본 기사는 거대 언어 모델(LLM)과 소형 언어 모델(SLM)의 협업에 대한 최근 연구 동향을 소개합니다. LLM과 SLM의 협업은 상호 보완적인 강점을 활용하여 AI의 효율성과 성능을 동시에 향상시키는 새로운 패러다임으로 제시되고 있으며, 다양한 응용 분야에서 혁신적인 가능성을 열어줄 것으로 예상됩니다. 하지만 기술적 과제와 윤리적 고려 사항을 해결하기 위한 지속적인 노력이 필요합니다.

대규모 언어 모델(LLM)이 경제 시장 실험에서 인간의 행동을 모방하는 능력을 평가한 연구 결과, LLM은 제한된 합리성을 보이며 인간과 유사한 경향을 나타내지만, 행동의 다양성 측면에서는 차이를 보인다는 것을 밝혔습니다. 이는 LLM이 경제적 맥락에서 인간 행동 시뮬레이션 도구로 활용될 가능성을 시사하지만, 정확도 향상과 행동 다양성 증대를 위한 추가 연구가 필요함을 의미합니다.

본 연구는 LLM의 표 형식 데이터 추론 능력에 대한 기존 평가 방식의 한계를 지적하고, 실제 데이터 특징을 반영한 실험을 통해 LLM의 추론 능력 저하를 밝혔습니다. 이를 통해 LLM의 실용적 활용을 위해서는 실제 데이터의 다양성을 고려한 강건한 추론 능력 개발이 필수적임을 시사합니다.

Peng Sun, Yi Jiang, Tao Lin 연구팀이 개발한 통합 연속 생성 모델 UCGM은 다단계 및 소수 단계 생성 모델을 통합하여 이미지 생성 성능과 효율성을 크게 향상시켰습니다. ImageNet 256x256 데이터셋에서 최고 성능을 기록했으며, 오픈소스로 공개되어 AI 연구 및 개발에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

Xiaotian Lin 등이 개발한 LEAD 알고리즘은 LLM 지시 조정의 효율성을 획기적으로 향상시킨 혁신적인 방법입니다. 표준 훈련 루프 내에서 샘플 유용성을 추정하여 추가적인 모델 추론을 배제함으로써 계산 비용을 크게 절감하고, 최첨단 방법들을 상회하는 성능 향상을 달성했습니다.