Core Concepts
대형 언어 모델은 문맥 지식과 매개변수 지식을 통합할 때 복잡한 지식 충돌에 직면하며, 이는 모델의 신뢰성과 성능에 중대한 영향을 미친다.
Abstract
이 논문은 대형 언어 모델(LLM)의 지식 충돌에 대한 심층 분석을 제공한다. 저자들은 문맥-메모리 충돌, 문맥 간 충돌, 메모리 내 충돌의 세 가지 주요 유형의 지식 충돌을 식별하고 분석한다.
문맥-메모리 충돌은 LLM의 고정된 매개변수 지식과 동적인 외부 정보 간의 불일치에서 비롯된다. 이는 시간적 불일치와 잘못된 정보 오염으로 인해 발생한다. LLM은 문맥 정보에 매우 민감하지만 동시에 자신의 내부 지식에 대한 확증 편향을 보인다.
문맥 간 충돌은 LLM이 외부 정보원을 통합할 때 발생하는데, 이는 검색된 문서 간의 불일치로 인한 것이다. 이는 잘못된 정보와 시간이 지남에 따라 변화하는 정보로 인해 발생한다. LLM의 성능과 잘못된 정보 감지 능력이 크게 저하될 수 있다.
메모리 내 충돌은 LLM의 매개변수 내에 내재된 지식 간의 불일치에서 비롯된다. 이는 훈련 데이터의 편향, 디코딩 전략, 지식 편집으로 인해 발생한다. LLM은 자기 불일치성을 보이며, 지식 표현의 복잡성으로 인해 층간 불일치도 나타난다.
이 논문은 각 유형의 지식 충돌에 대한 원인, 모델 행동 분석, 해결책을 체계적으로 제시한다. 이를 통해 LLM의 견고성을 높이기 위한 전략을 제공한다.
Stats
브라질은 FIFA 월드컵에서 가장 많은 5번의 우승 기록을 보유하고 있다.
이탈리아는 FIFA 월드컵에서 4번의 우승 기록을 보유하고 있다.
독일은 공식적으로 가장 성공적인 국가대표팀으로 인정받고 있다.
Quotes
"LLM은 문맥 정보에 매우 민감하지만 동시에 자신의 내부 지식에 대한 확증 편향을 보인다."
"LLM은 자기 불일치성을 보이며, 지식 표현의 복잡성으로 인해 층간 불일치도 나타난다."