AI 데이터 부족 현상, 친칠라 스케일링 법칙과 합성 데이터 솔루션 XGEN

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✔️ AI 학습에 있어 데이터 크기보다 더 중요한 데이터 훈련

인공지능(AI) 연구와 모델링이 발전하면서, AI 시스템의 학습에 필요한 데이터의 양은 지속적으로 증가하고 있어요. 더 많은 AI 데이터를 학습할수록, 모델의 성능이 좋아진다는 논리에 힘이 실리며 기업과 조직은 AI 학습에 이용할 방대한 데이터를 구하기 위해 필사적인 노력을 가하게 돼요. 하지만, 마냥 방대한 데이터 하나만으로는 좋은 모델을 만들 수 없는데요.

 

이에 대한 근거로 '친칠라 스케일링 법칙'(Chinchilla Scaling Law)을 예시로 들 수 있어요. 친칠라 스케일링 법칙이란 인공지능 모델의 성능과 훈련에 필요한 데이터양 및 모델 크기 간의 관계를 설명하는 이론적인 접근 방식이에요. 이 법칙은 AI 모델의 훈련 효율성을 극대화하기 위해 모델의 크기, 훈련 데이터의 양, 훈련 시간 간의 상호작용을 이해하는 데 중요한 역할을 해요.

 

즉, 더 많은 종류의 다양한 매개변수를 큰 모델을 무작정 만드는 것보다, 데이터 크기와 모델 크기 대칭을 맞추는 것이 중요하다는 논리에요. 데이터를 충분히 활용하여 학습하는 것이 모델의 성능을 극대화하는 핵심이라는 이론은 AI가 더 많은 정보와 패턴을 학습하고, 데이터를 활용하는 것이 더 효율적으로 모델 성능을 향상시킬 수 있어요.

 

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✔️ AI 학습과 친칠라 스케일링 법칙의 연관성

친칠라 스케일링 법칙은 AI 학습 과정에서 다음과 같은 요소와 관계있어요. AI 연구자들이 모델과 데이터의 관계를 보다 체계적으로 이해하고 개선할 수 있도록 도와, AI 모델 훈련의 다양한 요소를 조절함으로써, 보다 우수한 모델 성능과 자원 효율성을 달성할 수 있게 돼요.

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1) 모델 훈련 최적화

AI와 머신러닝을 훈련할 때, 연구자들은 필요한 데이터양과 모델 크기를 조정하여 성능을 극대화하려고 해요. 친칠라 스케일링 법칙은 이러한 최적의 지점을 찾는 데 도움을 줄 수 있어요.

 

2) 파라미터 및 데이터 균형

AI 모델의 파라미터 수를 증가시키거나, 더 많은 데이터를 사용하여 훈련할 때, 친칠라 스케일링 법칙에 따라 데이터 크기 조정을 하면, 더 큰 모델이 데이터 과적합 문제를 피하고 더 나은 일반화를 이룰 수 있게 도와줘요.

 

3) 리소스 관리

친칠라 스케일링 법칙은 리소스(시간, 컴퓨팅 파워, 데이터 수집 등)을 관리하며 AI 모델 훈련의 효율성을 높이는 데 유용해요. 연구자들은 이 법칙을 통해 어떤 크기의 모델이 특정 양의 데이터에 대해 최적의 성능을 발휘하는지를 평가할 수 있어요.

 

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✔️친칠라 스케일링 법칙을 보완하는 '합성 데이터'(Synthetic Data)

그러나 친칠라 스케일링 법칙의 한계는 데이터 수집에 있어요. 실제로 인터넷상 데이터는 대부분 품질이 낮거나 저작권 문제로 접근이 제한되어 있죠. 그래서 이를 해결하기 위해 기업과 조직에서는 다양한 커뮤니티를 통해 새로운 데이터를 발굴하고, 커리큘럼 러닝 등 학습 효율을 높일 수 있는 온갖 방법을 강구하고 있는데요. 이런 상황에서 가장 쉽게 시간/비용적 한계를 보완할 수 있는 것이 바로 '합성 데이터(Synthetic Data)'에요!

합성 데이터는 현실의 데이터를 복제하는 대신, 그 자체적으로 다른 환경과 관계를 유지할 수 있어요. 이를 통해 AI 모델은 실제 데이터 없이도 다양한 상황을 배울 수 있고, 데이터가 고갈 문제를 해결할 수 있어요.

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씨이랩의 XGEN은 AI 학습 데이터 고갈 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 하는 솔루션이에요. 환경과 조건을 조정하여 최적화된 맞춤형 데이터를 신속하게 적용할 수 있는 기능들을 제공하고, 친칠라 스케일링 법칙이 제시하는 방향을 한 단계 더 높여주고 있어요. AI 학습에 기여할 수 있는 XGEN만의 기능, 조금 더 자세히 살펴볼까요?

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1) 고도화된 데이터 모델링

XGEN은 다양한 AI 학습을 생성할 수 있는 데이터에요. 단순한 데이터 복제에 그치지 않고, 현실에서 발생될 수 있는 고분자화된 시뮬레이션을 제공하여 광범위한 학습 효과를 제공해요. 예를 들어, 자율주행차를 학습하는 데이터를 생성할 때, 다양한 날씨 조건, 해결되지 않는 장애물 등 여러 가지 상황을 모두 생성하여 독립적인 데이터를 제공해요.

 

2) 데이터 편향 문제 해결

합성 데이터는 특정 환경에 편중된 데이터를 방지할 수 있어요. XGEN은 데이터를 생성할 때 다양한 환경을 고려하여, 데이터를 생성함으로써 편향되는 것을 방지해요. XGEN은 데이터 생성 프로세스에서 특정 패턴과 규칙을 적용해 다양한 조건을 구성하는 데이터를 생성하며, 다양한 상황에 유연하게 대응할 수 있는 학습을 진행할 수 있어요. 이는 더불어 데이터 품질과 신뢰성 또한 높여주게 만들어요.

 

3) 효율적인 데이터 생성

XGEN은 실제 데이터를 수집하는 데 필요한 비용과 시간을 크게 단축시켜요. 예를 들어, 손상된 의료 데이터 수집 및 위험 지역 데이터 수집 등 다양한 산업에서 필요한 데이터를 신속하게 생성할 수 있어, 비용과 시간을 크게 절약할 수 있어요. 특히, XGEN의 자동화된 합성 데이터 생성 기능은 AI 연구자와 개발자가 더 나은 모델을 더 빠르게 구축할 수 있도록 지원하기도 하죠.

 

4) 배열 요소 개선 및 문제 해결

합성 데이터는 개인 정보나 바운드 데이터를 포함하지 않기 때문에, 데이터를 신뢰할 수 있어요. *GDPR, **CCPA와 동일한 글로벌 개념에 맞춰 데이터 생성을 지원하며, 기업이 활동할 수 있는 다양한 학습 데이터를 확보할 수 있는 기회를 제공해요.

 

*GDPR(General Data Protection): 일반 데이터 보호 규정을 의미. 개인정보의 수집, 사용 및 공유에 대해 구체적인 권리를 보장함으로써, 모든 사람의 개인정보를 보호하는 데 초점을 맞춘 유럽 연합 법규 **CCPA(California Consumer Privacy Act): 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법을 의미. 기업에 자신에 대한 모든 개인정보를 삭제, 보호, 알 권리 등을 제공

 

 

인공 데이터의 가능성을 현실로 만드는 X-GEN

AI 기술의 발전과 친칠라의 법칙을 돌아보며, 우리는 AI 모델 학습에 있어 데이터양과 질을
동시에 추출하기 위한 방법을 끝없이 고안해야 하는데요. 단순히 모델의 크기만을 키우는 것이 아니라
더 많은 데이터를 통해 모델의 중심이 되는 학습을 실현시켜야 함을 알 수 있었어요.

 

그러나 실제 데이터를 수집하는 것은 여전히 큰 어려움이 있기에,

합성 데이터가 친칠라 스케일링 법칙을 보안하는 데 도움을 줄 수 있는데요.

씨이랩의 X-GEN을 통해 다양한 환경과 높은 품질의

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