Proprietary Know-how

담당자: 이성희
주제: 지식편집

개요
본 기술은 대규모 언어모델에 새로운 지식을 주입하거나 기존 지식을 수정할 때 발생하는 지식 저하 현상을 완화하기 위한 지식 편집 최적화 방법임. 기존의 주체 중심 지식 편집 방식은 동일한 주체(Subject)에 대해 여러 관계(Relation)을 반복 편집할 경우, 매개변수 업데이트 영역이 중첩되어 이전에 편집했던 지식을 망각하는 한계가 있음. 본 기술은 주체와 관계의 편집 과정을 독립적으로 분리하여 처리하는 2단계 편집(Two-Step Editing) 기법을 통해 매개변수 간의 충돌을 방지하고 지식 편집의 정확도와 안정성을 획기적으로 개선하였음

핵심 기술

• 지식 저하 원인 분석 : 동일 주체에 대한 다중 관계 편집 시 발생하는 매개변수 업데이트 중첩 및 충돌 현상 규명
  
• 2단계 독립 편집(Two-Step Editing) : 주체 수준(Subject-level)과 관계 수준(Relation-level)의 업데이트를 분리하여 매개변수 간섭을 최소화하는 기술
  
• 최적 레이어 식별 : 주체 수준과 관계 수준의 독립적 편집을 위해 최적의 매개변수 업데이트 레이어 구간을 선별하여 정밀도를 높이는 기술

연구 실적
학회: CIKM2025
특허: 10-2026-0008065

• Mitigating Knowledge Degradation Caused by Knowledge Editing on Identical Subjects through Two-Step Editing (CIKM2025)
  
• 10-2026-0008065 (대규모 언어 모델 기반 인공지능 에이전트의 내부 지식의 편집을 수행하는 대규모 언어 모델 편집 장치 및 그 제어 방법)