ACL 2025: LLM의 미래를 바꿀 5가지 트렌드
ACL(전산언어학회)은 자연어 처리(NLP)와 대규모 언어 모델(LLM)의 미래를 제시하는 학회입니다. 특히 이번 ACL 2025에서는 기업이 AI 시스템을 구축 및 평가하는 방식에 직접적인 영향을 주는 흐름에 관한 연구 자료들이 발표됐습니다.
아래에는 이번 ACL 2025에서 발표된 LLM의 미래를 바꿀 다섯 가지 트렌드와 주목할 만한 주요 논문을 소개해 드립니다.
1. LLM의 공정성과 편향성이 모델의 성능을 결정합니다.
LLM의 편향(Bias)과 정렬(Alignment)은 계속해서 해결해 나아가야 할 중요한 과제입니다. 특히 영어가 아닌 언어에서는 문화적·언어적 뉘앙스 차이로 편향과 정렬의 문제가 더욱 도드라집니다. 이에 따라 LLM 연구자들은 다국어 환경에서 정렬과 신뢰도 추정의 차이를 파악하기 위한 새로운 벤치마크를 제시하고 있습니다. 저희 Appen은 다국어 LLM 번역 연구를 통해 문화적 뉘앙스를 분석하는 작업을 진행 중입니다.
핵심 포인트
- 명시적 편향과 암묵적 편향은 서로 다릅니다. LLM은 자기 보고(self-report) 상태에서는 편향이 없는 것처럼 보일 수 있지만, 실제 행동에서는 고정관념을 드러낼 수 있습니다.
- 성 중립적인 번역은 여전히 어렵습니다. LLM 모델은 성별이 모호한 경우 기본적으로 남성 대명사를 선택하는 경향이 있습니다.
- 보상 모델은 영어에서는 잘 작동하지만, 다른 언어에서는 인간의 선호와 일치하지 않는 경우가 많습니다.
- 신뢰도 추정은 영어 외 언어에서는 약하지만, 모국어 프롬프트를 통해 개선할 수 있습니다.
- 번역 품질과 언어 리소스의 가용성은 정렬 과정에서 핵심적인 역할을 합니다.
추천 논문
- Explicit vs. Implicit: Investigating Social Bias in LLMs through Self-Reflection
- Translate With Care: Addressing Gender Bias, Neutrality, and Reasoning in Large Language Model Translations
- MLINGCONF: A Comprehensive Study of Multilingual Confidence Estimation on Large Language Models
- M-REWARDBENCH: Evaluating Reward Models in Multilingual Settings
2. 멀티 모달 기능이 더 중요해집니다.
비전-언어 모델은 단순히 이미지를 설명하는 데 그치지 않고, 다단계 시각 퍼즐 해결과 같은 추상적 추론이나 이미지에 포함된 텍스트 번역과 같이 실제적이고 복합적인 작업으로 확장되고 있습니다.
핵심 포인트
- MultiStAR 같은 새로운 벤치마크는 멀티모달 AI를 평가하는 혁신적인 방법을 제시합니다.
- 단계별 평가 지표를 통해 모델의 문제점을 더욱 명확하게 파악할 수 있습니다.
- 복잡한 배경 위의 자막을 번역하는 것과 같이 실제 상황에서의 사용 사례를 해결하기 위해서는 텍스트를 분리·번역·재통합하는 파이프라인이 필요합니다.
추천 논문
- Beyond Perception: Evaluating Abstract Visual Reasoning through Multi-Stage Task
- Exploring In-Image Machine Translation with Real-World Background
3. LLM 추론에는 검증이 필요합니다.
사고의 사슬(CoT) 기법은 LLM의 추론 능력을 끌어올렸지만, 여전히 신뢰성 문제가 남아 있습니다. 이에 연구자는 가벼운 검사와 무거운 검증을 상황에 맞게 결합하는 접근법을 제안했습니다.
핵심 포인트
- LLM의 산술 능력은 수치적 정밀도에 크게 의존합니다. 양자화는 단순한 확장보다 성능에 더 큰 부정적 영향을 끼칠 수 있습니다.
- 저비용 검사와 선택적 심층 검증이 합쳐진 적응형 검증은 성능과 비용 사이에서 균형을 맞추는 데 효과적입니다.
- 최신 벤치마크 결과, 정확도는 11% 향상되고 효율성은 2~3배 개선되었습니다.
추천 논문
- How Numerical Precision Affects Arithmetical Reasoning Capabilities of LLMs
- Derailer-Rerailer: Adaptive Verification for Efficient and Reliable Language Model Reasoning
4. LLM의 규모보단 효율성이 우선시돼야 합니다.
2025년 초 출시된 딥시크의 등장은 연구자들에게 “무조건 큰 모델”보다 “효율적인 모델”의 가능성을 보여줬습니다. 이에 따라 많은 연구자는 LLM의 성능을 유지하면서도 모델을 압축 및 정제하는 다양한 방법을 연구하기 시작했습니다. 이와 같은 노력을 통해 기업에서는 대규모 AI 시스템을 더욱 효율적으로 활용할 수 있게 됐습니다.
핵심 포인트
- Mixture of Experts(MoE) 가지치기는 중복되는 전문가를 그룹화하고 불필요한 정보를 제거하는 방식으로 효율성을 높입니다.
- 베이지안 지식 증류(Bayesian distillation)는 소규모 모델을 교사 모델과 정밀하게 정렬시켜 성능을 강화합니다.
- 소규모 모델에서 3~4%의 정확도 향상은 LLM의 경쟁력에 상당한 차이를 만들어냅니다.
추천 논문
- Diversifying the Expert Knowledge for Task-Agnostic Pruning in Sparse Mixture-of-Experts
- BayesKD: Bayesian Knowledge Distillation for Compact LLMs in Constrained Fine-tuning Scenarios
5. 검색과 개인화가 더욱 스마트해집니다.
LLM은 검색과 대화 시스템을 더욱 정교하게 만드는 데 활용됩니다. 특히 최근에는 할루시네이션 필터링 검색과 멀티 세션 대화를 위한 페르소나 인식 메모리 구축이 중요한 흐름으로 주목받고 있습니다.
핵심 포인트
- 소규모 LM이 생성한 문서에서 할루시네이션을 필터링하면, 대규모 검색 시스템 수준의 품질을 낼 수 있습니다.
- 원본 쿼리와 LLM 확장 쿼리를 결합하면 최신 희소 검색 성능을 능가할 수 있습니다.
- 페르소나 인식 대화 프레임워크는 지식 그래프, 메모리 뱅크, 하이브리드 아키텍처를 결합해 멀티 세션 대화에서도 일관성과 몰입도를 강화할 수 있습니다.
추천 논문
- GOLFer: Smaller LM-Generated Documents Hallucination Filter & Combiner for Query Expansion in Information Retrieval
- Exp4Fuse: A Rank Fusion Framework for Enhanced Sparse Retrieval using Large Language Model-based Query Expansion
- A Persona-Aware LLM-Enhanced Framework for Multi-Session Personalized Dialogue Generation
LLM이 업계에 미치는 영향
ACL 2025는 앞으로 다가올 AI 연구와 산업 적용의 흐름을 분명히 보여주었습니다.
- 편향 문제는 더 정교한 평가와 목표 지향적 파인튜닝으로 다뤄져야 합니다.
- 멀티 모달 모델은 점차 발전되고 있지만, 추상적 추론과 복잡한 실제 사용 사례에서는 적용은 여전히 어렵습니다.
- 엔터프라이즈 AI에서의 검증 기술은 신뢰성과 비용 효율성을 동시에 확보할 핵심 도구가 될 것입니다.
- 소규모 LLM은 기업 환경에서 점점 더 중요한 선택지가 되고 있습니다.
- 스마트한 검색과 개인화된 시스템은 인간과 AI 간 상호작용을 한층 자연스럽게 만들 것입니다.
ACL 2025에서 다룬 LLM의 미래를 바꿀 트렌드와 더불어 AI 업계는 공정하고, 효율적이며, 상황에 맞게 대응할 수 있는 시스템을 도입하기 위해 노력해야 합니다.
25년 이상의 AI 전문성을 보유한 저희 Appen은 전 세계 모델 개발자들에게 신뢰받는 파트너로서, LLM 개발부터 배포, 그리고 파인튜닝까지 AI 라이프사이클 전반을 지원하고 있습니다. 지금 바로 전문가와 상담해 보세요.
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