챗GPT의 비밀: 암기 vs. 이해, LLM의 진짜 실력은?

본 기사는 대규모 언어 모델(LLM)의 평가 방식에 대한 새로운 관점을 제시하는 연구 결과를 소개합니다. 연구팀은 기존의 객관식 문제(MCQ) 벤치마크의 한계를 지적하고, 암기와 진정한 이해를 구분하는 새로운 평가 프레임워크 'TrinEval'을 제안했습니다. TrinEval을 통해 일반적인 LLM이 상당 부분의 지식을 단순히 암기하고 있음을 밝혀냈으며, LLM의 평가 및 발전 방향에 대한 중요한 시사점을 제공합니다.

최근 엄청난 인기를 구가하는 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 평가는 어떻게 이루어질까요? 일반적으로 객관식 문제(MCQ) 벤치마크가 널리 사용됩니다. 하지만 Xu Yuyang 등 6명의 연구자는 이러한 평가 방식의 신뢰성에 의문을 제기하는 흥미로운 연구 결과를 발표했습니다. 그들의 연구는 LLM의 성능을 단순한 암기 능력이 아닌, 진정한 이해 능력으로 평가해야 한다는 점을 시사합니다.

연구팀은 다양한 암기 조건 하에서 LLM의 성능을 분석했습니다. 놀랍게도, LLM은 암기한 MCQ보다 암기하지 않은 MCQ에서 더 나은 성능을 보였습니다. 이는 LLM이 '암기 학습'과 '진정한 능력 학습'이라는 두 가지 학습 방식을 동시에 사용한다는 것을 의미합니다. 단순히 문제와 답을 암기하는 것이 아니라, 실제로 문제를 이해하고 답을 도출하는 능력을 갖추는 것이 중요하다는 점을 보여주는 것이죠.

이러한 두 가지 학습 방식을 구분하기 위해 연구팀은 'TrinEval'이라는 새로운 평가 프레임워크를 제안했습니다. TrinEval은 기존의 MCQ를 대안적인 형태로 바꾸어 암기를 최소화하면서 지식 평가는 유지하는 방식입니다. 실험 결과, TrinEval은 암기된 지식과 진정한 이해를 효과적으로 구분하는 데 성공했습니다. 실제로, MMLU(Massive Multitask Language Understanding) 벤치마크에서 일반적인 LLM은 평균 20.5%의 지식을 단순히 암기하고 있다는 사실을 밝혀냈습니다.

결론적으로, 이 연구는 LLM의 평가 방식에 대한 근본적인 질문을 던지고 있습니다. 단순한 암기 능력이 아닌, 진정한 이해와 추론 능력을 평가하는 새로운 척도가 필요하다는 점을 강조하며, LLM의 발전 방향에 대한 중요한 시사점을 제시합니다. TrinEval과 같은 혁신적인 평가 방법의 개발은 LLM의 한계를 극복하고 인공지능의 미래를 더욱 발전시키는 데 크게 기여할 것으로 예상됩니다. 앞으로 LLM의 발전과 평가 방식에 대한 지속적인 관심과 연구가 필요할 것입니다.