AI 실수: 인간의 실수와 달리 예측하기 어렵다
2025-01-23
인간의 실수와 달리, 대규모 언어 모델(LLM)의 실수는 무작위적이며, 특정 주제에 집중되지 않고 높은 확신을 가지고 발생합니다. 이 글에서는 LLM 실수의 고유한 특성을 분석하고, 더욱 인간적인 LLM을 설계하는 것과 LLM의 특유한 실수를 다루는 새로운 실수 수정 시스템을 구축하는 두 가지 해결책을 제시합니다. 현재 연구는 인간 피드백을 통한 강화 학습과 같은 기술과 반복적인 질문과 같은 방법을 사용하여 AI의 신뢰성을 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다. LLM의 특이한 행동 중 일부는 인간에게서도 볼 수 있지만, 그 빈도와 심각성은 인간의 실수를 훨씬 능가하기 때문에 AI 의사 결정 시스템은 신중하게 다루어야 하며, 적절한 영역으로 적용 범위를 제한해야 합니다.
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