멀티 내셔널 가치 정렬: 거대 언어 모델의 국가적 가치와의 조화를 위한 벤치마크 등장

Shi Weijie 등 연구진이 개발한 NaVAB 벤치마크는 LLMs의 국가적 가치와의 정렬 문제를 평가하기 위한 새로운 도구입니다. 효율적인 데이터 구축 파이프라인과 다양한 국가의 가치 체계를 고려하여 LLMs의 가치 정렬 문제 해결에 기여할 것으로 기대됩니다.

거대 언어 모델(LLMs), 국가적 가치와의 충돌? 새로운 벤치마크 NaVAB 등장

최근 거대 언어 모델(LLMs)이 우리의 국가적 가치와 상충되는 답변을 내놓는 경우가 종종 발생하고 있습니다. 기존 연구는 주로 윤리적 검토에 초점을 맞춰왔지만, 국가적 가치의 다양성 – 정책, 법률, 도덕적 고려사항까지 포함 – 을 포괄적으로 다루지는 못했습니다. 더욱이, 수동으로 설계된 설문지를 이용한 기존 벤치마크들은 확장성이 떨어지는 단점이 있었습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 NaVAB입니다. Shi Weijie 등 연구진이 개발한 NaVAB는 중국, 미국, 영국, 프랑스, 독일 등 5개 주요국의 가치와 LLMs의 정렬을 평가하는 포괄적인 벤치마크입니다. NaVAB는 국가적 가치 추출 파이프라인을 통해 효율적으로 가치 평가 데이터셋을 구축합니다. 이는 원시 데이터 소스를 처리하는 지시 태깅(instruction tagging) 모델링 절차, 가치 관련 주제를 걸러내는 선별 과정, 그리고 상충되는 가치를 제거하는 충돌 감소 메커니즘을 갖춘 생성 과정을 통해 이루어집니다.

연구진은 다양한 LLMs를 대상으로 광범위한 실험을 수행했으며, 그 결과는 LLMs의 가치 정렬 오류를 식별하는 데 도움이 되는 통찰력을 제공합니다. 더 나아가, NaVAB는 LLMs의 가치를 목표 국가의 가치에 맞추어 가치 관련 우려를 효과적으로 줄이는 정렬 기술과 함께 사용될 수 있음을 보여줍니다.

NaVAB의 핵심:

• 효율적인 가치 평가 데이터셋 구축: 국가적 가치 추출 파이프라인을 통해 기존 방식보다 효율적으로 데이터를 확보합니다.
• 다양한 국가적 가치 고려: 중국, 미국, 영국, 프랑스, 독일 등 5개국의 다양한 가치 체계를 반영합니다.
• LLMs 가치 정렬 개선: NaVAB와 정렬 기술을 결합하여 LLMs의 가치 정렬 문제를 해결하는 데 기여합니다.

이 연구는 LLMs의 가치 정렬 문제가 단순한 기술적 문제가 아닌, 사회적, 법적, 윤리적 함의를 지닌 복잡한 문제임을 시사합니다. NaVAB는 이러한 문제에 대한 해결책을 제시하며, 앞으로 LLMs 개발 및 활용에 있어 중요한 이정표가 될 것으로 기대됩니다. 국가적 가치와의 조화를 고려한 AI 개발은 앞으로 더욱 중요해질 것이며, NaVAB는 이러한 흐름에 중요한 기여를 할 것으로 예상됩니다. 🤔