최근 몇 년 사이, ChatGPT나 GPT-4 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 언어 작업에서 놀라운 성과를 보여주며 큰 주목을 받았습니다. 하지만 이 강력한 모델들은 학습이 끝난 후에는 고정된 상태로, 새로운 정보나 작업에 유연하게 적응하기 어렵다는 한계를 가지고 있습니다. 예를 들어, 최신 뉴스나 특정 도메인의 전문 지식을 반영하려면 다시 훈련시키거나 별도의 데이터를 입력해줘야 하죠. 이러한 문제를 해결하기 위해 MIT 연구진은 SEAL(Self-Adapting Language Models)이라는 새로운 프레임워크를 제안했습니다. SEAL의 핵심 아이디어는 간단하면서도 강력합니다. 바로 모델이 스스로 학습 데이터를 생성하고, 그 데이터를 바탕으로 자신을 튜닝하여 더 똑똑해지는 방식입니다. 마치..
