LLM(대형 언어 모델)의 신뢰성과 보안이 점점 더 주목을 받고 있습니다. 최근 연구에 따르면 유해한 정보의 중복, 논리적 모순 등 LLM의 잠재적인 결함이 밝혀졌습니다. 이러한 문제는 LLM의 적용 및 개발에 심각한 문제를 야기하며 추가 연구와 개선이 필요합니다. 이 기사에서는 캐나다 워털루 대학에서 실시한 ChatGPT에 대한 연구에 초점을 맞춰 ChatGPT가 질문에 답변할 때 해로운 잘못된 정보와 자기 모순을 반복하고 있음을 발견하고 그 원인과 영향에 대한 심층 분석을 제공합니다.
최근 연구에 따르면 OpenAI의 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델은 반복적으로 유해한 잘못된 정보로 인해 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 캐나다 워털루 대학교 연구원들은 ChatGPT의 이해 능력에 대한 체계적인 테스트를 실시한 결과 GPT-3가 답변에서 모순되고 유해한 잘못된 정보를 반복한다는 사실을 발견했습니다. 그들은 문제를 발견하기 위해 다양한 설문조사 템플릿을 사용하고 1,200개 이상의 다양한 진술을 요청했습니다.본 연구의 결과는 실제 응용에서 대규모 언어 모델이 직면한 과제를 강조하고 향후 LLM의 신뢰성과 보안을 향상시키는 데 중요한 참고 자료를 제공합니다. 향후 연구는 LLM 출력의 유해한 정보와 논리적 오류를 줄여 다양한 분야에서 안전하고 신뢰할 수 있는 적용을 보장하는 방법에 중점을 두어야 합니다. 향후 연구를 통해 보다 효과적인 솔루션을 찾고 LLM의 품질과 안전성을 향상시킬 수 있기를 바랍니다.