압축 이론으로 풀어본 거대 언어 모델의 비밀: 지식 획득과 환각 현상의 새로운 이해

팡 지추안, 왕 샤오웬, 리 지안 등 연구진은 압축 이론을 이용하여 거대 언어 모델(LLM)의 작동 원리를 새롭게 해석하는 연구를 발표했습니다. 콜모고로프 복잡도와 섀넌 정보 이론을 기반으로 LLM의 정보 획득 과정을 분석하고, Syntax-Knowledge 모델을 통해 스케일링 법칙, 지식 획득 역학, 환각 현상을 설명했습니다. 이론적 예측은 실험적으로 검증되어 높은 신뢰도를 보였습니다.

최근, 팡 지추안, 왕 샤오웬, 리 지안 등 연구진이 발표한 논문 "Understanding LLM Behaviors via Compression" 은 거대 언어 모델(LLM)의 작동 원리를 압축 이론의 관점에서 새롭게 조명하여 학계의 주목을 받고 있습니다. 기존에는 베일에 가려져 있던 LLM의 스케일링 법칙, 환각 현상 등의 메커니즘을 콜모고로프 복잡도와 섀넌 정보 이론을 기반으로 풀어낸 획기적인 연구입니다.

LLM의 정보 처리 과정: 압축과 예측의 관계

연구진은 압축과 예측 사이의 고전적인 관계를 재검토하여 LLM의 행동에 대한 깊이 있는 통찰력을 제공합니다. 콜모고로프 구조 함수를 활용하고 LLM 압축을 두 단계의 코딩 과정으로 해석함으로써, LLM이 증가하는 모델 및 데이터 규모에 걸쳐 어떻게 정보를 획득하고 저장하는지 자세히 보여줍니다. 단순한 구문 패턴부터 점점 드물어지는 지식 요소까지, LLM의 정보 처리 과정을 층층이 밝혀내는 것입니다.

Syntax-Knowledge 모델: LLM의 학습 및 스케일링 법칙 설명

힙의 법칙과 짚프의 법칙에서 영감을 받아 연구진은 'Syntax-Knowledge' 라는 간결하면서도 대표적인 계층적 데이터 생성 프레임워크를 제시합니다. 베이지안 설정 하에서 이 모델 내의 예측과 압축은 LLM의 다양한 학습 및 스케일링 동작으로 이어집니다. 이론적 분석을 통해 데이터 및 모델 스케일링 법칙, 훈련 및 미세 조정 중 지식 획득 역학, LLM의 사실적 지식 환각 현상에 대한 직관적이고 원칙적인 설명을 제공합니다. 단순히 현상을 기술하는 것을 넘어, 그 이면의 메커니즘을 규명하는 데 성공한 것입니다.

실험적 검증과 미래 전망

흥미롭게도, 이 연구는 이론적 예측을 실험적으로 검증하여 결과의 신뢰도를 높였습니다. 이는 이론과 실험의 조화로운 결합을 통해 LLM의 작동 원리를 더욱 명확하게 이해할 수 있음을 보여줍니다. 본 연구는 LLM의 발전과 응용에 중요한 이정표가 될 뿐만 아니라, 인공지능 분야의 이론적 토대를 강화하는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 향후 연구에서는 Syntax-Knowledge 모델의 발전과 더 다양한 LLM의 행동에 대한 적용을 통해 인공지능 기술의 한층 더 깊은 이해를 가져올 것으로 예상됩니다.