압축을 통한 거대 언어 모델(LLM) 행동 분석: 데이터 생성, 지식 습득 및 스케일링 법칙

본 기사는 Pan, Wang, Li 세 연구자의 논문을 바탕으로, 압축 이론을 이용하여 거대 언어 모델(LLM)의 작동 원리를 새롭게 해석하는 연구 결과를 소개합니다. Kolmogorov 복잡도와 Shannon 정보 이론을 활용한 이론적 분석과 Syntax-Knowledge 모델을 통해 LLM의 데이터 생성, 지식 습득, 스케일링 법칙 등을 설명하고, 실험적 검증 결과를 제시합니다.

최근 괄목할 만한 성과를 보이고 있는 거대 언어 모델(LLM)은 여전히 그 작동 원리에 대한 명확한 설명이 부족합니다. 특히 스케일링 법칙, 환각 현상 등은 여전히 미스터리로 남아있죠. Pan, Wang, Li 세 연구자는 이러한 LLM의 행동을 이해하기 위해 압축 이론이라는 전혀 새로운 시각을 제시했습니다.

그들은 Kolmogorov 복잡도와 Shannon 정보 이론을 기반으로, 압축과 예측 간의 고전적인 관계를 재검토하여 LLM의 작동 원리를 심층적으로 분석했습니다. LLM의 압축 과정을 두 가지 부호화 과정으로 해석함으로써, 모델과 데이터의 규모가 증가함에 따라 LLM이 어떻게 정보를 습득하고 저장하는지에 대한 상세한 설명을 제공합니다. 이는 단순한 문법적 패턴에서 점점 더 드물게 나타나는 지식 요소에 이르기까지 다양한 수준에서 이루어집니다.

이러한 이론적 관점과 Heap의 법칙 및 Zipf의 법칙에서 영감을 얻은 자연스러운 가정을 바탕으로, 연구자들은 Syntax-Knowledge라는 단순하면서도 대표적인 계층적 데이터 생성 프레임워크를 제시했습니다. 베이지안 설정 하에서, 이 모델 내의 예측과 압축은 LLM의 다양한 학습 및 스케일링 동작으로 이어집니다. 특히, 이론적 분석을 통해 데이터 및 모델 스케일링 법칙, 훈련 및 미세 조정 중 지식 습득 역학, LLM에서의 사실적 지식 환각에 대한 직관적이고 원칙적인 설명을 제공합니다. 흥미로운 점은 이러한 이론적 예측이 실험적으로 검증되었다는 점입니다!

이 연구는 LLM의 블랙박스를 열고, 그 내부 작동 방식을 이해하는 데 중요한 발걸음을 내딛었습니다. 압축이라는 렌즈를 통해 본 LLM의 세계는 더욱 명확해졌고, 앞으로 더욱 발전된 LLM의 설계와 활용에 중요한 지침을 제공할 것으로 기대됩니다. 단순히 기술적 성과를 넘어, 인공지능의 본질에 대한 근본적인 질문에 답하는 여정의 시작이라고 할 수 있습니다.