모델 학습 방법(Adapt and Prune Strategy for Multilingual Speech Foundation Model on Low-resourced Languages)’을 제안, 수십억개에서 수천억개의 파라미터를 가진 거대모델에서 필요한 파라미터만 추출해 새로운 언어 혹은 도메인에서도 성능을 보장할 수 있는 사례에 대해 소개했다.
쏘카 AI팀이 제안한 방법은 먼저 Lottery Ticket Hypothesis라는 경량화 기법을 이용해 거대 모델에서 타겟으로 삼은 언어에 관련된 파라미터만을 추출한다. 추출된 파라미터에는 타겟 언어과 관련된 문법적, 고차원의 언어적 특성이 담겨 있어 적은 파라미터만으로도 충분히 여러 문제를 풀 수 있다. 나아가 제안한 기법은 도메인에 관련된 지식(domain-specific knowledge)을 추가적으로 학습시키기 위해 LoRA(Low-Rank Adaption)을 이용한다. LoRA 기법을 통해 약 2% 만의 파라미터만으로 학습이 가능해 적은 양의 연산 자원에도 기존과 유사한 성능을 달성할 수 있음을 밝혔다.
박경호 쏘카 AI 팀장은 “쏘카에서 연구한 음성 언어 파운데이션 모델을 세계 최고 권위를 자랑하는 학회에서 공유할 수 있어 뜻깊었고, 이번 논문이 성과가 자연어 학습 모델 연구에 레퍼런스로 활용되길 기대한다”며, “앞으로도 지속적인 연구를 통해 쏘카의 모빌리티 서비스를 효율화하는 한편 이용자에게는 더 합리적이고 편리한 이동 경험을 제공하는 데 적용할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.
한편 쏘카 AI팀은 올해 EMNLP·ICLR 등 유명 국제 학회에서 약 7편의 연구논문을 발표했고, 연구 성과는 다양한 AI 제품에 적용되고 있다. 대표적으로 이번 연구 결과는 쏘카가 오는 2024년 선보일 AICC(AI-based Contact Center) 제품에도 적용, 음성 언어 파운데이션 모델 구축에 필요한 연산 자원을 절감하는 데 큰 역할을 했다.
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[2024-05-02] 
