본 연구에서는 멀티모달 데이터에 대해 정확하고 효율적으로 분석과 추론이 가능한 AI 데이터베이스 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 멀티모달 데이터는 그래프로 변환하여 표현 될 수 있는데, 이는 그래프 데이터베이스로 구현되는 분석 엔진과 LLM으로 구현되는 추론 엔진을 잇는 가교 역할을 한다. 유저가 자연어 질의를 요청했을 때 시스템은 질의 컴파일러를 통...

본 과제의 최종 목표는 강건하고 통제 가능하며 편향 없는 신뢰 AI 기술을 개발하는 것이다. 이를 위해 세 가지 주요 연구 방향을 설정하였다: 첫째, 강건하고 통제 가능한 신뢰 AI 개발을 통해 예측 가능하고 안정적인 시스템 구축, 둘째, AI의 편향성을 최소화하여 공정성을 강화하는 신뢰 AI 기술 개발, 셋째, 국제 협의체 구축과 데이터 합성 방법론을 통...

본 과제에서는 초거대 언어 모델의 차세대 확장 중 하나로 고려되는 거대 행동 모델을 분석하고 이를 바탕으로 고신뢰성 개인향 온디바이스 멀티홉 질의응답 모델 및 가속 시스템을 종합적으로 개발하는 것을 목표로 한다. 거대 행동 모델 (Large action model, LAM)은 초거대 언어 모델의 단순 문장 생성 동작에서 더 나아가 사용자의 질의에 맞는 동...

본 과제의 최종 목표는 강건하고 통제 가능하며 편향 없는 신뢰 AI 기술을 개발하는 것이다. 이를 위해 세 가지 주요 연구 방향을 설정하였다: 첫째, 강건하고 통제 가능한 신뢰 AI 개발을 통해 예측 가능하고 안정적인 시스템 구축, 둘째, AI의 편향성을 최소화하여 공정성을 강화하는 신뢰 AI 기술 개발, 셋째, 국제 협의체 구축과 데이터 합성 방법론을 통...