네이버가 2017년 인수한 '네이버랩스유럽'이 올해에도 개발자 콘퍼런스 '데뷰(DEVIEW)'에서 기술 성과를 공유한다. 특히 올해는 로봇, 하이퍼스케일 인공지능(AI), 검색, AI통번역검색 등 다양한 주제로 네이버랩스유럽 연구원들 9명이 대거 나서 주목된다. 이들 영역은 현재 네이버가 제공 중인 경쟁력있는 서비스들과 밀접하게 연관돼 있다.
먼저 바실리나 니코리나, 알렉산드라 베라르, 로랑 베사시에르 세 연구원은 '효율적인 다국어 신경망 기계번역'이라는 제목으로 AI 통번역 기술 관련 세션을 진행한다. MNMT 모델은 대규모 번역 서비스 경계를 넓힐 기술이다. 유지보수가 훨씬 수월할 뿐만 아니라 지식전이를 통해 데이터가 다소 부족한 언어군의 성능도 향상 시킬 수 있다. 파라미터가 많은 만큼 추론 속도가 낮아진다는 단점이 있다. 세 연구원은 이번 발표에서 이를 효율적으로 활용하기 위한 연구 결과에 대해 발표할 예정이다
다음으로 '대규모 사전 트레이닝 언어 모델의 제어'라는 제목의 세션에는 하디 엘사하르와 조스 로젠 연구원이 발표에 나선다. 두 연구원은 대규모 데이터를 기반으로 학습하는 하이퍼스케일AI에 더 큰 유연성을 부여할 수 있는 기술적 이론에 대해 소개한다.
스테판 클렁셩 연구원은 'SPLADE신경망 정보 검색을 위한 희소 BERT 기반 모델'이라는 세션을 진행한다. SPLADE는 문서를 효과·효율적으로 검색하기 위해 쿼리와 문서에 대한 BERT 기반 희소 표현을 학습하는 신경망 모델이다. 쿼리와 문서에서 관련 없거나 누락된 용어를 예측하는 방법과 용어 중요성을 학습하는데, 비교적 간단하면서도 기존의 모델보다 성능이 뛰어나다.
마지막으로 줄리안 페레즈, 크리스토퍼 댄스, 테오 카셰 세 연구원은 로봇 학습 방식에 관한 세션을 진행한다. '로봇 매니퓰레이션을 위한 효율적인 모방학습' 세션에서 로봇이 몇 가지 시연만으로도 새로운 작업을 수행하는 방법을 배울 수 있게 하는 방식에 대해 다뤄진다. 세 연구원은 기존에 비해 더 효율적이고 빨라진 접근 방식을 제시할 예정이다.
네이버 관계자는 “네이버랩스유럽은 세계적으로 성과를 인정받는 우수한 연구진들을 보유한 AI연구소로 2017년부터 꾸준히 데뷰를 통해 축적된 연구성과와 경험을 국내 개발자들과 공유하고 있다”며 “이번 데뷰에서는 글로벌 AI 연구 벨트를 통해 축적된 다양한 기술과 경험들이 공유될 것”이라고 말했다.
성현희기자 sunghh@etnews.com
