르쿤, 서로 다른 AI가 같은 세상 이해하는 조건 증명…학습 샘플 42배 절감

서로 다른 데이터를 학습한 AI 모델들이 세상을 비슷한 방식으로 이해하게 되는 조건을 수학적으로 증명한 연구가 나왔다. 특히 AI 모델의 크기를 키우는 대신 학습 방법을 바꾸면 기존 언어모델보다 42배 적은 학습 샘플로 같은 수준의 내부 표현 유사성을 확보할 수 있다는 결과가 나왔다.얀 르쿤 뉴욕대학교 교수와 랜들 베일스트리에로 브라운대학교 교수는 29일(현지시간) 아카이브에 'JEPA를 이용한 플라톤적 표상 가설의 증명과 개선'이라는 논문을 공개했다. 두 연구자는 르쿤이 설립한 AMI 랩스에도 소속돼 있다.이번 연구는 2024년