이 연구는 단어 순서가 언어 모델의 성능에 미치는 영향을 재구성 및 생성 관점에서 분석하였다.
먼저, 다양한 데이터셋을 선정하여 실험을 진행하였다. 선정된 데이터셋은 선언문, 부분 순서 또는 비교 관계 표현, 프로그래밍 언어 등 다양한 특성을 가지고 있다.
실험에서는 두 가지 과제를 수행하였다. 첫째, 단어 순서를 섞은 문장을 입력받아 원래 순서로 복원하는 재구성 과제를 진행하였다. 둘째, 섞인 단어 순서로 문장을 생성하는 과제를 수행하였다.
실험 결과, ChatGPT는 단어 순서 정보를 활용하여 추론을 수행하는 것으로 나타났다. 특히 BF와 Loop 데이터셋에서 단어 순서 교란이 성능 저하를 크게 유발하였다. 이는 ChatGPT가 단어 순서 정보에 의존하고 있음을 보여준다.
한편, RTP와 CS 데이터셋에서는 단어 순서 교란이 성능에 미치는 영향이 상대적으로 작았다. 이는 이들 데이터셋이 단어 자체의 의미에 더 의존하고 있음을 시사한다.
종합적으로 이 연구는 단어 순서가 언어 모델의 성능에 미치는 영향을 다각도로 분석하였으며, 기존 가설을 검증하고 새로운 통찰을 제공하였다.
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by Qinghua Zhao... at arxiv.org 03-19-2024
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