Jet-Nemotron: 포스트 신경망 아키텍처 탐색을 통한 언어 모델 혁신

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Jet-Nemotron 소개: 언어 모델 설계의 패러다임 전환

자연어 처리 분야는 최근 몇 년 동안 놀라운 발전을 보여왔으며, 트랜스포머 기반 아키텍처가 대규모 언어 모델 영역을 지배하고 있습니다. 그러나 모델의 크기와 복잡성이 계속 확장됨에 따라, 훈련과 추론 모두에 대한 계산 요구사항이 점점 더 금지적인 수준에 도달하고 있습니다. 연구 커뮤니티는 전체 어텐션 모델의 높은 정확도를 유지하면서 생성 과정에서 계산 오버헤드를 크게 줄일 수 있는 솔루션을 적극적으로 찾고 있었습니다. 이러한 맥락에서 arXiv 논문 2508.15884에서 제시된 연구는 포스트 신경망 아키텍처 탐색(Post Neural Architecture Search, PostNAS)이라는 혁신적인 접근법을 통해 놀라운 효율성 향상을 달성한 획기적인 하이브리드 아키텍처 언어 모델인 Jet-Nemotron을 소개합니다.

Jet-Nemotron은 초기 훈련 단계에서의 아키텍처 탐색보다는 훈련 후 최적화에 초점을 맞춤으로써 전통적인 신경망 아키텍처 탐색 방법론에서 근본적인 탈피를 나타냅니다. 이 접근법은 현대 언어 모델 배포에서 가장 중요한 과제 중 하나인 모델 정확도와 추론 속도 간의 트레이드오프 문제를 해결합니다. 이 연구의 중요성은 단순한 성능 지표를 넘어 확장되며, 기존의 전체 어텐션 모델을 근본적인 능력을 손상시키지 않고 효율적인 하이브리드 아키텍처로 변환하는 체계적인 프레임워크를 도입합니다.

이 연구의 함의는 추론 속도와 계산 효율성이 중요한 관심사인 실제 애플리케이션에서 특히 심오합니다. 실시간 언어 처리가 필요한 산업, 제한된 자원을 가진 엣지 컴퓨팅 환경, 그리고 대규모 배포 시나리오 모두가 이 연구에서 제시된 아키텍처 혁신으로부터 혜택을 받을 수 있습니다. 이 방법론은 표준 벤치마크에서 우수한 성능을 보여줄 뿐만 아니라 다른 기존 언어 모델에 적용할 수 있는 재현 가능한 프레임워크를 제공합니다.

포스트 신경망 아키텍처 탐색(PostNAS) 이해

PostNAS 방법론은 기존의 신경망 아키텍처 탐색 기술과 근본적으로 다른 신경망 아키텍처 최적화에 대한 혁명적인 접근법을 나타냅니다. 전통적인 NAS 방법들은 일반적으로 초기 훈련 단계에서 아키텍처 공간을 탐색하며, 광범위한 계산 자원을 요구하고 종종 차선책의 솔루션으로 이어집니다. 이와 대조적으로, PostNAS는 사전 훈련된 전체 어텐션 모델에서 시작하여 신중하게 조율된 4단계 파이프라인을 통해 체계적으로 효율적인 하이브리드 아키텍처로 변환합니다.

PostNAS의 수학적 기초는 정확도 유지와 계산 효율성을 모두 최대화하려는 목적 함수를 통해 최적화 이론의 렌즈를 통해 이해할 수 있습니다. 원래의 전체 어텐션 모델을 매개변수 $\theta_f$를 가진 $M_f$로, 목표 하이브리드 모델을 매개변수 $\theta_h$를 가진 $M_h$로 표시하면, PostNAS 최적화는 다음과 같이 공식화할 수 있습니다:

\[\text{argmax}_{\theta_h} \left[ \alpha \cdot \text{Accuracy}(M_h(\theta_h)) + \beta \cdot \text{Efficiency}(M_h(\theta_h)) \right]\]

여기서 $\alpha$와 $\beta$는 정확도 보존과 효율성 증대의 중요성을 균형 잡는 가중 요소입니다. 효율성 지표는 생성 속도와 메모리 활용도를 모두 포함하므로, 다양한 트레이드오프를 신중하게 고려해야 하는 다목적 최적화 문제가 됩니다.

PostNAS의 첫 번째 단계는 트랜스포머 아키텍처 내에서 전체 어텐션 레이어의 전략적 배치와 제거에 초점을 맞춥니다. 이 단계는 전체 어텐션 레이어가 포괄적인 맥락적 이해를 제공하지만 시퀀스 길이 $n$에 대해 이차 복잡도 $O(n^2)$를 가진 계산적으로 비싼 작업이기 때문에 중요합니다. 최적화 과정은 모델 아키텍처의 어떤 위치가 전체 어텐션 메커니즘으로부터 가장 많은 혜택을 받는지, 그리고 어떤 위치가 상당한 정확도 저하 없이 더 효율적인 대안으로 교체될 수 있는지를 결정합니다.

PostNAS에서 사용되는 레이어 제거 전략은 어텐션 가중치 분석과 기울기 흐름 패턴을 기반으로 합니다. 어텐션 가중치 분포와 기울기 크기로 측정되는 전체 모델 성능에 최소한으로 기여하는 레이어들이 제거나 교체 후보가 됩니다. 이 과정은 수학적으로 다음과 같이 표현할 수 있습니다:

\[\text{Importance}(L_i) = \sum_{j=1}^{h} \sum_{k=1}^{n} \sum_{l=1}^{n} |A_{i,j,k,l}| \cdot |\nabla_{\theta_{i,j}} \mathcal{L}|\]

여기서 $L_i$는 $i$번째 어텐션 레이어를, $h$는 어텐션 헤드 수를, $A_{i,j,k,l}$은 어텐션 가중치를, $\nabla_{\theta_{i,j}} \mathcal{L}$은 레이어 $i$의 헤드 $j$ 매개변수에 대한 손실 함수의 기울기를 나타냅니다.

두 번째 단계는 특정 위치에서 전통적인 어텐션 메커니즘을 효과적으로 대체할 수 있는 선형 어텐션 블록의 체계적인 탐색과 선택을 포함합니다. 선형 어텐션 메커니즘은 복잡도를 이차에서 선형으로, 즉 $O(n)$으로 줄여 상당한 계산상의 이점을 제공하면서 원래 아키텍처의 본질적인 맥락적 모델링 능력을 보존하려고 시도합니다.

선형 어텐션 메커니즘과 그들의 통합

Jet-Nemotron 아키텍처 내에서 선형 어텐션 메커니즘의 통합은 계산 효율성과 표현 능력 사이의 정교한 균형 조정을 나타냅니다. 선형 어텐션 메커니즘은 완전한 어텐션 행렬의 명시적 구성을 피하고 어텐션 계산을 재공식화함으로써 효율성 향상을 달성합니다. $\text{softmax}(QK^T/\sqrt{d_k})$로 직접 어텐션 가중치를 계산하는 대신, 선형 어텐션 메커니즘은 계산 오버헤드를 크게 줄이면서 어텐션의 본질적인 특성을 유지하는 다양한 근사 전략을 사용합니다.

PostNAS 파이프라인에서 탐색되는 주요 선형 어텐션 변형 중 하나는 커널 기반 근사에 기반합니다. 전통적인 어텐션 메커니즘은 커널 함수 $k(q_i, k_j) = \exp(q_i^T k_j / \sqrt{d_k})$로 볼 수 있으며, 이는 특성 맵 $\phi(q)$와 $\psi(k)$를 사용하여 근사할 수 있습니다:

\[\text{Attention}(Q, K, V) \approx \frac{\phi(Q)(\psi(K)^T V)}{\phi(Q)\psi(K)^T \mathbf{1}}\]

여기서 $\mathbf{1}$은 정규화 목적의 1벡터를 나타냅니다. 이 재공식화는 전통적인 $O(n^2d)$ 대신 $O(nd^2)$ 시간 복잡도로 계산을 수행할 수 있게 해주며, 여기서 $d$는 특성 차원입니다.

최적의 선형 어텐션 블록을 위한 선택 과정은 여러 차원에 걸친 포괄적인 평가를 포함합니다. 성능 지표에는 정확도 보존뿐만 아니라 메모리 효율성, 계산 처리량, 수치적 안정성도 포함됩니다. PostNAS 프레임워크는 가중 점수 함수를 사용하여 각 후보 선형 어텐션 메커니즘을 평가합니다:

\[\text{Score}(LA_k) = w_1 \cdot \text{Accuracy}(LA_k) + w_2 \cdot \text{Speed}(LA_k) + w_3 \cdot \text{Memory}(LA_k) + w_4 \cdot \text{Stability}(LA_k)\]

여기서 $LA_k$는 $k$번째 선형 어텐션 변형을 나타내고, $w_1, w_2, w_3, w_4$는 목표 애플리케이션의 특정 요구사항에 따라 결정되는 가중치입니다.

PostNAS의 세 번째 단계는 전체 어텐션과 선형 어텐션 메커니즘 모두의 이점을 결합하는 새로운 어텐션 블록의 설계에 초점을 맞춥니다. 이러한 하이브리드 어텐션 블록은 계산 효율성을 유지하면서 장거리 의존성을 효과적으로 포착하도록 설계되었습니다. 혁신은 입력 특성과 모델 내의 위치 요구사항에 따라 계산 복잡성을 동적으로 조정할 수 있는 적응적 메커니즘을 만드는 데 있습니다.

새로운 어텐션 블록 설계와 아키텍처 혁신

Jet-Nemotron 프레임워크 내에서 새로운 어텐션 블록의 개발은 어텐션 메커니즘 설계에서 중요한 진전을 나타냅니다. 이러한 블록들은 적응적 계산과 동적 자원 할당을 도입하여 기존 접근법의 근본적인 한계를 해결하도록 설계되었습니다. 핵심 혁신은 입력 시퀀스의 복잡성과 중요성에 따라 계산 강도를 지능적으로 조정할 수 있는 어텐션 메커니즘을 만드는 데 있습니다.

새로운 어텐션 블록들은 전체 어텐션과 선형 어텐션 계산을 언제 적용할지 결정하는 게이팅 메커니즘을 통합합니다. 이 게이팅 함수 $g(\cdot)$는 PostNAS 최적화 과정에서 학습되며 다음과 같이 표현할 수 있습니다:

\[g(x) = \sigma(W_g \cdot f(x) + b_g)\]

여기서 $\sigma$는 시그모이드 활성화 함수이고, $W_g$와 $b_g$는 학습 가능한 매개변수이며, $f(x)$는 입력 시퀀스의 관련 특성을 포착하는 특성 추출 함수를 나타냅니다. 최종 어텐션 계산은 다음과 같이 됩니다:

\[\text{Attention}_{\text{hybrid}}(Q, K, V) = g(x) \cdot \text{Attention}_{\text{full}}(Q, K, V) + (1-g(x)) \cdot \text{Attention}_{\text{linear}}(Q, K, V)\]

이 공식화는 모델이 입력의 복잡성에 따라 계산 자원을 동적으로 할당할 수 있게 하여, 중요한 시퀀스는 전체 어텐션 처리를 받고 더 간단한 패턴은 선형 어텐션 메커니즘을 통해 효율적으로 처리되도록 합니다.

아키텍처 설계는 또한 점진적 어텐션 정제를 통합하여, 초기 레이어들은 주로 광범위한 맥락적 이해를 위해 선형 어텐션을 사용하고, 더 깊은 레이어들은 세밀한 분석을 위해 선택적 전체 어텐션을 사용합니다. 이 점진적 접근법은 표면 수준의 특성이 효율적으로 처리되고 복잡한 의미적 관계가 더 집중적인 계산 처리를 받는 언어 이해의 계층적 특성을 반영합니다.

PostNAS의 네 번째이자 마지막 단계는 실제 배포 시나리오에서 중요한 하드웨어 친화적 하이퍼파라미터 탐색에 초점을 맞춥니다. 이 단계는 모델 성능을 유지하면서 하드웨어 활용을 최대화하기 위해 다양한 아키텍처 하이퍼파라미터를 최적화합니다. 최적화는 메모리 대역폭 활용, 캐시 효율성, 현대 컴퓨팅 아키텍처의 병렬 처리 능력과 같은 요소들을 고려합니다.

성능 분석 및 벤치마크 비교

Jet-Nemotron의 실증적 평가는 모델 성능의 여러 차원에서 놀라운 성과를 보여줍니다. 가장 주목할 만한 결과는 표준 언어 모델링 벤치마크에서 경쟁력 있는 정확도를 유지하면서 동등한 전체 어텐션 모델과 비교하여 최대 53.6배의 생성 속도 향상을 달성한 것입니다. 이 놀라운 속도 향상은 응답 지연 시간이 중요한 요소인 실시간 언어 처리를 요구하는 애플리케이션에서 특히 중요합니다.

속도 향상은 다양한 시퀀스 길이와 배치 크기에 걸쳐 실제 시간을 사용하여 측정되어, 모델의 성능 특성에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 생성 속도 향상은 처리량 지표를 사용하여 정량화할 수 있습니다:

\[\text{Throughput} = \frac{\text{생성된 토큰 수}}{\text{경과 시간}} \text{ (토큰/초)}\]

Jet-Nemotron은 선형 어텐션 메커니즘을 통해 달성된 이차 복잡도 감소로 인해 향상 요소가 시퀀스 길이에 따라 달라지는 기준선 모델과 비교하여 상당히 높은 처리량 비율을 달성합니다.

생성 속도를 넘어서, 모델은 또한 초기 맥락 이해를 위한 처리에서 최대 6.1배 빠른 프리필링 속도에서 상당한 향상을 보여줍니다. 프리필링 성능은 문서 요약, 코드 생성, 그리고 광범위한 대화 기록을 가진 대화형 AI 시스템과 같이 생성 전에 긴 맥락의 처리가 필요한 애플리케이션에서 중요합니다.

정확도 평가는 MMLU(Massive Multitask Language Understanding), MMLU-Pro, 그리고 다양한 도메인별 평가 태스크를 포함한 여러 확립된 벤치마크에 걸친 포괄적인 테스트를 포함합니다. 놀랍게도, Jet-Nemotron-2B는 Qwen3, Qwen2.5, Gemma3, Llama3.2와 같은 최신 모델들과 경쟁력 있는 성능을 유지할 뿐만 아니라 특정 태스크에서 종종 그들의 성능을 능가합니다.

특히 주목할 만한 것은 15B 총 매개변수와 2.2B 활성화된 매개변수를 사용하는 DeepSeek-V3-Small 및 Moonlight과 같은 현대적인 전문가 혼합(MoE) 모델과의 비교입니다. Jet-Nemotron-2B는 상당히 적은 계산 자원을 요구하면서 MMLU 및 MMLU-Pro 벤치마크에서 우수한 정확도를 달성하여, 매개변수 스케일링 전략보다 하이브리드 아키텍처 접근법의 효과를 보여줍니다.

수학적 프레임워크와 이론적 기초

Jet-Nemotron의 성공에 대한 이론적 기반은 어텐션 메커니즘과 신경망 아키텍처 최적화를 지배하는 여러 수학적 프레임워크를 통해 이해할 수 있습니다. 근본적인 통찰은 시퀀스의 모든 위치가 동일한 수준의 어텐션 복잡성을 필요로 하지 않는다는 것을 인식하는 데 있으며, 이 관찰은 표현 능력을 희생하지 않고 더 효율적인 아키텍처를 만드는 데 활용될 수 있습니다.

트랜스포머 아키텍처의 어텐션 메커니즘은 쿼리, 키, 값을 출력 표현으로 매핑하는 함수로 볼 수 있습니다. 수학적으로, 이는 다음과 같이 표현할 수 있습니다:

\[\text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \ldots, \text{head}_h)W^O\]

여기서 각 어텐션 헤드는 다음과 같이 계산됩니다:

\[\text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)\]

PostNAS 방법론은 시퀀스 길이 $n$과 차원 $d$에 대한 이 연산의 계산 복잡도인 $O(n^2d)$가 본질적인 정보 흐름 특성을 보존하는 전략적 근사를 통해 줄일 수 있다는 것을 인식합니다.

선형 어텐션 메커니즘에 의해 달성되는 효율성 증대는 행렬 분해 이론의 렌즈를 통해 분석할 수 있습니다. 어텐션 행렬 $A = \text{softmax}(QK^T/\sqrt{d_k})$는 저차원 분해를 사용하여 근사할 수 있습니다:

\[A \approx \tilde{A} = UV^T\]

여기서 $U \in \mathbb{R}^{n \times r}$과 $V \in \mathbb{R}^{n \times r}$이고 $r \ll n$입니다. 이 근사는 원래 어텐션 행렬의 본질적인 구조적 특성을 유지하면서 계산 복잡도를 줄입니다.

하이브리드 아키텍처의 효과는 정보 이론 원리를 통해 더욱 이해할 수 있습니다. 입력과 출력 표현 간의 상호 정보는 관련 정보를 보존하는 모델의 능력에 대한 통찰을 제공합니다:

\[I(X; Y) = \sum_{x,y} p(x,y) \log \frac{p(x,y)}{p(x)p(y)}\]

PostNAS 최적화 과정은 계산 오버헤드를 최소화하면서 이 상호 정보를 최대화하려고 하여, 정보 보존과 처리 효율성을 효율적으로 균형 잡는 아키텍처로 이어집니다.

구현 고려사항과 실용적 애플리케이션

Jet-Nemotron과 PostNAS 방법론의 실제 구현은 실제 배포의 성공을 결정하는 여러 중요한 고려사항을 포함합니다. 하드웨어 호환성, 메모리 관리, 소프트웨어 최적화 모두가 통제된 실험 환경에서 입증된 이론적 이점을 실현하는 데 중요한 역할을 합니다.

메모리 효율성은 하이브리드 아키텍처의 가장 중요한 실용적 이점 중 하나를 나타냅니다. 전통적인 전체 어텐션 모델은 특히 긴 시퀀스에 대해 어텐션 행렬을 저장하기 위해 상당한 메모리 할당을 필요로 합니다. 어텐션 계산에 대한 메모리 요구사항은 $O(n^2)$로 스케일링되며, 이는 수천 토큰을 초과하는 시퀀스에 대해 금지적이 됩니다. Jet-Nemotron의 하이브리드 접근법은 선형 어텐션 메커니즘의 전략적 사용을 통해 이 메모리 풋프린트를 극적으로 줄입니다.

메모리 절약은 다음과 같이 정량화할 수 있습니다:

\[\text{Memory}_{\text{hybrid}} = \alpha \cdot \text{Memory}_{\text{full}} + (1-\alpha) \cdot \text{Memory}_{\text{linear}}\]

여기서 $\alpha$는 전체 어텐션을 사용하는 레이어의 비율을 나타내고, 선형 어텐션 메모리 요구사항은 일반적으로 전체 어텐션의 $O(n^2)$ 대신 $O(nd)$입니다.

소프트웨어 구현 관점에서, 하이브리드 아키텍처는 동일한 모델 내에서 다양한 어텐션 메커니즘의 신중한 조율을 필요로 합니다. 이는 레이어 구성과 런타임 조건에 따라 어텐션 유형 간의 원활한 전환을 허용하는 모듈형 설계 패턴을 필요로 합니다. 구현은 또한 전통적인 어텐션과 비교하여 다른 수치적 특성을 나타낼 수 있는 선형 어텐션 메커니즘에 대해 특히 수치적 안정성을 고려해야 합니다.

Jet-Nemotron의 실제 배포 시나리오는 광범위한 애플리케이션에 걸쳐 있습니다. 계산 자원이 제한된 엣지 컴퓨팅 환경은 특히 효율성 향상으로부터 혜택을 받을 수 있습니다. 기기 내 언어 처리가 필요한 모바일 애플리케이션, 자연어 인터페이스를 가진 IoT 시스템, 그리고 대화형 AI를 위한 임베디드 시스템 모두가 줄어든 계산 요구사항이 이전에 불가능했던 애플리케이션을 가능하게 하는 잠재적인 배포 대상을 나타냅니다.

미래 함의와 연구 방향

PostNAS의 도입과 Jet-Nemotron의 성공은 효율적인 언어 모델 설계에서 여러 유망한 미래 연구 방향을 열어줍니다. 이 방법론의 다른 기존 모델로의 전용 가능성은 이 접근법이 처음부터 완전한 재훈련을 요구하지 않고 현재 세대의 대규모 언어 모델의 효율성을 개선하기 위해 널리 채택될 수 있음을 시사합니다.

특히 흥미로운 방향 중 하나는 PostNAS 원리를 훨씬 더 큰 모델에 적용하는 것입니다. 현재 연구가 2B 매개변수 범위에 초점을 맞추고 있지만, 수십 또는 수백억 매개변수를 가진 모델에 이 접근법을 스케일링하면 훨씬 더 중요한 효율성 향상을 얻을 수 있습니다. 하이브리드 아키텍처를 통해 달성되는 계산 절약은 모델 크기가 계속 증가함에 따라 점점 더 가치가 있어집니다.

새로운 어텐션 블록에서 도입된 동적 게이팅 메커니즘은 어텐션 메커니즘을 넘어 확장되는 적응적 계산의 가능성을 시사합니다. 미래 연구는 피드포워드 네트워크, 레이어 정규화, 위치 인코딩 스킴과 같은 트랜스포머 아키텍처의 다른 구성 요소에 대해 유사한 접근법을 탐색할 수 있습니다.

또 다른 유망한 방향은 PostNAS를 가지치기, 양자화, 지식 증류와 같은 다른 효율성 기법과 통합하는 것입니다. 이러한 접근법의 결합은 잠재적으로 높은 정확도 표준을 유지하면서 훨씬 더 큰 효율성 향상을 달성할 수 있습니다.

이 연구에 의해 확립된 이론적 프레임워크는 또한 신경망에서 계산 효율성과 표현 능력 간의 근본적인 트레이드오프를 이해하는 기초를 제공합니다. 이 이해는 기존 설계를 개선하기보다는 효율적인 계산을 위해 특별히 최적화된 미래 아키텍처의 설계에 정보를 제공할 수 있습니다.

결론: 언어 모델 아키텍처의 미래 재편

Jet-Nemotron 논문에서 제시된 연구는 효율적인 언어 모델 아키텍처의 진화에서 중요한 이정표를 나타냅니다. PostNAS를 도입함으로써, 연구자들은 트랜스포머 기반 모델을 그렇게 성공적으로 만든 정확도를 희생하지 않고 상당한 효율성 향상을 달성할 수 있음을 보여주었습니다. 표준 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 유지하면서 달성된 53.6배의 생성 속도 향상은 언어 모델 배포에 접근하는 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 획기적인 성과를 나타냅니다.

이 연구의 함의는 입증된 특정 기술적 성과를 훨씬 넘어 확장됩니다. PostNAS 방법론은 기존 모델을 최적화하기 위한 체계적인 프레임워크를 제공하여, 훈련 후 최적화를 통해 현재 세대의 언어 모델 전체의 효율성을 개선할 수 있는 경로를 잠재적으로 제공합니다. 이는 대규모 모델 훈련에 이미 이루어진 상당한 투자와 즉각적인 효율성 이익을 실현할 수 있는 잠재력을 고려할 때 특히 중요합니다.

Jet-Nemotron에 의해 검증된 하이브리드 아키텍처 접근법은 언어 모델의 미래가 단순히 매개변수를 스케일링하는 것이 아니라 효율성과 능력을 균형 잡는 지능적인 아키텍처 설계에 있을 수 있음을 시사합니다. 이 패러다임 전환은 이전에 고급 AI 애플리케이션에 부적합하다고 여겨졌던 자원 제약 환경에서 정교한 언어 이해 능력의 배포를 가능하게 할 수 있습니다.

이 분야가 대규모 모델 훈련과 배포의 환경적, 경제적 비용과 계속 씨름하고 있는 가운데, PostNAS와 같은 접근법은 더 지속 가능한 AI 개발에 대한 희망을 제공합니다. 높은 성능을 유지하면서 우수한 효율성을 달성할 수 있는 능력은 고급 언어 모델을 더 접근 가능하고 실용적으로 광범위한 배포에 사용할 수 있게 하는 데 필요한 정확한 종류의 혁신을 나타냅니다.

Jet-Nemotron 연구는 효율적인 언어 모델 설계를 위한 새로운 벤치마크를 확립하고 혁신적인 아키텍처 접근법이 계산 효율성에서 변혁적인 향상을 제공할 수 있다는 구체적인 증거를 제공합니다. 방법론이 개선되고 더 큰 모델에 적용됨에 따라, 우리는 AI 연구의 이 중요한 영역에서 계속된 진화를 기대할 수 있으며, 궁극적으로 더 효율적이고, 접근 가능하며, 실용적인 언어 이해 시스템으로 이어질 것입니다.