스스로 학습하는 AI, SEAL이란 무엇인가?

안녕하세요,

최근 몇 년 사이, AI는 단순한 대화형 챗봇을 넘어 스스로 판단하고 작업을 수행하는 'AI 에이전트(AI Agent)'의 시대로 진화하고 있습니다. 특히, 대형 언어 모델(LLM)을 중심으로 한 AI 기술은 눈부신 발전을 거듭하고 있지만, 여전히 새로운 정보나 환경에 적응하지 못하는 한계를 안고 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 SEAL(Self-Adapting Language Models)입니다. SEAL은 AI가 스스로 학습 데이터를 생성하고, 자기 자신을 개선해 나가는 구조를 갖춘 새로운 형태의 언어 모델입니다.

이번 글에서는 SEAL이란 무엇인지, 기존 방식과 어떤 차별점이 있는지, 그리고 실제로 어떻게 작동하는지에 대해 알아보겠습니다.

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SEAL (Self‑Adapting Language Models )이란 무엇인가?

자가 적응 언어 모델 (SEAL; Self‑Adapting Language Models)은 기존의 대형 언어 모델(LLM)이 가진 구조적 한계를 극복하기 위해 제안된 새로운 인공지능 프레임워크입니다.

기존 LLM은 한 번 학습이 완료되면, 그 이후에는 새로운 지식이나 환경 변화에 스스로 적응하거나 학습을 이어갈 수 없는 정적인 구조를 가지고 있습니다. 예를 들어, 최신 뉴스나 특정 도메인의 정보를 학습시키려면, 전체 모델을 다시 학습하거나 미세 조정(Fine-tuning)을 거쳐야 했고, 이 과정은 시간도 오래 걸리고 자원이 많이 소모되었습니다.

이러한 한계를 해결하고자 MIT 연구진은 SEAL이라는 혁신적인 개념을 제안했습니다. SEAL은 모델이 새로운 입력을 받을 때, 스스로 학습 데이터를 생성하고, 그 데이터를 바탕으로 자신의 내부 가중치를 지속적·자율적으로 업데이트할 수 있도록 설계된 구조입니다. 쉽게 말해, SEAL은 사람이 일일이 가르쳐주지 않아도, 스스로 “학습하고 성장하는 능력”을 갖춘 LLM이라고 할 수 있습니다.

 

• SEAL 공식페이지 : https://jyopari.github.io/posts/seal
• SEAL 깃허브 : https://github.com/Continual-Intelligence/SEAL

Self-Adapting Language Models

 

 

핵심 개념

SEAL의 핵심은 모델이 스스로 학습 데이터를 만들고, 이를 기반으로 자신을 개선해나가는 구조에 있습니다. 이를 가능하게 하는 주요 개념은 다음 세 가지입니다.

 

1. Self-Edit (자가 편집)

SEAL은 새로운 입력을 받으면, 먼저 스스로 학습에 필요한 자료를 만들어냅니다. 예를 들어 다음과 같은 항목들을 자연어로 생성합니다.

• 학습용 예시 (합성 데이터)
• 어떻게 학습할지에 대한 지침
• 데이터 증강 방법
• 하이퍼파라미터 설정 등

이렇게 모델이 스스로 작성한 학습 계획을 Self-Edit이라고 부릅니다.

 

2. 지속적인 학습과 적응

생성된 Self-Edit을 기반으로 지도 학습(Supervised Fine-tuning, SFT)을 수행해, 모델의 가중치를 실제로 업데이트합니다. 이 과정을 반복함으로써, 모델은 새로운 정보나 작업에도 점점 더 잘 적응하게 됩니다. 즉, 사용자가 별도로 모델을 다시 학습시킬 필요 없이, 모델이 스스로 발전해 나가는 구조입니다.

 

3. 강화학습 기반 최적화

Self-Edit이 실제로 도움이 되었는지를 평가하기 위해, SEAL은 강화학습(Reinforcement Learning)을 활용합니다. 이 구조는 두 개의 루프로 구성되어 있습니다:

• 내부 루프: Self-Edit을 생성하고, 이를 적용해 성능을 측정
• 외부 루프: 평가 결과(보상)를 바탕으로 더 나은 Self-Edit을 생성하도록 학습

이 과정을 통해 모델은 단순히 "무엇을 학습할지"뿐 아니라, "어떻게 학습할지"까지 스스로 배우게 됩니다.

 

 

기존 방식과의 차별점

구분	기존 LLM (정적 구조)	Self-Adapting LLM (SEAL)
학습 데이터 생성 방식	외부 데이터와 사람의 개입 필요	모델이 스스로 학습 데이터와 전략 생성
새로운 작업에 대한 적응력	파인튜닝 후에도 새로운 작업에 즉각 적응 불가	새로운 작업/지식에 맞춰 지속적·자율적으로 적응 가능
구조적 유연성	별도의 적응 모듈 필요	자체 생성 능력(생성 → 적용 → 평가 → 개선)으로 반복 학습 구조를 스스로 구성

 

 

SEAL의 자기 학습 방식

SEAL은 스스로 학습하고 개선하는 루프 구조를 통해 점점 더 똑똑해지는 언어 모델입니다. 아래는 SEAL이 어떻게 작동하는지를 한눈에 보여주는 4단계 요약입니다.

 

• Step 1. 입력 받기: 사용자의 질문이나 요청을 이해합니다.
• Step 2. 학습 데이터 생성: 답변에 필요한 정보를 스스로 정리하고 생성합니다.
• Step 3. 자기 자신 업데이트: 생성한 데이터를 바탕으로 가중치를 조정해 성능을 개선합니다.
• Step 4. 보상 피드백 받기: 개선 효과를 평가하고, 이를 토대로 다시 학습 전략을 최적화합니다.

이 자기 학습 루프를 통해 SEAL은 매번 새로운 입력을 더 잘 처리하며, 문제 해결 능력을 지속적으로 향상시켜 나갑니다.

 

 

 

한계와 앞으로의 과제

SEAL은 강력한 자기 학습 능력을 갖추고 있지만, 아직 몇 가지 해결해야 할 과제가 남아 있습니다. 가장 대표적인 문제는 모델이 너무 자주 업데이트될 경우 기존에 학습한 지식을 잊어버릴 수 있다는 점입니다. 이를 '망각(catastrophic forgetting)' 현상이라고 부르며, 지속 학습 시스템에서 흔히 발생하는 문제입니다.

 

이러한 문제점을 극복하기 위해 다음과 같은 보완 방법을 모색하고 있습니다.

• Replay 학습: 이전에 학습했던 데이터를 다시 활용해 기억을 유지하도록 하는 방식
• 업데이트 제약: 학습을 지나치게 자주 하지 않도록 조건을 설정하거나, 중요한 정보는 덮어쓰지 않도록 조절하는 방법

앞으로는 SEAL이 기존 지식을 안정적으로 유지하면서도 새로운 정보를 유연하게 받아들이는 방향으로 발전해 나가는 것이 중요한 과제가 될 것입니다.

 

 

마무리

AI 기술은 단순한 질문 응답을 넘어, 실제 업무를 수행하고 상황에 따라 유연하게 반응하는 ‘AI 에이전트’의 시대로 접어들고 있습니다. 이러한 흐름 속에서, 스스로 학습하고 발전할 수 있는 AI의 중요성은 앞으로 더욱 커질 것으로 보입니다.

SEAL은 모델이 직접 학습 데이터를 생성하고, 자기 자신을 평가하며, 반복적으로 성능을 개선하는 구조를 통해 AI가 더욱 자율적이고 유연하게 진화할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

물론 아직 해결해야 할 기술적 과제들도 남아 있지만, SEAL과 같은 자기 학습형 언어 모델은 앞으로 AI 에이전트 시대의 핵심 구성 요소 중 하나로 자리잡을 것으로 기대됩니다.

 

감사합니다. 😊