인포시즈, 테이블 수치추론 AI 논문 TACL 게재

인포시즈는 10월 27일 자사가 참여한 인공지능(AI) 수치추론 연구 논문이 자연어처리 분야 학술지 TACL에 게재되고 국제학회 발표도 승인됐다고 밝혔다. 조한준 인포시즈 연구원이 제1저자로 참여한 이 논문은 헝가리 부다페스트에서 열린 EMNLP에서 구두 발표로 소개됐다.

논문 제목은 'Generalizing Numerical Reasoning in Table Data through Operation Sketches and Self-Supervised Learning'이다. 연구진은 연산 스케치를 활용해 표 형태 데이터의 수치 추론을 훈련하는 프레임워크 TaNOS(Table Numerical Reasoning with Operation Sketches)를 개발했다.

TaNOS로 훈련한 8B 파라미터 모델은 금융 표 수치추론 평가에서 85.38%의 정확도를 기록했다. 연구진이 적용한 평가 조건에서 이 모델은 GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro보다 높은 성적을 냈다.

금융 데이터로 학습한 모델을 바이오테크, 기계공학 등 다른 분야의 표 데이터에 적용했을 때 정확도 하락 폭은 2%포인트 미만이었다. 학습 데이터의 10%만 사용한 경우에도 80.13%의 정확도를 보여 같은 평가에서 GPT-5를 웃돌았다.

인포시즈는 이 합성 데이터 생성 방법론을 기업용 AI 솔루션 '액시엄(Axiom)'에 적용하고 있다. 액시엄은 기업 내부 문서에서 AI 성능 평가용 벤치마크를 만드는 솔루션이다.