대규모 언어 모델의 확률: 분포 추정에서 응답 예측까지

Eitan Wagner와 Omri Abend의 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 확률적 출력 해석에 대한 새로운 관점을 제시합니다. 분포 추정과 응답 예측의 상충되는 목표를 분석하고, 다양한 훈련 단계에 따른 출력 분포의 차이점을 규명함으로써, LLM의 한계와 가능성을 탐색합니다. 이 연구는 LLM의 해석 및 활용에 대한 보다 견고한 형식적 기반을 마련하고, 더욱 신뢰할 수 있고 해석 가능한 LLM 개발을 위한 중요한 시사점을 제공합니다.

최근 몇 년 동안, 언어 모델링에 대한 개념은 유한 길이 문자열에 대한 분포에서 텍스트 입력 및 출력에 대한 범용 예측 모델로 점차 바뀌었습니다. 이는 적절한 정렬 단계를 거친 후에 가능해졌습니다. Eitan Wagner와 Omri Abend의 논문, "What do Language Model Probabilities Represent? From Distribution Estimation to Response Prediction"은 LLM에서 분포 추정과 응답 예측 간의 차이점과 그들의 종종 상충되는 목표를 분석합니다.

논문은 사전 훈련, 문맥 내 학습, 선호도 조정 등 LLM의 다양한 훈련 단계와 완성 확률 및 명시적 확률 출력 등 출력 확률의 일반적인 사용 사례를 자세히 조사합니다. 흥미롭게도, 이러한 다양한 설정들이 세 가지의 서로 다른 의도된 출력 분포로 이어진다는 주장을 펼칩니다.

더 나아가, 연구자들은 자주 NLP 연구에서 이러한 분포들이 유사해야 한다고 가정하는 경향이 있으며, 이것이 실험 결과의 오해로 이어질 수 있다는 점을 지적합니다. 즉, LLM의 확률적 출력을 해석하는 데 있어 기존의 가정들이 얼마나 위험한지를 보여주는 것입니다. 이는 LLM의 해석 및 활용에 대한 기존의 통념에 대한 도전장을 던지는 부분입니다.

결론적으로, 이 논문은 LLM의 해석에 대한 보다 견고한 형식적 기반을 마련하여 LLM이 유도하는 분포의 해석과 활용에 대한 지속적인 연구에 정보를 제공합니다. LLM의 출력 확률을 단순히 확률로만 해석해서는 안되며, 모델의 훈련 과정과 사용 목적을 고려한 보다 정교한 이해가 필요하다는 것을 강조하는 것입니다. 이는 향후 LLM 연구 및 개발에 중요한 시사점을 제공하며, 더욱 신뢰할 수 있고 해석 가능한 LLM 개발을 위한 중요한 단계가 될 것입니다.

: 이 논문은 LLM의 블랙박스적인 면을 밝히고, 더욱 투명하고 이해 가능한 AI 시스템 개발을 위한 중요한 발걸음을 내딛었습니다.