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올해 콜링의 메인 콘퍼런스는 지난 21일(현지 시각) 아랍에미리트(UAE) 아부다비 ADNEC(Abu Dhabi National Exhibition Centre)에서 열렸다. 이 자리에서 이동준 두나무 머신러닝팀장은 두나무가 개발한 텍스트-SQL 변환 모델의 연구 성과를 직접 발표했다.
이번 발표 논문의 제목은 ‘MCS-SQL: 텍스트-SQL 변환에서 다중 프롬프트와 다지선다를 활용하는 방법(원문 논문명: MCS-SQL: Leveraging Multiple Prompts and Multiple-Choice Selection For Text-to-SQL Generation)’이다. 해당 논문은 거대언어모델(LLM) 기반의 텍스트-SQL 변환 성능을 향상시키는 방법을 제안했다.
기존 LLM은 질문 방식이나 문장 배치순서 등에 따라 답변이 확연히 달라지는 비일관성이라는 한계점이 있었다. 예를 들어 “A와 B는 같은 뜻인가요?”와 “B와 A는 같은 뜻인가요?”라는 질문에 서로 다른 답변을 내놓을 수 있다는 것이다. 두나무 머신러닝팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 다중 프롬프트 기법을 도입, 여러 SQL 후보를 생성한 뒤 최적의 SQL을 선택하는 방법을 제안했다. 이 방법은 기존 LLM의 정확도와 효율성을 동시에 향상할 수 있다는 연구 결과다. 이 모델은 지난해 1월 텍스트-SQL 변환 측정 벤치마크인 BIRD-SQL 글로벌 리더보드에서 1위를 차지하는 등 우수성을 증명하기도 했다.
이 팀장은 “생성형 AI와 함께 주목받는 텍스트-SQL 변환 분야에 대한 기술적 도전이 세계적으로 인정 받아 기쁘다”며 “이번 연구가 AI의 실질적 활용성을 넓히는데 조금이나마 보탬이 됐으면 좋겠다”고 말했다.