**제이슨 위(Jason Wei)**는 대규모 언어 모델에 대한 공헌으로 유명한 미국 인공지능 연구원입니다. 여기에는 체인 오브 스로트 프롬프팅(chain-of-thought prompting) 개발도 포함됩니다. 그는 현재 메타 초지능 연구소(Meta Superintelligence Labs)의 연구원으로, 이전에는 오픈AI와 구글 브레인에서 근무했습니다. ^{[1] [2]}

경력

위는 구글 브레인에서 연구 과학자로 경력을 시작했으며, 그의 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 기능 향상에 중점을 두었습니다. 구글 재직 시절, 그는 이 분야의 몇 가지 주요 기술을 대중화하는 데 중요한 역할을 했습니다. 그의 체인 오브 스로트 프롬프팅(chain-of-thought prompting)에 대한 연구는 LLM이 중간 단계를 생성함으로써 인간과 유사한 사고 과정을 모방하여 복잡한 추론 작업을 더 효과적으로 수행할 수 있음을 보여주었습니다. 그는 또한 사용자 지시 사항을 더 잘 따르도록 언어 모델을 미세 조정하는 방법인 지시 조정(instruction tuning) 개발에 기여했으며, 모델의 규모가 커짐에 따라 나타나는 예상치 못한 기능인 LLM의 출현 능력에 대한 연구를 수행했습니다. ^{[1] [3]}

2023년 2월, 위는 구글을 떠나 오픈AI의 ChatGPT 팀에 합류했다고 발표했습니다. ^[4] 오픈AI에서 그는 고급 AI 모델에 대한 연구를 계속했으며, 더 복잡한 문제를 처리하기 위해 답변을 제공하기 전에 더 많은 시간을 "생각"하도록 설계된 일련의 모델인 OpenAI o1 모델의 공동 제작자였습니다. 그는 또한 "심층 연구"로 알려진 프로젝트에 참여했습니다. ^{[1] [2]} 오픈AI 재직 시절, 위는 피드백을 사용하여 모델의 성능을 개선하는 훈련 방법인 강화 학습(RL)의 강력한 지지자가 되었습니다. 그는 자신을 "RL 매니아"라고 묘사했으며, 그 핵심 개념이 자신의 개인 철학에 어떻게 영향을 미쳤는지 언급하며, "스승을 이기려면 자신의 길을 걸어가고 환경으로부터 위험과 보상을 받아야 한다"고 말했습니다. ^{[3] [5]}

2025년 7월, 위는 그의 가까운 동료인 형원 충(Hyung Won Chung)과 함께 오픈AI를 떠나 메타의 새로 설립된 초지능 연구소(Superintelligence Labs)에 합류했다는 보도가 나왔습니다. 위의 추론 및 강화 학습 전문 지식은 메타의 목표에 중요한 자산으로 여겨졌습니다. ^{[1] [2] [6]}

주요 업적

위는 인공지능 분야에서 여러 영향력 있는 연구 분야와 모델에 기여했습니다. 그의 연구는 주로 대규모 언어 모델의 추론 및 일반화 능력 향상에 중점을 두었습니다.

체인 오브 스로트 프롬프팅(Chain-of-Thought Prompting)

구글 재직 시절, 위는 체인 오브 스로트(CoT) 프롬프팅으로 이어진 연구의 핵심 인물이었습니다. 이 기술은 언어 모델이 최종 답변을 제공하기 전에 여러 단계의 문제를 중간 추론 단계로 분해하도록 유도합니다. 모델은 자신의 "사고 과정"을 외부화함으로써 산술, 상식 및 기호 추론과 같은 영역에서 복잡한 작업에 대한 더 정확하고 신뢰할 수 있는 솔루션에 도달할 수 있습니다. 2022년에 발표된 "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Language Models"이라는 논문에서 이 연구는 이 방법을 대중화하고 LLM 추론에 대한 후속 연구에 상당한 영향을 미쳤습니다. ^{[1] [3]}

지시 조정(Instruction Tuning) 및 출현 능력(Emergent Abilities)

위는 구글의 FLAN(Finetuned Language Net) 모델을 중심으로 지시 조정(instruction tuning) 연구에도 기여했습니다. 지시 조정(instruction tuning)은 사전 훈련된 언어 모델을 지시 사항으로 형식화된 데이터 세트 모음으로 미세 조정하는 것을 포함합니다. 이 과정은 모델이 제로샷 설정에서 다양한 종류의 보이지 않는 작업을 수행하는 능력을 향상시켜 더욱 범용적이고 사용자 의도와 일치하도록 만듭니다. 그의 연구는 "Finetuned Language Models are Zero-Shot Learners"(2021) 및 "Scaling Instruction-Finetuned Language Models"(2022)과 같은 논문에 자세히 설명되어 있습니다. 동시에 그는 "Emergent Abilities of Large Language Models"(2022)이라는 논문을 공동 집필했는데, 이 논문에서는 특정 규모의 모델 크기와 훈련 데이터에서 예측할 수 없게 나타나는 LLM의 특정 기능을 특징으로 설명했습니다. ^[1]

OpenAI o1 모델

오픈AI에서 위는 2024년 9월 미리 보기 버전으로 출시된 o1 모델의 공동 제작자였습니다. o1 시리즈 모델은 응답을 생성하기 전에 더 많은 컴퓨팅 작업 또는 "사고 시간"을 할당함으로써 이전 모델의 추론 제한을 개선하도록 설계되었습니다. 이 접근 방식을 통해 모델은 과학, 수학 및 코딩과 같은 분야에서 더욱 정확하게 복잡한 작업을 추론할 수 있습니다. 위는 이 모델이 단순한 체인 오브 스로트 프롬프팅을 넘어 더 정교한 추론 과정으로 AI 분야에 상당한 업데이트를 제공했다고 설명했습니다. ^{[7] [2]}