Concetti Chiave
대규모 언어 모델의 윤리적 추론 및 도덕적 가치 정렬은 프롬프트된 언어에 따라 크게 달라진다.
Sintesi
이 연구는 GPT-4, ChatGPT, Llama2-70B-Chat 등 3개의 대표적인 대규모 언어 모델의 윤리적 추론 능력을 영어, 스페인어, 러시아어, 중국어, 힌디어, 스와힐리어 등 6개 언어로 확장하여 분석하였다.
주요 발견사항은 다음과 같다:
- GPT-4가 가장 일관적이고 편향되지 않은 윤리적 추론 능력을 보였지만, ChatGPT와 Llama2-70B-Chat은 영어 이외의 언어에서 상당한 도덕적 가치 편향을 보였다.
- 이러한 편향의 성격은 언어마다 크게 다르게 나타났는데, GPT-4에서도 이러한 현상이 관찰되었다.
- 전반적으로 모델의 윤리적 추론 능력은 영어와 러시아어에서 가장 우수했고, 힌디어와 스와힐리어에서 가장 저조했다.
이 연구 결과는 대규모 언어 모델의 윤리적 추론 능력이 언어와 문화에 따라 크게 달라질 수 있음을 보여준다. 따라서 이러한 모델을 실제 응용 분야에 적용할 때는 언어와 문화적 맥락을 고려해야 한다.
Statistiche
영어와 스페인어, 그리고 힌디어와 중국어에서 모델들의 편향 패턴이 유사하게 나타났다.
GPT-4는 대부분의 언어에서 가장 우수한 윤리적 추론 능력을 보였지만, 힌디어에서는 예외적으로 저조한 성과를 보였다.
Llama2-70B-Chat은 전반적으로 가장 낮은 윤리적 추론 능력을 보였다.
Citazioni
"대규모 언어 모델의 윤리적 추론 및 도덕적 가치 정렬은 프롬프트된 언어에 따라 크게 달라진다."
"GPT-4가 가장 일관적이고 편향되지 않은 윤리적 추론 능력을 보였지만, ChatGPT와 Llama2-70B-Chat은 영어 이외의 언어에서 상당한 도덕적 가치 편향을 보였다."
"이러한 편향의 성격은 언어마다 크게 다르게 나타났는데, GPT-4에서도 이러한 현상이 관찰되었다."