핵심 개념
대규모 언어 모델(LLM)의 뛰어난 성능에도 불구하고, 훈련 데이터 암기는 심각한 프라이버시 및 보안 위험을 초래할 수 있으며, 이를 완화하기 위한 다양한 측정 방법, 영향 요인, 완화 전략 및 향후 연구 방향을 제시한다.
초록
대규모 언어 모델에서의 의도치 않은 암기 현상: 종합적 고찰
본 연구 논문은 대규모 언어 모델(LLM)에서 발생하는 의도치 않은 암기 현상에 대한 종합적인 고찰을 제공합니다. LLM은 텍스트 생성, 코드 합성, 기계 번역, 질문 답변, 요약 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에서 뛰어난 성능을 보여주지만, 훈련 데이터에서 특정 문구나 구절을 암기하여 재현하는 경향이 있습니다. 이러한 암기 현상은 개인정보보호, 보안, 저작권 침해와 관련된 심각한 윤리적, 법적 문제를 야기할 수 있습니다.
본 논문은 LLM에서 발생하는 의도치 않은 암기 현상을 다양한 측면에서 분석하고, 이를 완화하기 위한 전략과 향후 연구 방향을 제시하는 것을 목표로 합니다.
본 논문에서는 LLM 암기 현상을 의도성, 심각성, 검색 가능성, 추상화, 투명성의 다섯 가지 주요 차원에서 살펴봅니다. 또한 암기 측정 지표 및 방법, 암기 현상에 기여하는 요인, 특정 모델 아키텍처에서 암기가 나타나는 방식, 암기 효과를 완화하기 위한 전략을 분석합니다.