OFASys: 단 한 줄의 코드로 멀티태스크 학습 구현

멀티모달 멀티태스크 학습을 통한 범용 모델(Generalist Model) 개발이 주목받고 있지만, 다양한 모달리티와 태스크를 통합하여 구현하고 학습을 안정화하는 과정은 매우 복잡하다. 데이터 전처리, 모델 구축, 배치 구성 등 엔지니어가 해결해야 할 세부 사항이 너무 많기 때문이다.

OFASys는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 AI 프레임워크다. 핵심은 Instruction이라 불리는 단순한 인터페이스다. 사용자는 태스크별 지시사항과 입력 정보를 담은 템플릿인 Instruction을 단 한 줄의 코드로 작성하기만 하면 된다.

이를 통해 데이터 전처리, 모델 구축, 학습 등 복잡한 프로세스를 고민할 필요 없이 태스크와 모달리티 설계에만 집중할 수 있다.

시스템 내부적으로는 Instruction을 Task Plan으로 파싱하여 동작한다. 각 플랜은 모달리티별 전/후처리 및 어댑터, 그리고 모달리티에 구애받지 않는 Universal Model로 구성된 모델 계층 구조를 가진다.

Universal Model은 멀티모달 입력을 융합하고 출력을 생성하는 범용 모듈 역할을 하며, 최종 출력은 어댑터와 후처리기를 통해 입력 형식에 맞는 콘텐츠로 생성된다.