Fine-tuning 사례 1 : 삼성전자 Bixby 음성 비서 fine-tuning 사례

삼성전자의 Bixby 음성 비서 fine-tuning 사례:

1. Fine-tuning 목적 : 삼성전자는 자사의 AI 음성 비서 Bixby의 한국어 이해 및 응답 능력을 향상

2. 데이터 수집 방법 :

   a) 사용자 로그 분석 : Bixby 사용자들의 실제 음성 명령과 질문 데이터를 수집. 사용자 동의 하에 이루어졌으며, 개인정보 보호를 위해 익명화 처리되었음

   b) 크라우드소싱 : 다양한 연령대와 방언을 가진 한국인 참가자들을 모집하여 특정 시나리오에 따른 음성 명령을 녹음하게 함

   c) 전문가 생성 데이터 : 언어학자와 AI 전문가들이 한국어의 특성을 반영한 다양한 문장과 표현을 작성

   d) 공개 데이터셋 활용 : 한국어 음성 인식 관련 공개 데이터셋을 활용하여 기본 모델 훈련

3. 데이터 전처리 : 수집된 음성 데이터는 노이즈 제거, 음성-텍스트 변환 등의 과정을 거쳤고, 텍스트 데이터는 맞춤법 검사, 형태소 분석 등을 통해 정제되었음

4. Fine-tuning 과정 : 기존의 대규모 언어 모델을 기반으로, 수집된 한국어 특화 데이터를 사용해 모델을 미세 조정했고, 이 과정에서 한국어 특유의 문법 구조, 존댓말, 방언 등을 학습할 수 있도록 했음

5. 결과 및 평가 : Fine-tuning 후 Bixby의 한국어 이해도와 응답 정확도가 크게 향상되었고, 특히 한국 특유의 표현이나 문화적 맥락을 요구하는 질문에 대한 대응 능력이 개선되었음

이러한 fine-tuning 과정은 지속적으로 이루어지며, 새로운 사용자 데이터와 피드백을 바탕으로 계속해서 모델을 개선하고 있음

6. 시사점 : 기업이 어떻게 다양한 방법으로 데이터를 수집하고, 이를 활용해 AI 모델을 fine-tuning하는지를 보여줌. 데이터의 다양성과 품질, 그리고 지속적인 개선 과정이 성공적인 fine-tuning의 핵심임을 알 수 있음