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과학 연구 위한 AI 모델 '오픈스칼라-8B' 공개… GPT-4o 뛰어넘는 성능

GPTMAGAZINE갤로그로 이동합니다. 2024.11.28 07:29:53
조회 205 추천 0 댓글 0


과학 연구를 위한 새로운 인공지능(AI) 모델이 등장했습니다.
미국 앨런 AI 연구소(AI2)는 워싱턴대 연구팀과 협력해 최신 검색 시스템과 정교한 언어 모델을 결합한 AI 모델 **‘오픈스칼라-8B(OpenScholar-8B)’**를 오픈 소스로 공개했습니다. 이 모델은 학술 논문을 검색하고, 해당 결과를 바탕으로 정확한 출처를 포함한 답변을 제공하는 기능을 갖추고 있습니다.


 

오픈스칼라, 기존 AI 모델보다 한 단계 앞선 성능

기존 GPT-4o 같은 대형언어모델(LLM)은 사전 학습된 지식을 바탕으로 답변을 생성합니다. 반면, 오픈스칼라는 4500만 개 이상의 오픈 액세스 학술 논문 데이터베이스를 활용해 관련 논문을 직접 검색한 후, 이를 종합한 답변을 생성합니다.
이 과정을 통해 오픈스칼라는 출처에 근거한 정확한 답변을 제공하며, 특히 과학적 질문에 대한 사실성과 인용 정확도 면에서 뛰어난 성능을 보입니다.


 

작동 방식

오픈스칼라는 다음과 같은 과정을 거쳐 답변을 생성합니다:
  1. 논문 검색 및 순위 매기기: 4500만 개의 연구 논문 중 AI를 사용해 관련 구절을 검색하고 우선순위를 정함.
  2. 초기 답변 생성: 초기 답변을 생성 후 피드백 과정을 거쳐 개선.
  3. 출처 검증: 반복적인 검증 과정을 통해 정확성을 높임.

     

실질적인 성과
  • 스칼라QA벤치(ScholarQABench) 평가: 과학적 질문에 대한 AI 성능을 평가하는 최신 벤치마크에서 뛰어난 결과 기록.
  • 사실성 및 인용 정확도: 생의학 연구 질문에서 GPT-4o는 90% 이상의 경우 존재하지 않는 논문을 인용했으나, 오픈스칼라는 전문가 수준으로 검증된 출처를 기반으로 답변을 제공.
  • 전문가 신뢰도: 전문가들은 동료들의 답변보다 오픈스칼라의 답변을 더 신뢰하고 선호한다고 보고함.

 

한계점

오픈스칼라는 오픈 액세스 논문만을 대상으로 하기 때문에 유료 논문을 포함하지 못합니다. 이로 인해 의학, 공학 등 특정 분야에서 중요한 연구 결과를 놓칠 가능성이 있습니다.

 

 

오픈소스 공개

AI2는 오픈스칼라의 코드, 모델, 데이터 및 관련 도구들을 AI2 웹사이트를 통해 공개했으며, 과학적 연구에 AI를 활용하려는 연구자들에게 새로운 도구를 제공합니다.

오픈스칼라-8B는 AI의 과학 연구 활용 가능성을 한 단계 끌어올리는 혁신적인 모델로 주목받고 있습니다.

 

 

출처 : GPT매거진

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