뤼이드가 세계 3대 자연어처리(NLP) 학회 가운데 하나로 꼽히는 ACL(전산언어학학회) 2023에서 두 편의 논문이 채택됐다고 18일 밝혔다. 이번에 채택된 논문은 뤼이드가 개발하고 있는 제너럴 AI 튜터 서비스를 위한 핵심 기술 중 일부다.
첫 번째 논문은 교육용 자료를 보다 효과적으로 분류하기 위한 오토태깅 분야에서 난제를 해결하는 방법을 제시했다. 오토태깅 분야에서 가장 어려운 과제 중 하나로 데이터 부족 문제가 꼽힌다. 뤼이드 연구팀은 상대적으로 데이터셋이 충분한 정보 검색 과제에서 학습된 모델을 활용하면서 언어 모델의 인코딩 능력을 최대한 활용할 수 있는 새로운 데이터 증강 기법을 제안했다.
두 번재 논문은 생성형 AI 기술인 챗GPT를 활용해 튜터링에 필요한 질문 생성 모델을 평가하는 방법을 제안했다. 챗GPT를 활용해 질문 생성 과정상 품질을 평가하는 레퍼런스 질문을 확장해 안정적으로 질문 생성 모델을 평가하는 방법이다. 실험 결과 이러한 방법으로 사람의 평가와 더 높은 상관관계를 가진 평가가 가능하다는 점을 확인했다.
