Core Concepts
다양한 일본어 사전 학습 모델을 공개하여 일본 문화와 정체성을 반영하는 AI 민주화를 추진하고자 한다.
Abstract
이 논문은 AI 민주화를 위해 rinna에서 공개한 일본어 GPT, CLIP, Stable Diffusion, HuBERT 모델에 대해 설명한다.
GPT 모델의 경우, 실험 결과 일본어 전용 모델이 일본어 과제에서 높은 성능을 달성할 수 있음을 보여주었다. CLIP 모델은 일본어 데이터로 효율적으로 학습하여 최첨단 성능을 달성했다. Stable Diffusion 모델은 일본어 입력을 이해하고 일본 문화를 반영하는 출력을 생성할 수 있다. HuBERT 모델은 일본어 음성 데이터로 사전 학습하여 일본어 음성 인식 과제에서 우수한 성능을 보였다.
이러한 일본어 전용 모델을 공개함으로써, 일본 문화와 정체성을 반영하는 AI 기술에 누구나 자유롭게 접근할 수 있게 되어 AI 민주화를 더욱 증진시킬 수 있을 것으로 기대된다.
Stats
2021년 4월부터 2023년 9월까지 이 모델들이 4백만 회 이상 다운로드되었다.
일본어 GPT 모델은 일본어 과제에서 기존 모델보다 우수한 성능을 보였다.
일본어 CLIP 모델은 ImageNet 제로샷 분류에서 최첨단 성능을 달성했다.
일본어 HuBERT 모델은 일본어 음성 인식 과제에서 기존 모델보다 우수한 성능을 보였다.
Quotes
"AI 민주화를 추진하기 위해 많은 연구 기관과 기업들이 최신 방법, 소스 코드, 데이터베이스 및 사전 학습 모델을 공개하고 있다."
"일본어 전용 모델을 제공함으로써 사용자들이 일본 문화와 정체성에 부합하는 AI에 자유롭게 접근할 수 있게 되어 AI 민주화가 증진될 것으로 기대된다."