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이번 성과는 숭실대 박찬준 교수 연구팀이 고려대 임희석 교수 연구팀과 공동으로 수행한 연구를 바탕으로 이뤄졌다.

이번에 채택된 두 편의 논문은 최근 인공지능의 핵심 기반 기술인 파운데이션 모델(Foundation Model)의 성능 향상과 내부 구조에 대한 이해를 높이는 데 초점을 맞춘 연구다.

첫 번째 논문인 ‘LangSAE Editing: Improving Multilingual Information Retrieval via Post-hoc Language Identity Removal’은 다국어 정보검색(Multilingual Information Retrieval) 성능 향상을 위한 새로운 방법론을 제안했다.

두 번째 논문인 ‘Exploring Coding Spot: Understanding Parametric Contributions to LLM Coding Performance’는 대규모언어모델(LLM)이 코드 생성 및 이해 과정에서 어떤 파라미터(매개변수)가 핵심적인 역할을 수행하는지를 분석한 연구다.

박찬준 교수는 “앞으로도 파운데이션 모델과 인공지능 분야의 핵심 연구를 지속적으로 수행해 학계와 산업계 발전에 기여할 수 있도록 노력하겠다”고 전했다.

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