Google's HOPE solves continuous learning, a major step toward AGI

Google DeepMind의 HOPE 모델은 'Nested Learning' 방식을 통해 AI의 연속 학습 문제를 해결하여 AGI(범용 인공지능) 발전에 중요한 진전을 이루었습니다. 🚀
이 모델은 기존 AI가 새로운 작업을 학습할 때 이전 지식을 잊어버리는 '치명적인 망각' 현상을 극복합니다. 🧠
현재 LLM은 기억과 학습이 분리되지 않아 모든 가중치가 동일한 속도로 업데이트되는 한계가 있습니다. 🔄
HOPE는 인간이 단기 및 장기 기억을 다른 빈도로 업데이트하고, 중요한 일반 개념을 점진적으로 상위 계층으로 이동시키는 학습 방식을 모방합니다. 🧘
다층 경사 흐름을 사용하여 최하위 계층은 지속적으로, 상위 계층(일반 개념 추상화)은 덜 자주 업데이트합니다. 📊
이 계층적 접근 방식 덕분에 새로운 학습에도 치명적인 망각 없이 트랜스포머나 타이탄보다 높은 추론 점수를 달성하는 유망한 결과를 보였습니다. ✅
이 혁신적인 모델의 이름은 'HOPE'입니다. 💡

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