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AI모델, 간단한 패치로 지식 전수…'분자비서'도 첫 공개

KAIST 국제학회서 논문 3편 발표…메모리 30% 절감하는 '탭플래시'도 공개스마트폰을 바꿀 때마다 연락처와 사진을 개인이 일일이 옯겨야 한다면 난감해진다. 실제 데이터 학습이 필요한 인공지능(AI) 모델에서도 이 같은 상황은 마찬가지였다. 새로운 AI 모델이 나놀 때마다 막대한 비용을 들여 데이터 학습을 다시했다.국내 연구진이 이같은 문제를 해결할 대안으로 AI 모델 간 ‘지식 이식'이 가능한 기법을 제안했다. 향후 AI 모듈(SW) 패치로 지식 이식이 손쉬워질 전망이다. KAIST가 개발한 트랜스미터. 모델 구조, 크기 등에 관계 없이 재사용 가능한 적응지식 전이 기법이다. 그림 왼쪽은 지식 최초 후학습 과정, 가운데는 지식 이식 과정, 오른쪽은 모델 강화 전개도다. KAIST는 전산학부 김현우 교수 연구팀이 고려대학교 연구팀과 공동으로 서로 다른 인공지능 모델 사이에서 학습된 지식을 효과적으로 ‘이식’할 수 있는 새로운 기술을 개발했다고