대규모 언어 모델이 규칙을 학습할 수 있다

Core Concepts

대규모 언어 모델은 몇 가지 예시와 중간 단계를 통해 다양한 추론 작업에서 인상적인 성능을 보여주지만, 암시적 지식에 의존하는 프롬프팅 방식은 암시적 지식이 잘못되거나 작업과 일치하지 않을 때 잘못된 답변을 생성할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 규칙 라이브러리를 학습하는 Hypotheses-to-Theories(HtT) 프레임워크를 제안한다.

Abstract

HtT는 유도 단계와 연역 단계로 구성되어 있다. 유도 단계에서는 언어 모델이 먼저 훈련 예제 집합에서 규칙을 생성하고 검증한다. 충분히 자주 나타나고 올바른 답변과 연관되는 규칙들을 수집하여 규칙 라이브러리를 구축한다. 연역 단계에서는 언어 모델이 학습된 규칙 라이브러리를 활용하여 추론을 수행하여 테스트 질문에 답변한다.
수치 추론 및 관계 추론 문제에 대한 실험에서 HtT는 기존 프롬프팅 방식보다 11-27%의 절대적인 정확도 향상을 보여준다. 또한 학습된 규칙은 다른 모델과 동일한 문제의 다른 형태로 전이될 수 있다.

Stats

6 + 4 = 11. 자릿수는 1이고 올림수는 1.
7 + 1 + 1 = 10. 자릿수는 0이고 올림수는 1.
선행 자릿수 1. 따라서 답은 101.
6 + 7 = 13. 자릿수는 3이고 올림수는 1.
8 + 5 + 1 = 15. 자릿수는 5이고 올림수는 1.
선행 자릿수 1. 따라서 답은 153.
3 + 4 = 7. 자릿수는 7이고 올림수는 0.
6 + 3 = 10. 자릿수는 0이고 올림수는 1.
선행 자릿수 1. 따라서 답은 107.

Quotes

"Even if LLMs occasionally hallucinate rules, they are able to produce correct rules on a reasonable subset of examples with a reasonable probability."
"Retrieving rules is easier than generating correct rules for an LLM. Hence an LLM will perform better on deductive reasoning when primed with explicit rules."

Key Insights Distilled From

Large Language Models can Learn Rules

by Zhaocheng Zh... at arxiv.org 04-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.07064.pdf

Deeper Inquiries

대규모 언어 모델이 규칙을 학습하는 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제는 무엇이 있을까?

대규모 언어 모델이 규칙을 학습하는 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제 중 하나는 악용 가능성입니다. 이러한 능력은 개인 데이터 수집, 사회 공학적 기술, 법적 절차 남용 등에 악용될 수 있습니다. 예를 들어, 개인 정보를 수집하여 개인의 프라이버시를 침해하거나, 사회 공학적 기술을 사용하여 사람들을 속이는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 법적 절차를 남용하여 부당한 이익을 얻는 데 사용될 수도 있습니다. 이러한 윤리적 문제에 대비하여 모델을 개발하고 사용하는 과정에서 개인 정보 보호, 사회적 영향, 공정성 등을 고려해야 합니다.

HtT 프레임워크의 한계는 무엇이며, 이를 극복하기 위한 방법은 무엇일까?

HtT 프레임워크의 한계 중 하나는 기본 모델이 강력한 지식과 검색 능력을 가져야 한다는 점입니다. 예를 들어, GPT3.5와 같이 비실력한 모델은 비십진 시스템에 대한 약한 지식으로 인해 HtT의 이득이 미미할 수 있습니다. 또한, 규칙 라이브러리가 LLM의 입력 컨텍스트에 맞지 않을 때 추론을 확장하는 것이 어려울 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로는 검색 데이터셋에서 세밀한 조정을 통해 검색 능력을 향상시키는 것이 있습니다. 또한, 규칙 라이브러리가 LLM의 입력 컨텍스트에 맞지 않을 때 추론을 확장하는 것이 어려울 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로는 검색 데이터셋에서 세밀한 조정을 통해 검색 능력을 향상시키는 것이 있습니다.

대규모 언어 모델의 규칙 학습 능력이 발전한다면 어떤 새로운 응용 분야에 활용될 수 있을까?

대규모 언어 모델의 규칙 학습 능력이 발전한다면 다양한 새로운 응용 분야에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리 분야에서는 더 정확하고 일관된 추론을 수행할 수 있게 되어 자연어 이해, 질문 응답 시스템, 대화형 시스템 등에서 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 프로그램 합성 및 심볼릭 추론 분야에서는 복잡한 프로그램을 생성하고 추론하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 지식 그래프 추론, 이해 그래프 추론, 지식 기반 시스템 등에서도 활용될 수 있어 다양한 분야에서 혁신적인 응용이 가능할 것으로 기대됩니다.