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LLM (대규모 언어 모델)의 급속한 상승 으로이 모델들은 많은 자연 언어 처리 작업에서 전례없는 업적을 달성하여 인간 언어의 이해와 세대 과정을 다시 생각할 수 있습니다.이 모델은 어떻게 정보와 언어의 바다에서 인간이 배우지 못한 패턴과 규칙을 배울 수 있습니까?아니면 기계의 학습 능력이 실제로 인간의 직관과 이해를 초월 할 수 있습니까?
언어 모델의 개발 이력
언어 모델은 IBM이 잠재적 인 개선을 찾기 위해 텍스트를 예측하고 수정하는 데있어 인간의 성과를 관찰하는 것을 목표로하는 "Shannon Style"실험을 수행 한 1980 년대로 거슬러 올라갑니다.이 초기 통계 모델은 나중에 개발의 토대, 특히 N-Gram을 사용한 순수한 통계 모델과 최대 엔트로피 모델 및 신경망 모델과 같은 추가 방법을 마련했습니다.
"언어 모델은 음성 인식, 기계 번역 및 자연어 생성과 같은 많은 작업에 중요합니다."
큰 언어 모델의 상승
오늘날의 주요 언어 모델은 공개 인터넷에서 크롤링 된 텍스트를 결합한 더 큰 데이터 세트와 변압기 아키텍처를 기반으로합니다.이 모델은 이전의 재귀 신경망과 전통적인 N- 그램 모델을 능가합니다.대형 언어 모델은 거대한 교육 데이터와 고급 알고리즘을 사용하여 원래 인간을 괴롭힌 많은 언어 작업을 해결합니다.
기계와 인간 직관의 학습 능력
큰 언어 모델이 일부 작업에서 인간의 성과에 가까워졌지만, 인간의인지 과정을 어느 정도 모방한다는 것을 의미합니까?일부 연구에 따르면 이러한 모델은 때때로 인간이 습득하지 못하는 패턴을 배우지 만 어떤 경우에는 일반적으로 인간이 이해하는 규칙을 배울 수 없습니다.
"큰 언어 모델의 학습 방법은 때때로 인간이 이해하기 어려운 경우가 있습니다."
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평가 및 벤치 마크
언어 모델의 품질을 평가하기 위해 연구자들은 종종이를 다양한 언어 작업에서 파생 된 인간이 만든 샘플 벤치 마크와 비교합니다.다양한 데이터 세트는 대규모 멀티 태스킹 언어 이해 (MMLU), 언어 수용 가능성 코퍼스 및 기타 벤치 마크를 포함한 언어 처리 시스템을 테스트하고 평가하는 데 사용됩니다.이러한 평가는 기술 테스트 일뿐 만 아니라 동적 학습 과정에서 모델의 능력을 검토 한 것입니다.
미래의 도전과 생각
대형 언어 모델의 개발이 놀라운 높이에 도달했지만 여전히 많은 도전이 있으며, 그 중 하나는 맥락과 문화적 차이를 효과적으로 이해하는 방법입니다.기술의 급속한 진보로 우리는 도움을 줄 수는 없지만 생각할 수는 없습니다. 기계는 점차 인간의 언어 장벽을 거쳐 인간의 이해와 의사 소통의 본질에 대한 정의를 변화시킬 것인가?
