카이스트 연구팀, '적응적 프롬프팅' 기술 개발로 AI 학습 효율성 향상 > 과학

1. 카이스트 연구팀이 사용자의 관심에 맞춘 추천시스템에 활용되는 '적응적 프롬프팅' 기술을 개발했다.
2. 새로운 데이터를 실시간으로 학습하며 환경 변화에 대응하는 연속 학습 기술로, 최대 14%의 정확도 향상을 이뤘다.
3. 이번 연구 결과는 AI의 변화무쌍한 환경에서 서비스의 정확도를 향상시키는 데 도움이 될 것으로 전망된다.

[설명]
카이스트 연구팀은 사용자의 관심 분야가 급변해도 빠르게 적응할 수 있는 '적응적 프롬프팅' 기술을 개발했습니다. 이 기술은 새로운 데이터를 연속적으로 학습하면서 기존의 지식을 망각하지 않는 학습 방식으로, 기존 방식에 비해 최대 14%의 정확도 향상을 이루었습니다. 다양한 데이터 변화에 빠르게 대응할 수 있는 이 기술은 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.

[용어 해설]
- 적응적 프롬프팅: 새로운 데이터를 학습할 때 일부 유사한 정보가 이미 있는 경우에는 새로운 프롬프트를 생성하지 않고 기존 프롬프트에 추가하여 학습하는 기술.
- 연속 학습: 새로운 데이터가 연속적으로 입력되면, 그에 맞게 기존 지식을 업데이트하고 변화에 실시간으로 대응하는 학습 방식.

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