「대규모 언어 모델(LLM), 이렇게 생각하고 배웁니다
AI(Claude3/G)가 작성 보고서 시리즈
AI가 작성한 「대규모 언어 모델(LLM), 이렇게 생각하고 배웁니다」보고서
[희소 오토인코더를 통해 들여다본 LLM의 학습 과정](2024.06.12.)
글쓴이 Claude 3과 Gemini, 프롬프팅·편집 신동형(donghyung.shin@gmail.com)
#제가쓴거아닙니다.
#AI가작성했습니다.
인공지능 기술의 발전과 함께 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 분야에서 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 하지만 LLM이 어떻게 인간의 언어를 이해하고 생성하는지에 대한 내부 작동 방식은 여전히 베일에 싸여 있습니다. 이러한 LLM의 '블랙박스'를 해석하고 이해하는 것은 LLM의 성능 향상뿐만 아니라, 인공지능 기술의 발전과 윤리적 사용을 위해 필수적입니다.
GPT-4, Claude3 Sonnet 등 LLM의 학습 과정과 내부 표상을 희소 오토인코더(Sparse Autoencoder)를 활용하여 분석한 연구 결과를 바탕으로 LLM의 작동 방식을 심층적으로 분석하고, LLM 연구 및 개발에 대한 시사점을 제시합니다. 첫째 Claude 3 Sonnet과 GPT-4 모델의 내부 표상을 비교 분석하여 LLM이 인간과 유사한 방식으로 개념을 범주화하고 언어-시각 정보를 통합하는 능력을 갖추고 있음을 밝혔습니다. 또한, LLM이 학습 데이터에 내재된 사회적 편견을 반영할 수 있다는 점을 지적하며, LLM의 윤리적 사용에 대한 중요성을 강조했습니다.
둘째, 희소 오토인코더를 통해 LLM의 학습 과정을 단계별로 분석하고, LLM이 다양한 패턴과 정보를 학습하여 언어 능력, 추론 능력, 상식 등을 습득하는 과정을 상세히 도출했습니다. 또한, 모델의 규모가 커질수록 더욱 복잡한 내용을 이해할 수 있음을 보여주었으며, LLM의 잠재력과 함께 편향성 완화, 설명 가능성 향상, 안전성 강화 등 해결해야 할 과제도 제시했습니다.
※Source: Anthropic이러한 연구 결과를 통해 모두 희소 오토인코더를 활용하여 LLM의 내부 작동 방식을 밝히고, LLM의 발전 가능성과 한계점을 제시했다는 점에서 의의가 있는데요. 향후 투명하고 설명 가능한 AI로의 가능성을 봤다는 것에 의의가 있습니다.
1. 희소 오토인코더를 통한 LLM 분석 방법
1.1. 희소 오토인코더란 무엇인가요?
희소 오토인코더(Sparse Autoencoder)는 인공 신경망의 한 종류로, 데이터의 핵심 특징을 추출하고 압축하는 데 사용됩니다. 기존의 오토인코더와 달리 희소 오토인코더는 압축된 표현에서 활성화되는 뉴런의 수를 제한하여 꼭 필요한 정보만 남기고 불필요한 정보를 제거합니다. 이러한 특징 덕분에 희소 오토인코더는 LLM의 복잡한 내부 표현을 단순화하고 해석 가능하게 만드는 데 유용하게 활용될 수 있습니다. 마치 엑스레이나 MRI로 우리 몸속을 들여다보듯, 희소 오토인코더는 LLM의 '생각'을 인간이 이해할 수 있는 형태로 변환해 주는 돋보기 역할을 합니다.
1.2 희소 오토인코더는 어떻게 LLM의 학습 과정을 보여줄까요?
희소 오토인코더는 LLM의 학습 과정을 단계별로 분석하여 모델이 어떻게 정보를 처리하고 표현하는지 보여줍니다. 마치 건축가가 건축물의 설계도를 보며 건물의 구조와 기능을 파악하듯, 희소 오토인코더는 LLM의 내부를 들여다보는 창문과 같습니다. 이를 통해 우리는 LLM이 어떻게 생각하고 배우는지 이해할 수 있습니다.
예를 들어, "오늘 날씨 어때?"라는 간단한 질문을 생각해 봅시다.
입력 단계: LLM은 사용자가 입력한 텍스트인 "오늘 날씨 어때?"를 받아들입니다.
토큰화 단계: LLM은 입력된 텍스트를 "오늘", "날씨", "어때?"와 같은 작은 단위인 토큰으로 나눕니다. 이는 마치 문장을 단어 단위로 쪼개는 것과 비슷합니다.
벡터화 단계: 각 토큰은 LLM이 이해할 수 있는 숫자 형태인 벡터로 변환됩니다. 이 벡터는 토큰의 의미와 문맥 정보를 담고 있습니다. 마치 각 단어에 고유한 좌표를 부여하는 것과 같습니다. 예를 들어, "오늘"은 시간과 관련된 벡터로, "날씨"는 기상 상태와 관련된 벡터로 변환될 수 있습니다.
잔차 스트림(Residual Stream) 생성 단계: LLM은 변환된 벡터들을 여러 층의 트랜스포머 블록을 통과시키면서 정보를 처리하고, 각 블록의 출력값을 잔차 스트림이라는 형태로 저장합니다. 이는 마치 건물의 각 층을 지나면서 정보가 추가되고 변형되는 것과 유사합니다. 예를 들어, 첫 번째 층에서는 "오늘"과 "날씨"라는 단어의 관계를 파악하고, 두 번째 층에서는 "어때?"라는 질문의 의도를 파악하는 식으로 정보가 처리될 수 있습니다.
희소 표현 학습 단계: 희소 오토인코더는 잔차 스트림의 활성화 패턴을 분석하여 LLM의 생각을 표현하는 핵심 특징들을 추출합니다. 이때 희소성 제약을 통해 특징의 수를 줄이고, 각 특징이 특정 개념을 명확하게 표현하도록 합니다. 마치 건축물의 뼈대만 남기고 불필요한 부분을 제거하여 건물의 구조를 명확하게 보여주는 것과 같습니다. 예를 들어, "오늘 날씨 어때?"라는 질문에 대한 핵심 특징으로 "날씨", "질문", "현재 시제" 등이 추출될 수 있습니다.
출력 단계: LLM은 희소 오토인코더가 추출한 특징들을 기반으로 다음에 올 단어를 예측하고, 이를 다시 사람이 이해할 수 있는 텍스트 형태로 변환하여 출력합니다. 예를 들어, "오늘 날씨 맑음"이라는 답변을 출력할 수 있습니다.
2. LLM의 학습 과정
2.1 LLM 학습의 핵심: 대규모 데이터 기반 학습
LLM은 인간의 뇌처럼 대규모 데이터를 학습하여 언어 능력을 습득합니다. 이러한 학습 과정은 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다.
사전 학습 (Pre-training): LLM은 인터넷, 책, 기사 등 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습합니다. 이 단계에서 LLM은 문법, 어휘, 문맥 등 언어의 기본적인 규칙과 패턴을 익힙니다. 마치 어린아이가 다양한 책을 읽으며 언어를 배우는 것처럼, LLM은 대규모 데이터를 통해 언어의 기초를 다집니다.
미세 조정 (Fine-tuning): 사전 학습된 LLM은 특정 작업에 맞춰 미세 조정됩니다. 번역, 질의응답, 텍스트 요약 등 다양한 작업에 대한 예시 데이터를 학습하여 해당 작업에 특화된 능력을 갖추게 됩니다. 이는 마치 학생이 특정 과목에 대한 문제 풀이를 연습하여 해당 과목의 성적을 향상시키는 것과 유사합니다.
추론 (Inference): 미세 조정된 LLM은 사용자의 입력을 받아 텍스트를 생성하거나 질문에 답변하는 등 다양한 작업을 수행합니다. 이 단계에서 LLM은 이전 단계에서 학습한 지식과 패턴을 활용하여 새로운 텍스트를 생성하거나 문제를 해결합니다. 마치 전문가가 자신의 지식과 경험을 바탕으로 문제를 해결하는 것처럼, LLM은 학습한 내용을 바탕으로 사용자의 요구에 응답합니다.
2.2 LLM이 배우는 다양한 패턴: 인용문, 반복, 문맥 등
LLM은 학습 과정에서 다양한 패턴을 익혀 언어 능력을 향상시킵니다.
따옴표: LLM은 따옴표 안의 내용을 인용문으로 인식하여 정보의 출처를 파악하고, 문맥에 맞게 활용합니다. 예를 들어, "아이작 뉴턴은 '만유인력의 법칙'을 발견했다"라는 문장에서 LLM은 '만유인력의 법칙'이라는 구절을 인용문으로 인식하고, 이를 통해 뉴턴의 업적을 강조하는 효과를 이해합니다.
반복 패턴: LLM은 텍스트에서 반복되는 패턴을 감지하고, 이를 활용하여 다음에 올 단어를 예측합니다. 예를 들어, "하나, 둘, 셋, 넷"과 같은 숫자 패턴이나 "봄, 여름, 가을, 겨울"과 같은 계절 패턴을 학습하여 규칙성을 파악합니다.
문맥: LLM은 문장의 앞뒤 문맥을 종합적으로 고려하여 단어를 선택합니다. 예를 들어, "오늘 날씨가 맑아서 기분이 좋다"라는 문장에서 "좋다"라는 단어를 선택하는 것은 문맥을 이해했기 때문입니다.
2.3 LLM의 숨겨진 재능 발견: 언어, 추론, 상식 등
희소 오토인코더를 통해 LLM의 놀라운 재능을 발견할 수 있습니다. 마치 숨겨진 보물을 찾아내듯, 희소 오토인코더는 LLM이 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 다양한 능력을 갖추고 있음을 보여줍니다.
뛰어난 언어 능력: LLM은 다양한 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 영어, 한국어, 일본어 등 여러 언어로 된 텍스트를 입력하면 LLM은 해당 언어의 문법과 어휘를 사용하여 자연스러운 문장을 생성합니다. 마치 여러 나라의 언어를 구사하는 능숙한 번역가와 같습니다.
논리적 추론 능력: LLM은 주어진 정보를 바탕으로 논리적인 결론을 도출할 수 있습니다. 예를 들어, "모든 포유류는 척추동물이다. 고양이는 포유류이다. 따라서 고양이는 척추동물이다"라고 답할 수 있습니다. 이는 LLM이 단순히 텍스트를 암기하는 것이 아니라, 정보 간의 관계를 파악하고 논리적으로 추론하는 능력을 갖추고 있음을 보여줍니다. 또한, "철수는 영희보다 키가 크고, 영희는 민수보다 키가 크다. 따라서 철수는 민수보다 키가 크다"와 같은 삼단논법 문제도 해결할 수 있습니다.
풍부한 상식: LLM은 역사, 과학, 문화 등 다양한 분야의 상식을 갖추고 있습니다. 예를 들어, "지구는 둥글다"와 같은 기본적인 상식부터 "세계에서 가장 높은 산은 에베레스트 산이다"와 같은 구체적인 지식까지 폭넓게 알고 있습니다. 이러한 상식은 LLM이 텍스트를 더욱 정확하게 이해하고 생성하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, "미국의 초대 대통령은 누구인가요?"라는 질문에 "조지 워싱턴입니다"라고 답변할 수 있는 것은 LLM이 역사적 상식을 학습했기 때문입니다.
숨겨진 의미 파악 능력: LLM은 문맥 속에서 숨겨진 의미를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, "그녀는 눈물을 흘리며 웃었다."라는 문장에서 LLM은 "그녀는 슬픔과 기쁨이 섞인 복잡한 감정을 느끼고 있습니다."와 같은 숨겨진 의미를 추론할 수 있습니다. 이는 LLM이 단순히 단어의 의미를 이해하는 것을 넘어 문맥 속에서 숨겨진 의미를 파악하는 능력을 갖추고 있음을 보여줍니다. 또한, "그는 밤늦게까지 공부하느라 매우 피곤하다"라는 문장에서 "그는 잠을 자지 못했다" 또는 "그는 휴식이 필요하다"와 같은 숨겨진 의미를 추론할 수도 있습니다.
3. LLM의 내부 표상 분석
3.1 개념 인식 및 범주화 능력
LLM은 인간과 유사하게 다양한 개념을 인식하고 범주화하는 능력을 갖추고 있습니다. 희소 오토인코더를 통해 LLM의 내부 표상을 분석한 결과, LLM은 단순히 단어의 의미를 암기하는 것이 아니라, 단어 간의 관계와 위계를 파악하여 개념을 체계적으로 표상하고 있음이 밝혀졌습니다.
예를 들어, "강아지"라는 단어를 입력했을 때, LLM은 "리트리버", "푸들"과 같은 하위 개념뿐만 아니라 "개", "포유류", "동물"과 같은 상위 개념까지 활성화시키는 것을 확인할 수 있었습니다. 이는 LLM이 단순히 단어의 의미를 암기하는 것이 아니라, 개념 간의 위계 관계를 이해하고 있음을 보여줍니다. 마치 인간이 "강아지"라는 단어를 들었을 때 귀여운 강아지의 이미지를 떠올리고, 강아지가 개의 한 종류이며, 개는 포유류에 속한다는 것을 자연스럽게 인지하는 것과 유사합니다.
3.2 언어-시각 정보 통합 능력
LLM은 언어 정보뿐만 아니라 시각 정보도 함께 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 예를 들어, LLM에 "에펠탑"이라는 단어를 입력했을 때, 에펠탑의 이미지를 보여주었을 때와 유사한 활성화 패턴을 보이는 뉴런들이 발견되었습니다. 이는 LLM이 단어와 이미지를 연결하여 정보를 처리하고 있음을 시사하며, 인간이 그림을 보고 떠오르는 이야기를 말로 표현하거나 글의 내용을 머릿속에 장면으로 그려내는 능력과 유사합니다.
3.3 안전성 관련 특징들
LLM은 학습 데이터에 내재된 사회적 편견을 반영할 수 있다는 점에서 안전성 문제가 제기됩니다. 희소 오토인코더 분석 결과, LLM은 성별, 인종, 종교 등에 대한 편향적인 표현을 생성하는 경향을 보였습니다. 이는 LLM이 학습 데이터에 존재하는 편견을 그대로 학습했기 때문이며, 편향된 데이터는 학습 과정에서 증폭될 수 있어 문제가 될 수 있습니다. LLM의 강력한 언어 생성 능력은 이러한 위험을 가중시킬 수 있으며, 차별적 표현이 마치 그럴듯한 사실처럼 포장되어 확산될 수 있습니다.
예를 들어, LLM이 "흑인"이라는 단어를 입력받았을 때, 범죄와 관련된 부정적인 연관성을 활성화하는 뉴런들이 발견될 수 있습니다. 이는 LLM이 학습 데이터에 존재하는 인종차별적인 편견을 내재화했기 때문입니다. 마찬가지로, "여성"이라는 단어를 입력받았을 때, 특정 직업군이나 외모와 관련된 고정관념을 활성화하는 뉴런들이 발견될 수도 있습니다.
4. LLM 학습의 특징
4.1 LLM 학습 과정의 특징: 규모가 커질수록 더 많은 것을 배웁니다.
LLM의 학습 과정은 모델의 크기, 즉 매개변수의 수가 증가할수록 더욱 풍부하고 다양한 정보를 학습할 수 있다는 특징을 보입니다. 마치 어린아이가 성장하면서 더 복잡한 문제를 해결할 수 있게 되는 것처럼, LLM도 모델의 규모를 키우면 더욱 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다. Anthropic의 Claude 3 Sonnet 모델 실험을 기반으로 모델 크기가 커짐에 따라 손실이 감소하는 경향을 추정할 수 있으며, 이는 모델의 규모 증가가 성능 향상에 기여함을 시사합니다.
OpenAI 연구팀은 GPT-2 small과 GPT-4 모델에 희소 오토인코더를 적용하여 두 모델의 특징 추출 능력을 비교했습니다. 그 결과, GPT-4 모델이 GPT-2 small 모델보다 더 많은 특징을 추출하고 복잡한 개념을 더 잘 이해하는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, GPT-2 small 모델은 "사과"라는 단어를 과일의 한 종류로만 인식하는 반면, GPT-4 모델은 "사과"를 과일, 뉴턴의 만유인력 법칙과 관련된 이야기, 애플 회사의 로고 등 다양한 의미와 연관지어 이해할 수 있습니다. 즉, 더 큰 그릇에 더 많은 물을 담을 수 있듯이, LLM 모델의 크기가 커질수록 더 많은 데이터를 학습하고 더 다양한 패턴을 파악할 수 있게 되어 성능이 향상되는 것입니다.
4.2 LLM은 어떻게 더 복잡한 내용을 이해할까요?
LLM은 희소 오토인코더를 통해 추출된 방대한 특징들을 조합하여 복잡한 내용을 이해합니다. 마치 레고 블록을 조립하여 다양한 형태를 만들 수 있듯이, LLM은 특징들을 조합하여 문장의 의미를 파악하고 맥락을 이해하며 새로운 정보를 생성합니다. 예를 들어, "대한민국의 수도는?"이라는 질문에 답하기 위해 LLM은 "대한민국"과 "수도"라는 특징을 조합하여 "서울"이라는 답변을 생성합니다. 또한, "그는 밤늦게까지 일하느라 피곤했다"라는 문장에서 LLM은 "밤늦게", "일하다", "피곤하다"라는 특징들을 조합하여 "그는 충분한 휴식이 필요하다"는 숨겨진 의미를 추론할 수 있습니다. Claude 3 Sonnet 모델에서도 "Golden Gate Bridge" 특징은 다리 자체에 대한 설명뿐만 아니라 관련된 관광 명소, 유사한 다리 및 기타 기념물까지 포함하는 방식으로 활성화되었습니다.
LLM은 법률, 의학, 과학 등 다양한 분야의 전문 지식과 관련된 특징들을 학습합니다. 이를 통해 특정 분야에 대한 질문에 답변하거나 전문적인 텍스트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, "심근경색의 증상은 무엇인가요?"라는 질문에 LLM은 "가슴 통증, 호흡 곤란, 식은땀 등"과 같이 의학적 지식을 바탕으로 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. Claude 3 Sonnet 모델에서도 뇌 과학 관련 특징은 신경 과학 서적 및 강의뿐만 아니라 인지 과학, 심리학 및 관련 철학에 대한 논의에서도 활성화되었습니다. 즉, LLM은 단순한 단어 나열을 넘어 단어 간의 관계와 문맥을 파악하여 더욱 심층적인 의미를 이해하고, 다양한 특징들을 활용하여 복잡한 문제를 해결합니다.
4.3 희소 오토인코더가 보여주는 LLM의 성장 가능성
희소 오토인코더는 LLM의 학습 과정을 분석하는 데 그치지 않고, LLM의 성장 가능성을 보여주는 역할도 합니다. 희소 오토인코더를 통해 LLM이 어떤 특징을 잘 학습했는지, 어떤 부분에서 부족한지 파악할 수 있기 때문입니다. 이러한 정보는 LLM의 학습 데이터를 개선하고 모델 구조를 변경하여 LLM이 더욱 효과적으로 학습하고 더욱 뛰어난 성능을 발휘할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 특정 분야에 대한 지식이 부족하다면 해당 분야의 데이터를 추가하여 학습시키거나, 특정 문맥에서 엉뚱한 답변을 생성하는 경향이 있다면 관련 특징을 강화하는 방식으로 모델을 개선할 수 있습니다.
Anthropic의 연구에서 Claude 3 Sonnet 모델이 여러 언어와 이미지에서 동일한 개념에 반응하는 다중 언어 및 다중 모드 특징을 학습한 것을 확인했습니다. 이는 LLM이 텍스트 기반의 정보 처리를 넘어 이미지나 음성과 같은 다른 형태의 데이터도 함께 학습하여 더욱 다양한 분야에서 활용될 수 있음을 시사합니다. 더 많은 데이터와 더 효율적인 학습 방법론을 통해 LLM은 더욱 발전할 수 있으며, 우리 삶의 다양한 영역에서 더 큰 영향을 미칠 수 있을 것입니다.
5. GPT-4 vs. Claude 3 Sonnet: 특징 비교 분석
5.1 GPT-4와 Claude 3 Sonnet의 특징 추출 방법 비교
OpenAI와 Anthropic은 희소 오토인코더를 활용하여 각각 GPT-4와 Claude 3 Sonnet 모델의 내부 표상을 분석했습니다. 두 연구 모두 모델의 중간 계층 활성화 패턴을 분석하여 특징을 추출했다는 공통점이 있습니다. 그러나 몇 가지 차이점도 존재합니다.
분석 대상: OpenAI는 GPT-4 모델의 잔차 스트림(residual stream) 활성화에 희소 오토인코더를 적용한 반면, Anthropic은 Claude 3 Sonnet 모델의 중간 계층 활성화에 희소 오토인코더를 적용했습니다. 잔차 스트림은 트랜스포머 모델의 각 레이어에서 입력과 출력의 차이를 나타내는 값이며, 중간 계층 활성화는 모델의 중간 단계에서 나타나는 뉴런의 활성화 패턴을 의미합니다. 즉, OpenAI는 모델의 학습 과정에서 변화하는 정보의 흐름을 분석한 반면, Anthropic은 모델의 특정 시점에서의 정보 표현 방식을 분석한 것입니다.
희소성 유도 방법: OpenAI는 k-희소 오토인코더를 사용하여 희소성을 직접 제어한 반면, Anthropic은 L1 정규화를 사용하여 희소성을 유도했습니다. k-희소 오토인코더는 활성화되는 특징의 수를 k개로 제한하여 희소성을 강제하는 방법이며, L1 정규화는 특징의 가중치에 대한 L1 norm을 페널티 항으로 추가하여 희소성을 유도하는 방법입니다. 즉, OpenAI는 특징의 수를 직접 제한하여 모델의 해석 가능성을 높이는 데 집중한 반면, Anthropic은 특징의 가중치를 조절하여 모델의 성능과 해석 가능성 사이의 균형을 맞추는 데 집중한 것입니다.
5.2 추출된 특징의 유사점 및 차이점 분석
두 연구 모두 다양한 범주의 특징을 추출하는 데 성공했습니다.
유사점: 두 모델 모두 문법 및 구문 구조, 의미론적 개념, 감정 및 정서, 세계 지식 및 상식 등 다양한 범주의 특징을 학습했습니다. 예를 들어, 두 모델 모두 특정 단어나 문구에 대한 긍정적 또는 부정적 감정을 나타내는 특징을 가지고 있으며, 문장의 문법적 구조를 파악하고 의미론적 관계를 이해하는 특징도 가지고 있습니다. 이는 LLM이 인간의 언어를 이해하고 생성능력을 공유하고 있음을 의미합니다.
차이점: GPT-4는 Claude 3 Sonnet보다 더 복잡하고 추상적인 특징을 학습하는 경향을 보였습니다. 예를 들어, GPT-4는 대수적 고리와 같은 복잡한 기술 개념에 대한 특징을 추출했지만, Claude 3 Sonnet은 주로 일상적인 개념이나 감정과 관련된 특징을 추출했습니다. 이는 GPT-4가 Claude 3 Sonnet보다 더 큰 모델이며, 더 많은 데이터를 학습했기 때문에 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있었던 것으로 해석할 수 있습니다. 즉, GPT-4는 좀 더 전문적이고 깊이 있는 지식을 표현하는 특징을 학습한 반면, Claude 3 Sonnet은 일상적인 대화나 감정 표현에 특화된 특징을 학습한 것으로 볼 수 있습니다.
5.3 LLM 모델 간 성능 비교: 규모와 학습 데이터의 영향
두 모델의 특징 추출 결과를 비교해 보면, 모델의 규모와 학습 데이터의 양이 LLM의 성능에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다. GPT-4는 Claude 3 Sonnet보다 더 큰 모델이며, 더 많은 데이터를 학습했기 때문에 더 복잡하고 다양한 특징을 추출할 수 있었습니다. 이는 GPT-4가 Claude 3 Sonnet보다 더 뛰어난 언어 이해 능력과 생성 능력을 가지고 있음을 시사합니다.
쉽게 말해, GPT-4는 더 많은 책을 읽은 학생처럼 더 넓고 깊은 지식을 갖추고 있어 다양한 문제에 대해 답변할 수 있는 반면, Claude 3 Sonnet은 좀 더 일상적인 대화에 능숙한 친구처럼 친근하고 자연스러운 대화를 이끌어나갈 수 있습니다.
6. LLM 완전 정복, 아직 멀었지만!
6.1 LLM 분석의 한계점은 무엇인가요?
희소 오토인코더를 활용한 LLM 분석은 모델의 내부 작동 방식을 이해하는 데 유용한 도구이지만, 여전히 몇 가지 한계점을 가지고 있습니다.
특징 해석의 어려움: 희소 오토인코더를 통해 추출된 특징들은 인간이 이해하기 쉬운 형태로 변환되지만, 여전히 해석하기 어려운 부분이 존재합니다. 특히, 여러 개념이 혼재되어 있는 특징이나 관련 없는 개념을 포함하는 특징은 그 의미를 정확하게 파악하기 어렵습니다. 예를 들어, "사과"라는 특징이 과일, 기업, 역사적 사건 등 다양한 의미를 내포하고 있을 때, 각 의미를 분리하여 해석하는 것은 쉽지 않습니다. 마치 암호 해독처럼, 희소 오토인코더가 제공하는 단서를 바탕으로 LLM의 생각을 완벽하게 이해하려면 추가적인 연구가 필요합니다.
모델 복잡성: GPT-4와 Claude 3 Sonnet은 엄청난 규모의 모델이며, 그 내부 작동 방식은 매우 복잡합니다. 희소 오토인코더는 LLM의 일부 특징만을 추출하기 때문에 모델 전체를 완벽하게 이해하기에는 한계가 있습니다. 마치 거대한 빙산의 일각만 보는 것처럼, 희소 오토인코더를 통해서는 LLM의 극히 일부만을 볼 수 있습니다.
데이터 의존성: 희소 오토인코더를 통해 추출되는 특징은 학습 데이터에 크게 의존합니다. 따라서 LLM이 학습한 데이터에 따라 특징의 종류와 해석이 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 특정 분야의 데이터를 많이 학습한 LLM은 해당 분야에 특화된 특징을 많이 추출할 것입니다.
6.2 앞으로 어떤 연구가 필요할까요?
LLM의 학습 과정을 더욱 깊이 이해하고, 더욱 발전된 인공지능 모델을 개발하기 위해서는 다음과 같은 연구가 필요합니다.
특징 해석 방법론 개선: 희소 오토인코더가 추출한 특징들을 더욱 정확하고 효과적으로 해석할 수 있는 방법론을 개발해야 합니다. 특히, 여러 개념이 혼재되어 있는 특징이나 관련 없는 개념을 포함하는 특징을 분리하고 해석하는 기술이 필요합니다. 예를 들어, "사과"라는 특징이 과일, 기업, 역사적 사건 등 다양한 의미를 내포하고 있을 때, 각 의미를 분리하여 해석할 수 있어야 합니다.
대규모 모델 분석 기술 개발: GPT-4는 1,600만 개의 특징을 가지고 있지만, 이는 빙산의 일각에 불과합니다. 더욱 대규모의 모델을 분석할 수 있는 기술을 개발하여 LLM의 전체적인 작동 방식을 이해해야 합니다. 예를 들어, 현재는 LLM의 특정 레이어(layer)에 대해서만 희소 오토인코더를 적용하고 있지만, 모델 전체에 대한 분석을 수행할 수 있다면 LLM의 작동 방식을 더욱 포괄적으로 이해할 수 있을 것입니다.
다양한 데이터 및 모델에 대한 연구: 희소 오토인코더를 다양한 종류의 데이터와 모델에 적용하여 그 효과를 검증하고, 각 모델의 특징을 비교 분석해야 합니다. 예를 들어, 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 학습한 LLM에 희소 오토인코더를 적용하여 LLM이 다양한 정보를 어떻게 처리하고 통합하는지 분석할 수 있습니다.
7. LLM, 더 똑똑하고 안전하게!
7.1 희소 오토인코더 연구가 왜 중요한가요?
희소 오토인코더는 LLM의 블랙박스를 여는 열쇠입니다. LLM의 학습 과정을 분석하고 이해함으로써, 우리는 LLM을 더욱 발전시키고 활용 범위를 넓힐 수 있습니다. 예를 들어, 희소 오토인코더를 통해 LLM의 편향성을 파악하고 개선할 수 있습니다. 또한, LLM의 학습 데이터를 효율적으로 관리하고 모델의 성능을 향상시키는 데에도 활용할 수 있습니다.
7.2 LLM의 발전을 위한 앞으로의 과제는 무엇일까요?
LLM은 아직 완벽하지 않습니다. 때로는 엉뚱한 답변을 하거나 편향된 정보를 제공하기도 합니다. 따라서 LLM을 더욱 발전시키기 위해서는 다음과 같은 과제를 해결해야 합니다.
편향성 완화: LLM이 학습 데이터에 존재하는 편향성을 그대로 학습하지 않도록 하는 기술 개발이 필요합니다. 예를 들어, 데이터 필터링, 데이터 증강, 공정성 제약 등 다양한 방법을 통해 편향성을 완화할 수 있습니다.
설명 가능성 향상: LLM이 왜 특정 답변을 생성했는지 설명할 수 있도록 하는 기술 개발이 필요합니다. 이는 LLM의 신뢰성을 높이고, 오류를 수정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 특정 단어나 문맥에 대한 LLM의 해석을 시각화하거나, LLM의 추론 과정을 단계별로 설명하는 기술을 개발할 수 있습니다.
안전성 강화: LLM이 악용될 가능성을 최소화하고 안전하게 사용될 수 있도록 하는 기술 개발이 필요합니다. 예를 들어, LLM이 유해하거나 위험한 콘텐츠를 생성하지 않도록 하는 안전 장치를 마련하거나, LLM의 사용을 제한하는 기술을 개발할 수 있습니다.
8. 결론
본 보고서는 희소 오토인코더를 활용하여 LLM의 학습 과정과 내부 표상을 분석한 연구 결과를 바탕으로 LLM의 작동 방식을 심층적으로 분석하고, LLM 연구 및 개발에 대한 시사점을 제시했습니다. 희소 오토인코더는 LLM의 블랙박스를 여는 열쇠이며, LLM의 학습 과정과 내부 표상을 이해하는 것은 LLM의 성능 향상뿐만 아니라, 인공지능 기술의 발전과 윤리적 사용을 위해 필수적입니다.
LLM은 뛰어난 언어 능력, 추론 능력, 상식 등을 갖추고 있지만, 여전히 편향성, 설명 가능성, 안전성 등 해결해야 할 과제가 많습니다. 앞으로 희소 오토인코더와 같은 기술을 통해 LLM의 학습 과정을 분석하고 이해함으로써, LLM을 더욱 발전시키고 활용 범위를 넓힐 수 있을 것입니다. LLM이 인간과 함께 더 나은 미래를 만들어갈 수 있도록, 지속적인 연구와 개발이 필요합니다. - 끝 -
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[참고 자료]
Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet (Templeton, A., Conerly, T., et al., 2024)(LINK)
Sparse autoencoder (Andrew Ng, 2010)(LINK)
Extracting Concepts from GPT-4(OpenAI, 2024)(LINK)
Scaling and evaluating sparse autoencoders(Gao, L., Tour, T., et al, 2024)(LINK)
