새로 배워도 기존 지식 안 까먹는다…구글, AI 지식 유지 위한 '수면 학습법' 제안

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구글이 학습을 마친 AI가 새 지식을 계속 받아들이는 '수면 프레임워크' 연구를 공개했다. 입력 처리와 기억 통합을 분리해 '파국적 망각'을 줄이는 구조가 핵심이다. [디지털투데이 홍진주 기자] 구글이 대규모언어모델(LLM)이 학습을 마친 뒤에도 새로운 지식을 지속적으로 습득할 수 있도록 하는 이른바 '수면 프레임워크'(sleep framework) 연구를 공개했다. 30일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, 구글은 최근 LLM의 지속 학습 과정에서 지식 손실을 줄이기 위한 새로운 프레임워크를 소개했다. 최신 정보를 반영하려다 기존 지식이나 성능이 저하될 수 있어 지속적인 학습에는 별도의 접근이 필요하다. 구글이 제시한 수면 프레임워크는 이 문제를 해결하기 위해 모델의 작동 과정을 '기상 단계'와 '수면 단계'로 구분한다. AI가 새로운 정보를 무작정 누적하는 대신, 별도의 단계에서 기존 지식과 새로 습득한 정보를 정리하도록 설계한 것이다.

특히 지속 학습 과정에서 발생하는 파국적 망각을 줄이고, 모델이 학습을 마친 뒤에도 지식 축적을 이어갈 수 있는 가능성을 제시했다. 수면 프레임워크는 새로운 정보를 모델 내부에 흡수하고 기존 기억과 통합하는 방식으로 이 같은 한계를 보완하려는 접근이다. 새로운 지식을 얼마나 정확하게 반영하는지, 기존 성능을 유지하면서 장기간 학습을 이어갈 수 있는지 등이 주요 과제로 남아 있다. 향후 AI 경쟁에서는 초기 학습 규모뿐 아니라 출시 이후에도 얼마나 효율적으로 지식을 축적하고 유지할 수 있는지가 중요한 차별화 요소가 될 전망이다. 사람처럼 새로운 정보를 받아들이는 과정과 기존 기억을 정리하는 과정을 분리해, AI가 지식을 업데이트하면서도 기존에 학습한 내용을 잊지 않도록 하는 것이 핵심이다.30일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, 구글은 최근 LLM의 지속 학습 과정에서 지식 손실을 줄이기 위한 새로운 프레임워크를 소개했다.