대형 언어 모델 (LLM)의 빠른 발전은 전례없는 편의를 가져 왔지만 "환상"의 주요 도전에 직면 해 있습니다. 소위 "환상"은 LLM이 실제처럼 보이지만 실제로는 거짓 또는 사실과 일치하지 않는 컨텐츠를 생성하는 것을 말합니다. 이 기사는 LLM "Illusion"현상에 대한 하버드 연구원들의 최신 연구 결과에 대해 심층적 인 토론을 수행하고 그 원인을 분석하며 향후 개발 방향을 기대합니다. 연구에 따르면 LLM의 "환상"의 근본은 실제 의미 론적 이해가 아니라 통계적 확률에 기초한 예측 메커니즘에 있습니다. 이로 인해 LLM은 모호하거나 논란의 여지가있는 주제를 다룰 때 잘못된 정보를 얻습니다.
대형 언어 모델 (LLM), 특히 ChatGpt와 같은 응용 프로그램의 대중화는 인간 컴퓨터 상호 작용 방식을 완전히 변화 시켰습니다. 이 모델은 일관되고 포괄적 인 텍스트를 생성하는 데 인상적입니다. 그러나 강력한 능력에도 불구하고 LLM은 "환상", 즉 실제 보이지만 실제로 가상의, 의미가 없거나 프롬프트와 일관성이없는 콘텐츠를 생성하는 경향이 있습니다.
하버드 대학교 (Harvard University)의 연구원들은 LLM "환상"현상에 대한 심층적 인 연구를 수행했으며 근본 원인이 LLM의 작동 방식에 있다는 것을 발견했습니다. LLM은 대규모 텍스트 데이터에 대한 기계 학습에 의해 확률 모델을 구성하고 단어 동시 발생 확률에 따라 다음 단어를 예측합니다. 다시 말해, LLM은 언어의 의미를 실제로 이해하지 못하지만 통계적 확률에 따라 예측을합니다.
연구원들은 LLM을 "크라우드 소싱"과 비교했으며 LLM이 실제로 "네트워크 컨센서스"를 출력하고 있다고 믿었습니다. Wikipedia 또는 Reddit과 같은 플랫폼과 마찬가지로 LLM은 많은 양의 텍스트 데이터에서 정보를 추출하고 가장 일반적인 답변을 생성합니다. 대부분의 언어는 세계를 설명하는 데 사용되므로 LLM이 생성 한 답변은 일반적으로 정확합니다.
그러나 "환상"은 LLM이 모호하거나 논란의 여지가 없거나 합의 주제의 부족을 만나면 발생합니다. 이 가설을 테스트하기 위해 연구원들은 다른 주제를 다룰 때 다른 LLM의 성능을 테스트 한 일련의 실험을 설계했습니다. 실험 결과에 따르면 LLM은 일반적인 주제를 다룰 때 잘 작동하지만 모호하거나 논란의 여지가있는 주제를 다룰 때 정확도가 크게 감소합니다.
이 연구는 LLM이 도구로 강력하지만 교육 데이터의 품질과 양에 달려있는 정확도임을 보여줍니다. LLM을 사용할 때, 특히 퍼지 또는 논쟁의 여지가있는 주제를 다룰 때는 출력을주의해서 가져와야합니다. 이 연구는 또한 LLM의 미래 개발, 즉 퍼지 및 논쟁의 여지가있는 주제를 다루고 출력 결과의 해석 가능성을 향상시키는 LLM의 능력을 향상시켜야 할 필요성을 제공합니다.
종이 주소 : https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3688007
Harvard University의 연구는 LLM을 이해하고 개선하기위한 귀중한 통찰력을 제공하며, 특히 모호한 또는 논란의 여지가있는 주제를 목표로 할 때 LLM을주의해서 사용하도록 상기시켜줍니다. 출력 결과의 정확도를 신중하게 식별해야하며 LLM이이를 극복하기를 희망합니다. 미래에. 환상의 문제는 더욱 신뢰할 수 있고 신뢰할 수있는 도구가되었습니다.