구글 ,1천개 언어 자동번역 AI 모델 ‘USM’ 공개

구글이 100개 이상의 언어를 자동으로 감지해 번역해 주는 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 지난해 11월 발표한 ‘1000개 언어 자동 번역’이라는 인공지능(AI) 언어 모델 목표에 한 발 다가선 성과다.

구글, AI 언어모델 USM 구축 중

6일(현지시간)구글이 블로그를 통해 100개 이상의 언어를 자동 번역할 수 있는 대형 AI 언어모델 ‘유니버셜 스피치 모델(USM,Universal Speech Model)’을 구축하고 있다고 발표했다. 외신에 따르면 USM은 문자뿐 아니라 음성까지 번역할 수 있다.

USM은 구글이 2022년 11월 공개한 ‘1,000개 언어 이니셔티브’를 현실로 이끌 첫 기술이다. 1,000개 언어 이니셔티브는 세계 각국의 언어 1,000개를 지원하는 인공지능 모델이다. 당시 구글은 USM의 개념을 함께 설명했는데, 이번에는 USM이 어떤 방식으로 얼마나 많이 공부했고 어느 정도의 능력을 발휘했는지 밝혔다.

구글 USM은 지금까지 300개 이상의 언어에 대해 1200만 시간의 음성과 280억개 문장으로 학습한 매개변수(파라미터) 20억개의 대형 음성 모델이다. 자동음성인식(ASR)을 지원한다.

현재 USM은 유튜브에 우선 적용된 상태다. 자동 자막 생성과 자동 음성 인식 기능을 지원한다. 해당 모델은 유튜브에서 영어, 중국어, 암흐하라어, 세부아노어 등을 포함해 100개 이상 언어를 자동으로 감지하고 번역한다.

구글은 USM 언어 데이터셋과 파라미터를 꾸준히 키우는 중이다.

 

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구글 USM, 소수 언어 번역 포함

구글은 영어와 중국어 등 세계 주요 언어는 물론, 세계에서 2,000만 명 미만이 쓰는 소수 언어에 이르기까지 다양한 종류의 목소리와 문장을 가르쳤다고 강조했다.

각기 다른 언어 300여 개를 인공지능에게 가르치는 것은 여간 어려운 일이 아니다. 쓰는 사람이 적은 소수 언어는 목소리와 문장 데이터 자체를 구하기 어렵다. 이 데이터를 구했다고 해도, 이것을 인공지능에게 가르칠 때 필요한 레이블(분류 기록)의 지정 작업이 또 하나의 난관이다. 데이터가 많을수록, 분석하기 까다로울수록 레이블 지정에 수고와 비용이 많이 든다.

구글측은 “레이블이 지정되지 않은 대규모 다국어 데이터 세트를 활용해 모델의 인코더를 사전 훈련하고 더 작은 레이블이 지정된 데이터 세트를 미세 조정하면 소수 사용 언어도 인식할 수 있다”고 설명했다.

(이미지=구글 블로그)

구글은 앞으로 자동번역모델을 증강 현실(AR) 안경에도 적용할 계획이다. 지난해 개발자 컨퍼런스인 I/O에서 이런 응용사례를 발표했다. 하지만 당시 AR 안경에서 구글 번역기는 아랍어를 잘못 번역해 기술 수준이 아직 낮은 것으로 평가됐다.

한편, 페이스북의 모기업 메타도 지난해 10월 200개 이상의 언어를 자동번역하는 모델을 발표했다. 메타 역시 AI 음성 번역기를 가상현실(VR)이나 AR 환경에서 적용하겠다는 목표를 갖고 있다. 하지만 메타의 모델도 소수 인구의 언어는 번역 품질이 낮다는 평가를 받았다.

 

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