대형 언어 모델은 자연어를 사용하여 사용자의 이해와 응답을 할 수 있는 능력으로 우리의 여러 측면을 혁신했습니다. 그러나 스위스 연방 공과대학 로잔 연구소의 데이터 과학 연구자들이 최근에 실시한 연구에 따르면, 이러한 모델은 다른 언어에서 프롬프트를 받아도 내부적으로 주로 영어를 사용한다는 것이 밝혀졌습니다. 이 발견은 인공지능 시스템의 언어적과 문화적 편향에 중대한 영향을 미칩니다.
이 연구자들은 Llama-2(Large Language Model Meta AI) 오픈소스 대형 언어 모델을 연구하여 계산과정의 다른 단계에서 어떤 언어들이 사용되었는지를 결정하고자 했습니다. 대부분의 경우 LLMs는 영어를 주로 포함한 방대한 양의 텍스트 데이터로 교육을 받으며, 그들은 이 데이터가 마지막 순간에만 대상 언어로 번역된다는 가설을 가지고 있었습니다. 그러나 이 지원이 미치는증거는 이제까지 없었습니다.
더 깊이 조사하기 위해 이들 연구자들은 Llama-2 모델을 사용하여 실험을 실시했습니다. 그들은 모델을 강제로 각 계산 레이어 후에 다음 단어를 예측하도록 하여 80개 레이어의 모든 계산을 완료하는 대신에 수행하였습니다. 그렇게 함으로써, 그들은 모델이 프랑스어 단어의 중국어로 번역하는 것으로만 예상했지만 결국 프랑스어 단어의 영어 번역을 자주 예측했다는 것을 발견했습니다. 놀랍게도, 모델이 대부분의 계산과정에서 영어보다 중국어가 덜 예측된 것은 모델이 마지막 몇 레이어에서만 중국어 번역을 정확하게 예측할 때였다는 것을 나타냈습니다.
연구자들은 자신들의 연구 결과를 토대로 매력적인 이론을 제안했습니다. 그들은 계산의 초기 단계에서 모델이 입력 문제를 수정하는 데 초점을 맞추고 있다고 제안합니다. 그 다음 영어 우세가 관찰되는 단계에서, 연구자들은 모델이 개념 대개념적 세계를 추론하는 추상적 의미 공간에서 작동한다고 믿습니다. 세계의 이 개념적 표현은 영어 훈련이 많이 되어 있기 때문에 영어에 편향되어 있습니다.
이 영어 우위의 영향은 중대합니다. 언어 구조와 사용하는 단어들은 세상을 인식하고 이해하는 데 영향을 미칩니다. 연구자들은 언어 모델의 심리학을 연구하는 것이 중요하다고 주장하며, 그들을 사람으로 취급하고 다른 언어의 편향을 위해 행동 시험과 평가를 받도록 하는 것이 필요합니다.
이 연구는 대형 언어 모델의 독점문화와 편향에 관해 중요한 질문을 던집니다. 영어 콘텐츠를 공급하고 원하는 언어로 번역하는 것이 이 문제를 해결할 수 있다는 유혹이 있을 수 있지만, 이 접근법은 영어로 적절히 포착할 수 없는 뉘앙스와 표현을 잃을 위험이 있습니다.
우리가 다양한 분야에서 대형 언어 모델과 인공지능에 의존하는 것을 계속하면서, 언어적 및 문화적 편향을 다루고 완화하는 것이 중요합니다. 더 포괄적이고 편향되지 않은 AI 시스템을 보장하기 위해 보다 포괄적인 연구와 대안적 훈련 방법을 탐구하는 것이 필요합니다.
자주 묻는 질문
Q: 대형 언어 모델에 대한 연구는 무엇을 밝혀냈나요?
A: 연구 결과, 대형 언어 모델이 내부적으로 주로 영어를 사용한다는 것을 보여주었습니다.
Q: 왜 이것이 중요한가요?
A: 이 결과는 인공지능 시스템에서의 언어적 및 문화적 편향에 중요한 영향을 미칩니다.
Q: 연구자들은 이 연구를 어떻게 실시했나요?
A: 연구자들은 Llama-2 모델을 분석하고 각 계산 레이어 후에 다음 단어를 예측하도록 강제시킴으로써 언어 처리를 이해하였습니다.
Q: 연구자들은 왜 영어 우위에 대한 설명으로 제안했나요?
A: 연구자들은 모델이 개념 대개념적 의미 공간에서 작동하며 개별 단어보다는 개념에 초점을 맞춘다고 제안했습니다. 그리고 영어 표현에 편향되어 있다고 말합니다.
Q: 이 영어 우위의 영향은 무엇인가요?
A: 언어 구조와 단어는 우리가 세상을 인식하고 이해하는 데 영향을 미칩니다. 언어 모델의 편향은 편향된 표현을 유도하고 문화적 및 언어적 편향을 강화할 수 있습니다.
Q: 대형 언어 모델에서의 언어적 및 문화적 편향을 어떻게 다루고 완화할 수 있나요?
A: 보다 포괄적인 연구와 대안적 훈련 방법이 필요하며, 이를 통해 보다 포괄적이고 편향되지 않은 AI 시스템을 보장할 수 있습니다.
사용된 용어:
– 대형 언어 모델 (LLMs): 자연어를 이해하고 응답할 수 있는 고급 인공지능 시스템.
– 언어적 편향: 언어에 내재된 편향이나 선입견으로 인한 인식 및 이해에 영향을 미침.
– 문화적 편향: 문화적 차이에 기반한 편향이나 선입견으로써 시각과 해석에 영향을 줄 수 있음.
– 독점문화: 단일 문화나 언어의 우세나 확산.
권장 관련 링크:
1. EPFL – EPFL(로잔 연구소) 공식 웹사이트. 연구자들이 연구를 실시한 곳.
2. 언어 모델 – 언어 모델이 무엇인지와 작동 방법을 제공하는 위키피디아 문서.
3. 인공지능 시스템의 편향 대응 – 인공지능 시스템의 편향 대응의 중요성과 완화 방법에 대해 논의한 기사.
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar