성균관대 인공지능학과 AI 대학원 진입을 위한 연구계획서 미래지향적 연구 설계 및 학습 로드맵

성균관대 인공지능학과 AI 대학원 진입을 위한 연구계획서 미래지향적 연구 설계 및 학습 로드맵

1. 연구 목표 및 배경

저는 석사과정 동안 딥러닝 기반의 자연어 처리 분야에 집중하여 연구하고 싶습니다. 특히, 최근 급속도로 발전하고 있는 대규모 언어 모델(LLM)의 한계점을 극복하고, 보다 효과적이고 윤리적인 LLM 개발에 기여하는 것을 목표로 합니다. 현존하는 LLM들은 방대한 데이터를 학습하여 놀라운 성능을 보이지만, 여전히 허위 정보 생성, 편향된 결과 도출, 그리고 계산 비용의 문제와 같은 어려움을 안고 있습니다. 저는 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 설명 가능한 AI(XAI) 기술을 LLM에 접목하는 연구를 진행하고 싶습니다. XAI는 AI의 의사결정 과정을 투명하게 만들어 신뢰성을 높이는 기술인데, LLM의 블랙박스적인 성격을 개선하고, 잘못된 결과를 생성하는 원인을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있습니다. 예를 들어, LLM이 특정 키워드에 대해 편향된 답변을 생성하는 경우, XAI 기술을 통해 그 원인이 되는 학습 데이터의 편향성을 찾아내고, 이를 보정하는 방법을 연구할 수 있습니다. 또한, 효율적인 계산 자원 관리 기법을 …