KAIST, 맞춤형 AI 학습 후 안전성 유지하는 ‘버퍼 앤드 리인포스’ 개발
김창익 교수팀, 개인화 성능 유지하며 위험 응답률 약 8%로 낮춰… ICML 2026 스포트라이트 선정 KAIST 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 대형언어모델을 개인이나 기업의 데이터에 맞게 재학습하는 과정에서 안전성이 약화되는 문제를 줄이는 ‘버퍼 앤드 리인포스(Buffer-and-Reinforce)’ 학습 프레임워크를 개발했다. 대형언어모델은 출시 전 위험한…
