Addressing Catastrophic Forgetting in Large-Scale Multi-Modal Generative Model and Enhancements via Continual Learning
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형B)
2026년
2710115310
과학기술정보통신부
한국연구재단
울산과학기술원
윤성환
13명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2024.09.01 ~ 2027.08.31
1.8억원
1.8억원
기초연구
대학
울산광역시 울주군
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
최종 연구 목표: 멀티 모달 대형 생성 모델의 연속 학습 상황 망각 현상을 분석하고, 이를 해결하는 멀티 모달 대형 생성 모델 특화 연속학습 원천 알고리즘을 개발함.
연구내용1: 단일/멀티 모달 생성 모델의 학습 망각 현상 정량적 확인 및 분석연구내용2: 대형 멀티 모달 생성 모델의 학습 망각 현상의 실험적/이론적 분석연구내용3: 대형 멀티 모달 생성 모델의 학습 망각을 방지하는 연속 학습 알고리즘 개발
활용계획 및 기대효과: - 최근 AI 흐름을 주도하는 대형 멀티 모달 생성 모델의 학습 망각 현상에 대해 실험적/정량적 분석을 시도하여, 현재 실험적/기술적인 성능 개선에 치중되어 있는 대형 모델 연구에 근원적 이해를 제시할 수 있음.- 점차 대충화되는 대형 모델 활용 및 특정 도메인에 특화된 중-대형 모델들이 필연적으로 겪게될 학습 망각 문제를 방지하는 ...