동남아시아 언어를 위한 혁신: SEA-LION 프로젝트의 놀라운 성과


Raymond Ng 등 30명의 연구진이 개발한 Llama-SEA-LION-v3-8B-IT 및 Gemma-SEA-LION-v3-9B-IT는 동남아시아 11개 언어를 지원하는 최첨단 다국어 LLM입니다. 대규모 다국어 추가 학습과 다단계 사후 학습 과정을 통해 최고 성능을 달성했으며, 오픈소스로 공개되어 동남아시아 지역의 AI 발전에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

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동남아시아 언어, AI의 품으로: SEA-LION 프로젝트의 빛나는 도약

최근 대규모 언어 모델(LLM)이 인공지능 분야를 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 하지만 대부분의 LLM 연구는 영어 중심으로 진행되어, 동남아시아(SEA) 지역과 같이 언어 자원이 부족한 지역의 언어는 소외되어 왔습니다. 이러한 문제에 대한 해결책으로, Raymond Ng를 비롯한 30명의 연구진이 주도하는 SEA-LION 프로젝트가 괄목할 만한 성과를 거두었습니다.

혁신적인 다국어 LLM의 등장: Llama-SEA-LION 및 Gemma-SEA-LION

SEA-LION 프로젝트는 동남아시아 언어를 위한 최첨단 다국어 LLM인 Llama-SEA-LION-v3-8B-IT와 Gemma-SEA-LION-v3-9B-IT를 개발했습니다. 이 모델들은 영어, 중국어를 포함하여 인도네시아어, 베트남어, 말레이어, 태국어, 버마어, 라오어, 필리핀어, 타밀어, 크메르어 등 총 11개의 동남아시아 언어를 지원합니다. 이는 기존 LLM의 한계를 뛰어넘는 획기적인 성과입니다.

압도적인 성능: 대규모 학습과 다단계 미세조정의 결과

이러한 놀라운 성능은 어떻게 가능했을까요? 연구진은 대규모 다국어 추가 학습을 실시하고, 여기에 다단계 지시 미세 조정, 정렬, 모델 병합을 포함하는 포괄적인 사후 학습 과정을 적용했습니다. 이러한 노력의 결실로, 다국어 벤치마크 평가에서 동남아시아 언어를 지원하는 다른 LLM들을 압도하는 최고 성능을 달성했습니다.

공유와 협력: 오픈소스로의 공개

더욱 감동적인 것은, 연구진이 이렇게 개발한 모델들을 오픈소스로 공개했다는 점입니다. 이는 동남아시아 지역의 연구자와 개발자들에게 엄청난 기회를 제공하며, 해당 지역의 인공지능 발전에 크게 기여할 것으로 예상됩니다. 이러한 공유와 협력을 통해 동남아시아 언어들이 AI 기술의 혜택을 누릴 수 있는 길이 열린 것입니다.

미래를 향한 전망: 지속적인 발전과 확장

SEA-LION 프로젝트의 성공은 단순히 새로운 LLM의 개발을 넘어, 언어적 다양성을 존중하고 기술 발전의 혜택을 전 세계로 확대하려는 노력의 상징입니다. 앞으로도 이러한 노력들이 지속되어 더욱 다양한 언어를 지원하는 LLM들이 개발되고, 더욱 많은 사람들이 AI 기술의 혜택을 누릴 수 있기를 기대합니다.


*이 기사는 AI가 생성한 내용으로, 일부 정보가 실제와 다를 수 있습니다. 정확한 확인을 위해 추가적인 검증을 권장드립니다.

Reference

[arxiv] SEA-LION: Southeast Asian Languages in One Network

Published:  (Updated: )

Author: Raymond Ng, Thanh Ngan Nguyen, Yuli Huang, Ngee Chia Tai, Wai Yi Leong, Wei Qi Leong, Xianbin Yong, Jian Gang Ngui, Yosephine Susanto, Nicholas Cheng, Hamsawardhini Rengarajan, Peerat Limkonchotiwat, Adithya Venkatadri Hulagadri, Kok Wai Teng, Yeo Yeow Tong, Bryan Siow, Wei Yi Teo, Wayne Lau, Choon Meng Tan, Brandon Ong, Zhi Hao Ong, Jann Railey Montalan, Adwin Chan, Sajeban Antonyrex, Ren Lee, Esther Choa, David Ong Tat-Wee, Bing Jie Darius Liu, William Chandra Tjhi, Erik Cambria, Leslie Teo

http://arxiv.org/abs/2504.05747v1