지속적인 컨셉 믹싱

연속 개념 혼합(CoCoMix)은 메타, 한국과학기술연구원, 캘리포니아대학교 샌디에이고 캠퍼스의 연구자들이 2025년을 목표로 제안한 머신러닝과 인공지능에서 새로운 개념을 생성하고 통합하는 기술입니다.연속 개념을 활용한 LLM 사전 교육". 이 기술은 여러 개념이나 특징을 지속적으로 혼합하여 새로운 샘플이나 데이터 포인트를 생성함으로써 작업에서 모델의 개념적 역량을 확장합니다. CoCoMix는 다양한 개념이나 특징을 혼합하여 새로운 데이터 샘플을 생성함으로써 모델의 학습 및 추론 역량을 확장하는 것을 목표로 합니다. 비지도 학습, 생성 모델, 전이 학습 등의 분야에서 널리 사용됩니다.

CoCoMix의 핵심 아이디어는 여러 가지 다른 개념이나 특징을 지속적으로 혼합하는 것입니다. 즉, 일정 범위 내에서 원래 개념이나 데이터를 선형 또는 비선형 가중치 조합하여 새로운 합성 개념을 생성하는 것입니다. 이러한 혼합은 단순한 평균화에 국한되지 않고, 몇 가지 수학적 변환(보간, 비선형 조합 등)을 통해 새로운 데이터 샘플을 생성할 수 있습니다.

CoCoMix의 장점:
• 일반화 개선: CoCoMix는 여러 개념을 혼합하여 더욱 다양한 데이터 샘플을 생성하는 데 도움이 되며, 이를 통해 보이지 않는 데이터에 대한 모델의 성능을 개선합니다.
• 혁신과 다양성 강화: 창의적 작업에서 개념 혼합 기법을 사용하면 이전에는 보지 못했던 새로운 개념이나 데이터 포인트를 만들어 창의성과 다양성을 높일 수 있습니다.
• 복잡한 작업 처리: CoCoMix는 여러 개념이나 기능 간의 상호 작용이 필요한 복잡한 작업에 특히 적합하며, 모델이 여러 차원에서 정보를 이해하고 결합하는 데 도움을 줄 수 있습니다.