LG AI Research 486

최근 NLP 기술이 급격히 발전하며 모델의 크기와 학습 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 특히 연구자들은 모델이 인간의 행동과 선호도를 모방하는 과정에서, 각기 다른 문화적 요소를 어떻게 반영할 것인지에 주목하고 있습니다.

LG AI연구원은 한국어와 영어 벤치마크에서 우수한 성능을 보인 EXAONE 3.0 7.8B 모델을 공개하며 초거대 언어모델(LLM) 개발 역량을 입증했습니다. 본 글에서는 ACL 2024의 C3NLP 워크숍을 통해 문화적 정렬(Cultural Alignment)을 위한 최신 벤치마크와 모델링 연구를 소개합니다.

주요 벤치마크 연구

• CDEval: Geert Hofstede의 문화 차원 이론을 바탕으로 6가지 문화적 특징을 측정합니다.
• KoBBQ: 기존 BBQ 벤치마크가 한국 문화에 적합하지 않은 점을 보완하여, 한국 특유의 사회적 편향(Social Bias)을 측정하기 위해 제안되었습니다.

모델링 및 정렬 연구

• Cross-Cultural Alignment: 영어권 데이터셋을 단순히 번역하여 학습할 경우, 일본의 도덕적 기준(JCM)과 같은 특정 문화권의 가치관을 제대로 반영하지 못할 수 있음을 보여줍니다.
• Multilingual LLM: 다국어 모델이 단일 언어 모델보다 편향(Bias)을 완화하는 데 효과적인지에 대한 탐구도 함께 진행되고 있습니다.