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Conference Paper
인공지능 윤리성 제고를 위한 한국어 기반 소형 언어모델 편향성 비교분석
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- Authors
- 신수민, 이병탁, 방준성, 강경란
- Issue Date
- 2024-06
- Citation
- 한국방송·미디어공학회 학술 대회 (하계) 2024, pp.1-4
- Publisher
- 한국방송·미디어공학회
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- 최근 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전과 더불어 AI 윤리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 특히 온 디바이스 AI 의 등장으로 경량화 된 소형 언어모델(sLLM)의 활용이 늘어나면서, 이에 대한 윤리성 검토가 필요한 상황이다. 게다가 기존 연구가 주로 영어 데이터를 중심으로 이루어져 한국어 기반 sLLM 의 윤리적 편향성 분석은 미흡하다. 이에 본 연구에서는 한국어 기반 sLLM 의 윤리적 취약점을 진단하고, 향후 개선 방향을 모색하는 것을 목적으로, 2023 년에 개방된 한국어 데이터셋 KoSBi[1]를 활용하여 mistral-7b, gemma-1.1-7b, Meta-Llama-3-8B 모델의 편향성을 비교 분석하였다. 전반적으로 영어 데이터셋보다 한국어 데이터셋에서 정확도가 낮은 경향을 보였다. 그러나, 대형 언어모델과 유사한 정확도를 보이는 사례가 있어 소형 언어 모델의 발전 가능성을 확인하였다.