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核心概念
대규모 언어 모델은 자율주행 시스템의 이해력, 추론 능력, 의사소통 능력을 향상시켜 기존 자율주행 알고리즘의 한계를 극복할 수 있다.
摘要
이 논문은 자율주행 기술의 두 가지 주요 접근법인 모듈화와 엔드-투-엔드 방식을 소개하고, 각각의 한계를 설명한다. 이어서 최근 발전한 대규모 언어 모델(LLM)이 이러한 한계를 해결할 수 있는 방안을 분석한다.
모듈화 접근법은 인지, 예측, 계획, 제어 등의 독립적인 모듈로 자율주행 시스템을 구성한다. 이 방식은 구현이 단순하지만 모듈 간 불일치로 인한 성능 저하가 문제다. 엔드-투-엔드 접근법은 센서 데이터를 직접 제어 신호로 매핑하는 단일 모델을 사용하지만, 데이터 의존성과 해석 가능성 문제가 있다.
이에 비해 LLM은 상식 이해, 추론 능력, 의사소통 능력이 뛰어나 이러한 한계를 극복할 수 있다. LLM은 데이터 기반 모델과 지식 기반 모델의 장점을 결합하여 인간과 유사한 의사결정 과정을 구현할 수 있다. 따라서 LLM은 자율주행 분야에서 새로운 돌파구를 제시할 것으로 기대된다.
그러나 LLM의 "환각" 문제, 실시간 성능 부족, 물리 세계 이해 부족 등의 한계도 존재한다. 또한 LLM과 자율주행의 결합에서 발생할 수 있는 프라이버시와 보안 문제도 고려해야 한다. 따라서 향후 연구에서는 이러한 한계를 극복하고 LLM과 데이터 기반 모델의 효과적인 통합 방안을 모색해야 할 것이다.
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Will Large Language Models be a Panacea to Autonomous Driving?
统计
자율주행 시스템은 모듈화와 엔드-투-엔드 두 가지 접근법으로 구현된다.
모듈화 접근법은 모듈 간 불일치로 인한 성능 저하 문제가 있다.
엔드-투-엔드 접근법은 데이터 의존성과 해석 가능성 문제가 있다.
대규모 언어 모델(LLM)은 상식 이해, 추론 능력, 의사소통 능력이 뛰어나 이러한 문제를 해결할 수 있다.
LLM은 데이터 기반 모델과 지식 기반 모델의 장점을 결합하여 인간과 유사한 의사결정 과정을 구현할 수 있다.
引用
"LLM은 상식 이해, 추론 능력, 의사소통 능력이 뛰어나 기존 자율주행 알고리즘의 한계를 극복할 수 있다."
"LLM은 데이터 기반 모델과 지식 기반 모델의 장점을 결합하여 인간과 유사한 의사결정 과정을 구현할 수 있다."
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LLM이 자율주행 분야에서 실제로 어떤 방식으로 활용될 수 있을까?
LLM(대형 언어 모델)은 자율주행(AD) 분야에서 여러 가지 방식으로 활용될 수 있다. 첫째, LLM은 인식(perception) 모듈에서 주변 환경을 이해하고 분석하는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, LLM은 보행자의 언어적 신호를 분석하여 보행자 감지의 정확성을 높이는 데 사용될 수 있다. 둘째, 예측(prediction) 모듈에서 LLM은 과거의 움직임을 기반으로 객체의 미래 경로를 예측하는 데 기여할 수 있다. LLM의 추론 능력을 활용하여 복잡한 교통 시나리오에서 상황 인식을 강화하고, 보다 정확한 예측을 가능하게 할 수 있다. 셋째, 계획(planning) 모듈에서는 LLM이 교통 규칙, 사용자 의도 및 주변 환경을 고려하여 최적의 경로를 계획하는 데 사용될 수 있다. 마지막으로, LLM은 제어(control) 모듈에서 차량의 동작을 조정하는 데 필요한 고수준의 의사결정을 제공하여, 다양한 시나리오에 적응할 수 있도록 도와준다. 이러한 방식으로 LLM은 자율주행 시스템의 전반적인 성능을 향상시키고, 기존의 알고리즘이 직면한 여러 도전 과제를 해결하는 데 기여할 수 있다.
LLM의 한계를 극복하기 위해서는 어떤 기술적 혁신이 필요할까?
LLM의 한계를 극복하기 위해서는 몇 가지 기술적 혁신이 필요하다. 첫째, 환각(hallucination) 문제를 해결하기 위한 방법이 필요하다. LLM이 사실과 일치하지 않는 결과를 생성하는 문제를 해결하기 위해, 데이터 수집 및 훈련 과정에서의 개선이 필요하다. 예를 들어, 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기법을 도입하여 LLM의 출력을 검증하고, 신뢰성을 높일 수 있다. 둘째, 실시간 응답 시간을 개선하기 위한 기술적 발전이 필요하다. LLM의 대규모 구조로 인해 발생하는 응답 지연 문제를 해결하기 위해, 더 강력한 컴퓨팅 파워와 최적화된 알고리즘이 필요하다. 셋째, LLM이 물리적 세계를 이해할 수 있도록 하는 기술적 혁신이 필요하다. LLM은 환경과 상호작용하거나 실시간으로 학습할 수 있는 능력이 부족하므로, 이를 보완하기 위해 센서 데이터와의 통합 및 강화 학습 기법을 활용하여 물리적 개념을 이해할 수 있도록 해야 한다. 이러한 기술적 혁신은 LLM이 자율주행 시스템에서 보다 효과적으로 활용될 수 있도록 할 것이다.
LLM 기반 자율주행 시스템의 윤리적 문제는 어떻게 해결할 수 있을까?
LLM 기반 자율주행 시스템의 윤리적 문제를 해결하기 위해서는 몇 가지 접근 방식이 필요하다. 첫째, 투명성을 높이는 것이 중요하다. LLM의 의사결정 과정이 명확하게 드러나도록 하여, 사용자가 시스템의 작동 방식을 이해할 수 있도록 해야 한다. 이를 위해 LLM의 출력에 대한 설명 가능성을 높이는 기술이 필요하다. 둘째, 안전성을 보장하기 위한 메커니즘을 마련해야 한다. LLM이 잘못된 결정을 내릴 경우를 대비하여, 보험 메커니즘이나 규칙 기반 시스템을 도입하여 출력의 합리성을 판단할 수 있는 방법을 마련해야 한다. 셋째, 데이터 프라이버시와 보안 문제를 해결하기 위해, 자율주행 차량이 수집하는 민감한 데이터를 보호하는 정책과 기술이 필요하다. 예를 들어, 데이터 암호화 및 익명화 기술을 통해 개인 정보를 보호할 수 있다. 마지막으로, LLM의 의사결정이 사회적 가치와 윤리를 반영하도록 하기 위해, 다양한 이해관계자와의 협력을 통해 윤리적 기준을 설정하고 이를 준수하는 시스템을 구축해야 한다. 이러한 접근 방식은 LLM 기반 자율주행 시스템이 사회적으로 수용 가능하고 안전하게 운영될 수 있도록 하는 데 기여할 것이다.
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