놀라운 능력에도 한계가 있는 AI: 대규모 언어 모델의 추론 능력 분석

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 심층 분석하여, 700억 개 이상의 파라미터를 가진 모델이 제로샷 설정에서 우수하지만 개선 여지가 크다는 점과 프롬프팅 방식에 따라 성능이 크게 달라질 수 있음을 밝혔습니다. 이는 LLM의 추론 능력 향상을 위한 지속적인 연구의 필요성을 강조합니다.

최근 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 분야에서 괄목할 만한 발전을 이루었습니다. 다양한 응용 분야에서 놀라운 능력을 선보이며 우리의 일상생활에 깊숙이 파고들고 있습니다. 하지만, 이러한 뛰어난 성능에도 불구하고, 간단한 추론 작업을 수행하는 능력은 여전히 의문으로 남아 있습니다.

Alessandro Raganato, Rafael Peñaloza, Marco Viviani, Gabriella Pasi 등 연구자들은 LLM의 추론 능력에 대한 포괄적인 분석을 수행했습니다. 특히, 프롬프트(prompt) 의존성에 초점을 맞춰 연구를 진행했습니다. 연구진은 기하학적 도형을 중심으로 한 간단한 추론 질문들로 구성된 새로운 벤치마크 데이터셋을 도입했습니다. 이는 응답이 기존의 세계에 대한 직관에 의존하지 않고 연역적 추론에만 의존하도록 하기 위함입니다. 이는 인지 심리학의 표준에 부합하는 접근 방식입니다.

24개의 서로 다른 크기의 LLM을 대상으로 제로샷(zero-shot) 및 퓨샷(few-shot) 프롬프팅을 이용한 실험 분석 결과, 700억 개 이상의 파라미터를 가진 LLM이 제로샷 설정에서 더 나은 성능을 보였지만, 여전히 상당한 개선의 여지가 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 흥미로운 점은 22개의 LLM을 대상으로 체인 오브 스로트(chain-of-thought) 프롬프팅을 추가적으로 실험한 결과, 논리적 근거를 답변 전에 제시할지 후에 제시할지에 따라 모델의 성능이 향상되거나 저해될 수 있다는 점입니다. 즉, 프롬프팅 방식에 따라 LLM의 추론 능력이 크게 달라질 수 있음을 시사합니다.

이 연구는 LLM의 추론 능력에 대한 깊이 있는 이해를 제공하며, 향후 LLM의 발전 방향을 제시하는 중요한 결과물입니다. 단순히 규모만 키우는 것보다, 더 효과적인 프롬프팅 전략과 추론 능력 향상을 위한 새로운 알고리즘 개발이 필요하다는 점을 시사합니다. 앞으로 LLM의 추론 능력 향상을 위한 지속적인 연구가 기대됩니다. 이는 인공지능의 한계를 극복하고 더욱 발전된 인공지능 시스템을 구축하는 데 중요한 전환점이 될 것입니다.