멀티태스크 학습(MTL)이란 무엇인가요?

멀티태스크 학습의 정확한 정의

멀티태스크 학습(MTL)은 고립된 알고리즘이 아니라 지능형 머신 러닝 패러다임입니다. 뛰어난 학생은 물리, 화학, 수학을 완전히 분리해서 배우지 않는다는 생생한 비유를 통해 이해할 수 있습니다. 반대로 물리학을 배울 때 익힌 수학적 도구는 물리학 법칙에 대한 이해를 심화시킬 수 있으며, 물리학에서 확립된 추상적 모델 사고는 화학 문제를 극복하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 여러 학문에 걸친 지식의 전달과 검증은 궁극적으로 그가 균형 잡힌 제너럴리스트가 되는 데 도움이 되었습니다.

멀티태스크 학습은 이러한 인간 학습의 지혜를 활용합니다. 인공 지능 분야에서 멀티태스크 학습은 하나의 AI 모델이 여러 가지 관련 작업을 동시에 학습하고 수행하도록 지시합니다. 핵심 메커니즘은 모델이 한 가지 작업을 해결하면서 다른 작업에서 학습한 지식('귀납적 편향')을 사용하여 스스로를 돕는 방법을 학습하는 것입니다. 모델의 매개변수나 특징 표현을 작업 간에 공유함으로써 모델은 모든 작업에 공통되는 보다 본질적이고 강력한 내재적 법칙을 찾게 되어 각 작업에 대해 별도의 '편향된' 전문가 모델을 학습시킬 때의 합산 효과를 뛰어넘게 됩니다. 이러한 '다목적' 훈련 접근법의 궁극적인 목표는 모델의 일반화 능력, 학습 효율성 및 전반적인 성능을 개선하는 것입니다.

멀티태스킹 학습을 위한 핵심 아이디어

• 지식 공유 및 이전:서로 다른 작업의 데이터에는 상호 보완적인 정보가 포함되어 있습니다. 모델 구조의 특정 부분을 공유함으로써 한 작업의 학습 프로세스는 다른 작업의 데이터를 효과적으로 활용하여 암묵적인 지식 전달을 달성할 수 있습니다.
• 암시적 데이터 향상:모델링 관점에서 여러 작업을 동시에 학습하는 것은 더 크고 다양한 데이터에 대해 학습하는 것과 같습니다. 이 접근 방식은 데이터의 정보 밀도를 효과적으로 높이고 단일 작업에 대한 모델 과적합의 위험을 줄입니다.
• 효과적인 주의 집중 방향:작업(예: 이미지의 가장자리 감지)이 비교적 간단한 경우, 모델이 먼저 이미지의 기본 특징에 집중하는 방법을 학습하여 더 복잡한 작업(예: 물체 인식)을 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 안내하는 데 도움이 됩니다.
• 는 학습의 규칙화를 나타냅니다:모델이 여러 작업에 동시에 유효해야 하는 특징 표현을 학습하도록 강제하는 것 자체가 강력한 정규화 수단입니다. 이 제약 조건은 모델이 작업별 노이즈를 버리고 더 널리 퍼진 필수 기능을 학습하도록 유도합니다.
• "엿듣기" 메커니즘:작업 A는 학습 과정에서 다른 작업 B에 대해 학습한 유효한 기능을 '도청'할 수 있습니다.

멀티태스크 학습의 주요 이점

• 모델 일반화 능력을 크게 향상시킵니다:공유 표현 계층은 모델이 보다 일반적인 특징을 학습하도록 하여 작업별 데이터의 노이즈에 대한 과적합을 방지하고, 보이지 않는 새로운 데이터에 직면했을 때 더욱 강력하게 작동합니다.
• 데이터 활용의 효율성을 크게 높입니다:데이터가 부족하거나 주석 비용이 높은 특정 작업의 경우, 콜드 스타트 및 데이터 부족 문제를 효과적으로 완화하기 위해 충분한 데이터를 가진 관련 작업의 도움을 받아 공동 학습을 수행할 수 있습니다 .
• 모델 배포 비용을 효과적으로 절감하세요:각 작업에 대해 별도의 모델을 학습하고 배포하는 것에 비해 멀티태스크 모델은 대부분의 매개변수를 공유하여 전체 메모리 사용량과 스토리지 요구 사항을 크게 줄입니다.
• 훨씬 더 빠른 모델 추론:추론 단계에서 단일 멀티태스크 모델은 여러 작업의 결과를 동시에 얻기 위해 단 한 번의 순방향 계산만 필요하므로 여러 독립 모델을 순차적으로 실행하는 것보다 훨씬 효율적입니다.
• 미션 간 지식 발견을 촉진하세요:연구자들은 모델의 어떤 부분이 공유되고 어떤 부분이 작업 전용인지 분석함으로써 서로 다른 작업 간의 본질적인 연결과 차이점에 대해 더 깊은 통찰력을 얻고 과학적 이해를 증진할 수 있습니다.

멀티태스크 학습을 위한 고전적인 아키텍처

• 하드 파라미터 공유(HPS) 아키텍처:이것은 가장 일반적이고 고전적인 아키텍처입니다. 모델의 최하위 계층은 강력한 인코더 네트워크를 공유하는 모든 작업으로 구성된 다음 각 작업에 대해 개별적으로 네트워크 상단에 경량의 작업별 출력 계층이 연결됩니다.
• SPS(소프트 파라미터 공유) 아키텍처:이 아키텍처에서는 각 작업마다 독립적인 모델과 매개변수가 있습니다. 하지만 손실 함수에 정규화 용어를 추가함으로써 서로 다른 모델 계층의 매개변수가 유사하게 유지되도록 유도하여 보다 유연한 '소프트' 지식 공유를 가능하게 합니다.
• 인코더-디코더 구조(EDS):이 아키텍처는 특히 시퀀스 간 작업에서 많이 사용됩니다. 공유 인코더는 입력 정보를 정보가 풍부한 특징 벡터로 압축한 다음, 여러 작업별 디코더가 각각 이 벡터에서 원하는 결과를 디코딩하는 역할을 합니다.
• 전문가 혼합(MoE):이 모델에는 여러 개의 "전문가" 하위 네트워크와 게이트 네트워크가 포함되어 있습니다. 게이트 네트워크는 각 입력 샘플에 대해 서로 다른 전문가 네트워크를 동적으로 선택하고 결합하는 방법을 학습하여 모델이 다양한 작업 또는 샘플에 가장 적합한 계산 리소스를 적응적으로 할당할 수 있도록 합니다.
• 교차 작업 주의 집중 융합 아키텍처:주의 메커니즘의 아이디어를 바탕으로 한 이 아키텍처는 서로 다른 작업의 피처 맵 간에 정보를 상호 작용할 수 있도록 합니다. 한 작업의 기능을 '주의'하고 필요할 때 다른 작업에서 빌려올 수 있으므로 보다 세밀하고 역동적인 기능 융합이 가능합니다.

멀티태스크 학습을 위한 교육 전략

• 손실 함수의 정적 또는 동적 가중치:이것은 멀티태스크 학습의 균형을 맞추는 가장 간단한 방법입니다. 각 작업의 손실 함수에 대해 고정 가중치를 수동으로 설정하거나 학습 중에 가중치를 동적으로 조정하여 여러 작업의 중요도에 균형을 맞추도록 알고리즘을 설계할 수 있습니다.
• 불확실성 기반 손실 균형 조정:동적 가중치에 대한 보다 정교한 접근 방식. 이 모델은 작업 결과와 자체 예측의 불확실성을 모두 예측합니다. 불확실성이 높은 작업은 손실 가중치가 자동으로 조정되어 전체 학습에서 노이즈가 많은 작업의 간섭을 줄입니다.
• 그라데이션의 충돌 취소 및 정렬:공유 레이어에서는 서로 다른 작업에 대한 그라데이션 업데이트 방향에 충돌이 발생할 수 있습니다("줄다리기" 현상). 일부 고급 최적화 알고리즘은 이러한 충돌을 적극적으로 감지하고 그라데이션 벡터를 투영하거나 회전하여 각 업데이트가 모든 작업에 유익하거나 최소한 무해한지 확인합니다.
• 작업 그룹화 및 대체 교육:작업의 관련성에 따라 여러 그룹으로 나누어 협업 교육을 진행할 수 있습니다. 또는 서로 다른 작업의 하위 집합을 차례로 최적화하고 교육 단계별로 집중하여 상호 간섭을 피하고 교육 과정의 안정성을 보장할 수 있습니다.
• 적응형 학습 속도 최적화 프로그램 적용:Adam과 같은 적응형 학습 속도 최적화 도구는 모델의 여러 매개변수에 대해 독립적인 학습 속도를 계산할 수 있으며, 이는 멀티태스크 시나리오에서 특히 중요합니다. 다양한 매개변수 업데이트 속도에 대한 다양한 작업의 다양한 요구 사항에 자연스럽게 적응할 수 있습니다.

멀티태스크 학습을 위한 애플리케이션 시나리오

• 자율 주행 및 로봇 인식:차량의 단일 지각 모델은 도로 장면에서 차량 및 보행자 인식(대상 감지), 차선 묘사(세분화), 교통 표지판 이해(분류), 주행 가능 영역 결정 등 여러 작업을 동시에 처리하여 효율적인 실시간 환경 파악이 가능합니다.
• 통합 자연어 이해를 위한 플랫폼입니다:강력한 언어 모델을 기업이나 연구 기관의 NLP 인프라 플랫폼으로 사용할 수 있으며, 통합된 멀티태스킹 모델을 기반으로 감성 분석, 명명된 개체 인식, 텍스트 요약, 기계 번역 및 의도 인식과 같은 다양한 서비스를 제공할 수 있습니다.
• 지능형 의료 영상 진단 시스템:의료 이미지(예: CT, MRI)를 분석할 때 멀티태스킹 모델은 병변의 정밀한 분할, 다양한 장기의 윤곽 인식, 이미지 기반 질병 분류 예측을 동시에 수행하여 의사에게 포괄적이고 통합된 보조 진단 정보를 제공할 수 있습니다.
• 재무 위험 관리 및 사기 방지금융 분야에서는 단일 모델이 사용자의 거래 행동, 계정 정보, 디바이스 지문을 동시에 분석하여 신용불량 위험, 거래 사기 위험, 계정 도용 위험 등 여러 위험을 공동으로 예측함으로써 위험 식별의 정확도와 범위를 개선할 수 있습니다.
• 멀티모달 대화형 애플리케이션:시각적 질문 답변(VQA) 또는 이미지 설명과 같은 애플리케이션에서는 모델에 강력한 시각적 이해력과 언어 생성 기능이 모두 필요합니다. 멀티태스크 학습 프레임워크는 이미지 특징 추출과 텍스트 처리라는 두 가지 작업을 단일 모델에 원활하게 통합할 수 있습니다.

멀티태스킹 학습을 위한 벤치마크

• 자연어 이해 벤치마크(GLUE 및 SuperGLUE):GLUE(일반화된 언어 이해 평가)와 더욱 강력하고 업그레이드된 버전인 SuperGLUE는 모델의 멀티태스킹 능력을 평가하는 NLP 분야의 최고 표준입니다. 텍스트 수반, 감정 분석 및 문장 유사성 판단과 같은 다양한 언어 작업이 포함되어 있습니다.
• 대규모 멀티태스킹 언어 이해(MMLU)를 위한 벤치마크:MMLU(대규모 멀티태스킹 언어 이해력)는 초등 수학부터 전문 법률까지 57개의 다양한 주제 영역을 다루는 매우 포괄적인 평가 모음입니다. 광범위한 지식 기반에 걸쳐 대규모 언어 모델의 멀티태스킹 정확도를 테스트하도록 설계되었습니다.
• 컴퓨터 비전 멀티태스킹 조합:컴퓨터 비전 분야에서는 일반적으로 여러 개의 고전적인 데이터 세트를 결합하여 다중 작업 평가 환경을 구축합니다. 예를 들어, 대상 감지 및 시맨틱 분할과 같은 여러 작업의 결합된 성능을 동시에 평가하기 위해 PASCAL VOC, COCO 등과 같은 데이터 세트가 사용됩니다.
• 멀티모달 평가 벤치마크(MMT-Bench, GEM):멀티모달 모델의 개발과 함께 MMT-Bench 및 GEM과 같은 전용 평가 벤치마크가 등장했습니다. 이는 이미지, 텍스트, 오디오 등 여러 모달리티의 정보를 동시에 처리하고 정렬하는 모델의 능력을 평가하는 데 목적이 있습니다.
• 음성 및 오디오 처리 벤치마크:음성 분야에서 연구자들은 스마트 조종석과 같은 시나리오에서 중요한 음성 콘텐츠를 동시에 이해하고 배경 소리를 인식할 수 있는지 평가하기 위해 LibriSpeech(음성 인식) 및 AudioSet(오디오 이벤트 분류)과 같은 데이터 세트를 함께 사용합니다.

멀티태스크 학습의 실질적인 과제

• 부정적인 마이그레이션의 유병률:작업 간의 상관관계가 낮거나 심지어 서로 충돌하는 경우, 정보를 강제로 공유하면 모델 성능이 향상되기보다는 오히려 저하될 수 있습니다. 작업 간의 부정적인 마이그레이션을 선별하고 처리하는 방법은 멀티태스크 학습의 주요 과제입니다.
• 예술의 균형을 잡는 어려운 작업:학습 난이도, 데이터 크기, 수렴 속도, 손실 함수의 크기는 작업마다 매우 다양합니다. 모든 작업의 균형을 자동으로 공정하게 맞추는 학습 전략을 설계하는 것은 여전히 미해결 연구 주제입니다.
• 모델 트레이닝 및 디버깅의 복잡성:멀티태스크 모델은 훨씬 더 큰 하이퍼파라미터 공간을 가지며, 학습 중 '시소' 현상(한 작업의 성능이 향상되는 반면 다른 작업의 성능은 저하되는 현상)이 매우 흔하게 발생하므로 모델의 디버깅 및 튜닝이 매우 어렵습니다.
• 효율성과 리소스 소비 사이의 모순에 대해 추론하기:이론적으로는 멀티태스킹 모델이 더 효율적이지만, 단일 작업만 수행해야 하는 시나리오에서 대규모 공유 모델 전체를 활성화하면 불필요한 컴퓨팅 리소스 낭비가 발생하며, 특히 리소스가 제한된 엣지 디바이스에서는 더욱 그러합니다.
• 작업 관련성은 선험적으로 알 수 없습니다:많은 실제 애플리케이션에서는 어떤 작업을 학습용으로 조합하는 것이 적합한지 미리 알 수 없습니다. 최적의 작업 조합을 결정하려면 광범위한 실험적 탐색이 필요한 경우가 많으며, 이는 멀티태스크 학습 적용의 임계값과 비용을 증가시킵니다.

멀티태스킹 학습의 최신 트렌드

• 자동화된 멀티태스크 학습(AutoMTL):연구자들은 멀티태스크 학습 시스템을 자동으로 설계할 수 있는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이러한 알고리즘은 최적의 네트워크 공유 구조, 작업 그룹화 방법, 손실 균형 전략을 자동으로 검색하여 수동 설계의 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다.
• 지속적인 학습과의 긴밀한 통합:미래의 멀티태스킹 모델은 처음부터 모든 작업이 고정되어 있는 것이 아니라 새로운 작업을 지속적으로 학습할 수 있어야 합니다. 모델이 기존 지식을 잊지 않고 새로운 기술을 학습할 수 있도록 하는 것이 평생 학습 인텔리전스를 달성하는 열쇠입니다.
• 모델의 해석 가능성 및 보안 강화:멀티태스크 모델의 의사 결정 과정의 투명성을 강화하면 작업 간의 구체적인 시너지 또는 충돌 메커니즘을 이해하는 데 도움이 됩니다. 적대적인 공격에 맞서 모델의 견고성과 보안을 강화하면 중요한 애플리케이션 영역으로 나아갈 수 있습니다.
• 모델 및 하드웨어의 공동 설계:향후 중요한 방향은 멀티태스킹 모델에 최적화된 하드웨어 가속기를 설계하거나 반대로 기존 하드웨어 기능을 최대한 활용할 수 있는 효율적인 모델 아키텍처를 설계하여 실제 환경에서 배포 효율성을 해결하는 것입니다.
• 교차 패러다임 연구의 부상:멀티태스크 학습은 점점 더 다른 머신러닝 패러다임과 결합되고 있습니다. 예를 들어, 멀티태스크 강화 학습은 여러 가지 복잡한 작업을 동시에 수행할 수 있는 로봇을 훈련하는 데 사용되며, 멀티태스크 메타 학습은 모델이 새로운 관련 작업 집합에 빠르게 적응하는 방법을 학습할 수 있도록 합니다.