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오늘은 미국 빅테크들이 모인 Frontier Model Forum에 대한 이야기, LLM을 활용한 오디오생성 모델 WavJourney, 마지막으로 CoT추론을 측정하는 방법에 대한 이야기입니다.
구글과 앤트로픽, 마이크로소프트, 오픈AI가 프론티어 모델 포럼이라는 단체를 만들었습니다. 이 단체는 AI모델의 안전하고 책임감 있는 개발을 보장하는데 중점을 둔 단체로 AI 안전 연구와 빅 모델에 대한 모범 사례, 사회과학, 정책 입안자 등 다양한 영역에서의 사람들과 지식 공유 및 개발에 대한 노력을 지속하는 것을 진행합니다. 뿐만 아니라 기후 변화 완화나 암 조기 발견 및 예방, 사이버 위협 대응 등 사회의 큰 과제들에 도움을 줄 수 있는 AI 개발도 이 포럼의 목표입니다. 해당 포럼에서 AI를 개발할 때 사용하는 다양한 안전기법들이 공유되었으면 좋겠네요!
이제는 프롬프트로 스토리라인을 작성하면 소리가 만들어지는 모델이 나와 공유합니다. 이전 모델들은 프롬프트를 구체적으로 주어서 모델이 만들어졌다고 하면 WavJourney는 LLM을 활용해서 스토리라인을 만들고 그걸 기반으로 오디오 콘텐츠를 제작하는 모델입니다. WavJourney는 오디오 스크립트를 우선 만들고 스크립트 컴파일러로 전달되어서 컴퓨터 프로그램으로 변환합니다. WavJourney라는 명이 사운드와 미드저니를 합친 용어인데 실제 데모페이지를 들으면 생각보다 좋아서 앞으로의 연구가 기대되네요!
LLM 프롬프트 엔지니어링중에서 많이 사용하는 기법이 구글에서 나온 Chain-of-Thought 추론입니다. Chain-of-Thought는 문제-답을 주는 방식으로 물어보는 것이 아닌 문제-풀이-답 형태로 프롬프트를 구성합니다. 이렇게 구성할 경우에는 직관적으로 볼 때 이전 기법보다 성능이 좋아졌다는 걸 느낄 수 있는데 아직까지 해당 기법의 성능을 명확하게 평가하기 어려웠습니다. 이번 논문은 Chain-of-Thought 기법이 얼마나 충실하게 추론하는지에 대한 내용을 측정한 논문입니다. 논문의 결과를 보면 task에 따라 어떤 모델은 Chain of Thought에 의존하기도 하지만 어떤 부분에서는 무시한다고 합니다. 그렇기에 우리가 어떤 Task를 하는지 그리고 우리가 사용하는 모델이 어떤걸 사용하는지에 따라서 Chain of Thought가 위력을 발휘할수도 있고 없을 수도 있다고 하네요! 직관적으로 좋아지겠다는 생각을 했지만 실제로는 무시하는 경우가 있다고 하는게 놀랍습니다!
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