상식 지식과 참조 지식의 차이점 분석 및 대규모 언어 모델 성능 비교

핵심 개념

상식 지식과 참조 지식의 구분은 모호하며, 많은 상식 추론 벤치마크 데이터셋에 상식이 아닌 지식이 상당 부분 포함되어 있어 대규모 언어 모델의 진정한 상식 추론 능력 측정을 저해할 수 있다.

초록

상식 지식과 참조 지식 구분의 중요성

본 연구 논문은 자연어 처리, 특히 상식 추론 벤치마크 데이터셋의 신뢰성에 대한 비판적인 분석을 제시합니다. 저자들은 상식 지식과 다른 유형의 지식(참조 지식)을 명확하게 구분하지 않아 많은 데이터셋에 상식이 아닌 지식이 상당 부분 포함되어 있다고 주장합니다.

본 연구는 상식 지식과 참조 지식을 구분하는 명확한 기준을 제시하고, 이를 바탕으로 기존 상식 추론 벤치마크 데이터셋을 분석하여 실제 상식 지식을 요구하는 비율을 조사하고, 대규모 언어 모델의 상식 추론 능력을 정확하게 평가하는 것을 목표로 합니다.

상식 지식 정의: 저자들은 기존 연구들을 분석하여 상식 지식과 참조 지식을 구분하는 다양한 특징들을 제시하고, 이를 바탕으로 통합적인 정의를 제시합니다.
데이터셋 분석: CommonsenseQA 및 CommonsenseQA 2.0 데이터셋을 대상으로 제시된 정의를 기반으로 각 인스턴스의 지식 유형(상식 또는 참조)을 분류하고, 각 유형의 비율을 계산합니다.
LLM 성능 평가: Gemini-Pro, ChatGPT, LLaMa2-7B, Mixtral-8x7B 등의 대규모 언어 모델을 사용하여 상식 지식과 참조 지식으로 분류된 하위 데이터셋에서의 성능(정확도)을 비교 분석합니다.

핵심 통찰 요약

What Really is Commonsense Knowledge?

by Quyet V. Do,... 게시일 arxiv.org 11-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.03964.pdf

더 깊은 질문

상식 지식과 참조 지식을 명확하게 구분하는 것이 왜 중요하며, 이러한 구분이 자연어 처리 분야에 어떤 영향을 미칠까요?

상식 지식과 참조 지식의 명확한 구분은 자연어 처리 분야의 발전에 매우 중요한 영향을 미칩니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
1. 인공지능 모델의 추론 능력 평가:

상식 추론 능력: 상식 지식은 명시적으로 기술되어 있지 않아도 사람들이 일반적으로 알고 있는 사실이나 암묵적인 규칙을 의미합니다. 상식 지식을 필요로 하는 질문에 대해 인공지능 모델이 얼마나 잘 답변하는지 평가함으로써, 인간과 유사한 방식으로 추론하고 문제를 해결하는 능력을 갖추고 있는지 판단할 수 있습니다.
정보 검색 능력: 참조 지식은 사전, 백과사전, 법률 문서 등 객관적인 출처에서 얻을 수 있는 정보를 의미합니다. 참조 지식 관련 질문에 대한 답변은 모델의 정보 검색 능력을 평가하는 척도가 됩니다.
기존의 많은 상식 추론 벤치마크 데이터셋은 상식 지식과 참조 지식을 명확하게 구분하지 못했습니다. 이로 인해, 단순히 정보 검색 능력이 뛰어난 모델이 상식 추론 능력까지 뛰어난 것으로 잘못 평가될 수 있었습니다. 상식 지식과 참조 지식을 구분하여 데이터셋을 구축하고, 각각에 특화된 평가 지표를 개발하면 인공지능 모델의 추론 능력을 더욱 정확하게 평가할 수 있습니다.
2. 더욱 자연스럽고 인간적인 인공지능 시스템 개발:

상식 추론 기반 대화 생성: 상식 지식은 자연스러운 대화를 위해 필수적인 요소입니다. 예를 들어, "비가 오면 우산을 써야 한다"와 같은 상식 지식을 갖춘 모델은 "오늘 비가 오는데 우산 챙겨" 와 같은 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.
상황 인지 및 예측: 상식 지식은 특정 상황을 이해하고 예측하는 데에도 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, "결혼식에서 사람들은 슬퍼하지 않는다"와 같은 상식 지식을 학습한 모델은 결혼식 장면에서 어떤 감정 표현이 적절한지 판단할 수 있습니다.
상식 지식을 명확하게 정의하고 이를 학습 데이터로 활용하면 인간의 사고방식과 유사하게 작동하는 인공지능 시스템을 개발할 수 있습니다. 이는 챗봇, 가상 비서, 번역, 요약 등 다양한 자연어 처리 응용 분야에서 더욱 자연스럽고 인간적인 사용자 경험을 제공하는 데 기여할 것입니다.

본 연구에서 제시된 상식 지식의 정의는 문화적 배경이나 개인적인 경험에 따라 달라질 수 있을까요? 만약 그렇다면, 이러한 차이를 어떻게 반영하여 보다 보편적인 상식 지식 데이터셋을 구축할 수 있을까요?

네, 본 연구에서 제시된 상식 지식의 정의는 문화적 배경이나 개인적인 경험에 따라 달라질 수 있습니다.

문화적 상대성: "결혼식에서 흰색 옷을 입는 것은 피해야 한다"는 한국에서는 상식으로 통용되지만, 서양 문화권에서는 흰색 웨딩드레스가 일반적입니다. 이처럼 문화적 배경에 따라 상식으로 여겨지는 지식은 달라질 수 있습니다.
개인적 경험: "고양이는 사람을 잘 따른다"는 일반적인 상식이지만, 고양이에게 물린 경험이 있는 사람에게는 그렇지 않을 수 있습니다. 이처럼 개인적인 경험은 상식 지식에 대한 인식에 영향을 미칠 수 있습니다.
보다 보편적인 상식 지식 데이터셋을 구축하기 위해서는 다음과 같은 노력이 필요합니다.

다양한 문화권의 데이터 수집: 특정 문화권에 편향되지 않도록 다양한 문화권의 언어 데이터를 수집하고, 각 문화권의 특성을 반영한 상식 지식을 포함해야 합니다.
데이터 편향 완화: 특정 집단의 가치관이나 편견이 반영되지 않도록 데이터 수집 및 가공 과정에서 주의를 기울여야 합니다. 다양한 배경의 데이터 라벨러를 모집하고, 편향 완화 알고리즘을 적용하는 등의 노력을 통해 데이터의 공정성을 확보해야 합니다.
메타 정보 활용: 데이터 인스턴스에 문화적 배경, 출처, 신뢰도 등 메타 정보를 추가하여 특정 상황에 맞는 상식 지식을 선택적으로 활용할 수 있도록 해야 합니다.
지속적인 업데이트: 상식 지식은 시간이 흐름에 따라 변화할 수 있으므로, 데이터셋을 지속적으로 업데이트하여 최신 정보를 반영해야 합니다.

인간의 상식 추론 과정을 모방하는 새로운 인공지능 모델을 개발한다면, 어떤 방식으로 접근하는 것이 효과적일까요?

인간의 상식 추론 과정을 모방하는 새로운 인공지능 모델을 개발하기 위해 다음과 같은 방식으로 접근할 수 있습니다.
1. 암묵적 지식의 명시적 표현:

지식 그래프: "비" - "내린다" - "땅" 과 같이 개념 간의 관계를 연결하는 지식 그래프를 구축하여 암묵적인 상식 지식을 명시적으로 표현할 수 있습니다. 이를 통해 인공지능 모델은 관계 추론, 상황 예측 등 더 복잡한 추론을 수행할 수 있습니다.
규칙 기반 시스템: "만약 A이면 B이다"와 같은 형태의 규칙을 정의하여 특정 상황에 대한 행동이나 판단을 모델에게 학습시킬 수 있습니다. 예를 들어, "만약 비가 오면 우산을 쓴다"는 규칙을 통해 비가 오는 상황에서 우산을 쓰는 행동을 유도할 수 있습니다.
2. 다양한 추론 방식의 통합:

연역적 추론: 주어진 명제들로부터 논리적 규칙을 통해 새로운 결론을 도출하는 방식입니다. 예를 들어, "모든 사람은 죽는다"와 "소크라테스는 사람이다"라는 명제로부터 "소크라테스는 죽는다"는 결론을 도출할 수 있습니다.
귀납적 추론: 구체적인 사례들을 통해 일반적인 규칙이나 패턴을 찾아내는 방식입니다. 예를 들어, 여러 마리의 고양이를 관찰한 결과를 바탕으로 "고양이는 야옹하고 운다"는 일반적인 결론을 도출할 수 있습니다.
유추: 기존의 지식이나 경험을 바탕으로 새로운 상황에 대한 판단이나 예측을 하는 방식입니다. 예를 들어, "사자가 고양이과 동물이라면 호랑이도 고양이과 동물일 것이다"와 같이 유사한 특징을 가진 대상을 통해 새로운 사실을 추론할 수 있습니다.
인간은 상황에 따라 다양한 추론 방식을 조합하여 사용합니다. 인공지능 모델이 인간과 유사한 추론 능력을 갖추기 위해서는 위에서 언급된 다양한 추론 방식을 적절히 통합하는 것이 중요합니다.
3. 학습 방법론의 발전:

딥러닝과 추론 규칙의 결합: 딥러닝 모델은 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 데 뛰어나지만, 설명 가능성이 낮고 일반화 능력이 부족하다는 한계가 있습니다. 딥러닝 모델에 명시적인 추론 규칙을 결합하면 모델의 설명 가능성과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.
강화 학습: 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 극대화하는 방향으로 학습하는 방식입니다. 강화 학습을 통해 인공지능 모델은 시행착오를 거치면서 상식 지식을 습득하고, 다양한 상황에 적응하는 법을 배울 수 있습니다.
인간의 상식 추론 과정은 매우 복잡하고 아직 완벽하게 밝혀지지 않았습니다. 따라서, 인간의 추론 과정을 모방하는 인공지능 모델을 개발하기 위해서는 위에서 제시된 방법들을 포함한 다양한 접근 방식을 끊임없이 연구하고 발전시켜야 합니다.