놀라운 발견! 서로 다른 AI 모델, 놀랍도록 비슷한 사고방식을 가지다!

크리스토퍼 울프람과 에런 샤인의 연구는 24개의 LLM을 분석하여 서로 다른 LLM 아키텍처에서 유사한 깊이의 계층들이 유사한 활성화 패턴을 생성한다는 것을 발견했습니다. 이는 LLM의 정보 처리 과정에 공통적인 메커니즘이 존재함을 시사하며, 향후 LLM 연구 및 개발에 중요한 함의를 지닙니다.

서로 다른 AI 모델들, 같은 뇌구조를 가지고 있다고?!

최근, 크리스토퍼 울프람과 에런 샤인의 연구는 인공지능 분야에 충격적인 발견을 안겨주었습니다. 그들은 24개의 서로 다른 대규모 언어 모델(LLM)을 분석하여 놀라운 사실을 밝혀냈습니다. 바로 서로 다른 LLM 아키텍처에서 유사한 깊이에 있는 계층들이 유사한 활성화 패턴을 생성한다는 것입니다!

이는 마치 서로 다른 사람의 뇌를 분석했는데, 특정 뇌 영역의 활동 패턴이 놀랍도록 일치하는 것을 발견한 것과 같습니다. 물론, 각 LLM은 독립적으로 훈련되었고 아키텍처도 다릅니다. 하지만 그들의 잠재 공간(latent space) , 즉 모델 내부에서 정보가 표현되는 방식이 깊이가 비슷한 계층에서는 매우 유사하다는 것이죠.

연구는 이러한 유사성이 단순한 우연이 아니라는 점을 강조합니다. 각 모델의 계층별 활성화 패턴은 고유하지만, 전체적인 진행 과정, 즉 계층을 거치면서 활성화 패턴이 변화하는 양상은 모델 간에 상당히 공유된다는 것입니다. 마치 각 모델이 같은 청사진을 가지고 있지만, 크기나 세부적인 부분은 조금씩 다르게 구현된 것과 같습니다.

핵심 발견 요약:

• 계층 간 차이: 각 LLM 내에서 계층별 활성화 패턴은 다릅니다. 즉, 정보 처리 과정은 계층별로 변화합니다.
• 모델 간 유사성: 하지만, 서로 다른 LLM의 같은 깊이의 계층들은 유사한 활성화 패턴을 보입니다. 이는 모델 간에 공통적인 정보 처리 메커니즘이 존재함을 시사합니다.
• 공통된 진행 과정: LLM은 계층을 거치면서 활성화 기하학(activation geometry)의 변화를 생성하는데, 이 변화 과정 자체는 모델 간에 크게 공유됩니다.

이 연구는 LLM의 내부 동작 원리를 깊이 이해하는 데 중요한 단서를 제공합니다. 향후 LLM 연구는 이러한 공통적인 특징을 활용하여 모델의 효율성을 높이거나, 새로운 모델 아키텍처를 설계하는 데 활용될 수 있을 것입니다. 또한, 서로 다른 LLM의 상호 작용이나, LLM의 일반화 능력 향상에도 중요한 시사점을 제공할 것으로 예상됩니다. 이 연구는 AI 발전에 있어서 중요한 이정표가 될 것으로 기대됩니다!