[📪정보] 구글 딥마인드, 다국어 모델 학습 위한 스케일링 법칙 ‘아틀라스’ 공개

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구글 딥마인드, 다국어 모델 학습 위한 스케일링 법칙 ‘아틀라스’ 공개 - AI타임스

구글 딥마인드가 영어 중심의 기존 AI 학습 공식에서 벗어나, 대규모 다국어 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 새로운 스케일링 법칙 ‘아틀라스(ATLAS)’를 공개했다. 언어 수가 늘어날수록 성능이 떨어지는, 이른바 ‘다국어의 저주(curse of multilinguality)’를 돌파한 연구다. 비영어권 사용자를 위한 AI 개발의 전환점이 될 수 있다는 평가가 나온다.

딥마인드는 28일(현지시간) 다국어 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 새로운 스케일링 법칙 ‘아틀라스: 다국어 사전학습, 미세조정 및 다국어 문제의 해결을 위한 적응형 전이 스케일링 법칙(ATLAS: Adaptive Transfer Scaling Laws for Multilingual Pretraining)’를 ICLR 2026를 통해 공개했다.

이 연구는 1000만~80억개의 매개변수를 가진 모델에 대해 400개 이상의 언어와 774차례 학습 실험을 바탕으로 다국어 모델 학습의 최적 조건을 제시했다.

연구진은 1400개 언어 쌍 간의 ‘전이 효과’를 분석해 어떤 언어를 함께 학습할 때 성능이 높아지는지를 정량적으로 보여주는 ‘언어 상성표(전이 행렬)’도 공개했다. 

출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)

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