대규모 언어 모델(LLM)과 인간의 본질

Основные понятия

대규모 언어 모델의 성공은 인간의 의사결정 메커니즘, 특히 상황 인식과 실천 공유에 기반한 것으로 설명될 수 있다.

Аннотация

이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 작동 원리를 설명하기 위해 인간의 의사결정 메커니즘에 대한 세 가지 이론을 통합한다.

1. 전통적인 인공지능(GOFAI)의 상징적 표현 및 추론 모델
2. 철학자와 심리학자들이 제안한 반응형 시스템 모델
3. 사회학에서 제안된 실천 생태계 모델

저자는 이러한 통합 모델을 통해 LLM이 인간의 언어 사용을 모방하는 방식을 설명한다. 핵심은 LLM이 언어를 의미의 표현이 아닌 공유된 실천의 협상 수단으로 활용한다는 것이다.

LLM은 언어 입력에 대해 적절한 실천을 선택하고 이를 상황에 맞게 수정하여 출력한다. 이는 인간이 상황에 맞는 실천을 선택하고 협상하는 방식과 유사하다. 따라서 LLM의 성공은 인간의 의사결정 메커니즘에 대한 통찰을 제공한다.

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Ключевые выводы из

LLMs and the Human Condition

by Peter Wallis в arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.08403.pdf

Дополнительные вопросы

LLM의 실천 기반 모델이 인간의 고차원적 추론 능력을 설명할 수 있을까?

이 논문에서 제안된 LLM의 실천 기반 모델은 인간의 고차원적 추론 능력을 설명하는 데 일부 도움이 될 수 있습니다. 모델은 대부분의 행위가 주변 환경에 반응하거나 이미 알고 있는 실천법을 채택하는 것으로 설명되며, 이는 인간의 의사결정 방식과 유사합니다. 인간은 주변 환경에 반응하거나 이미 알고 있는 실천법을 통해 행동하는 경향이 있으며, 이러한 행동은 다양한 상황에서 반복되어 익숙해지고 예측 가능해집니다. 따라서 LLM의 모델은 인간의 추론 능력을 일부 설명할 수 있을 것으로 보입니다.

LLM의 실천 기반 모델이 인간의 창의성과 혁신을 설명할 수 있을까?

LLM의 실천 기반 모델은 주로 이미 알고 있는 실천법을 기반으로 한다고 설명되었기 때문에 인간의 창의성과 혁신을 완전히 설명하기에는 한계가 있을 수 있습니다. 창의성과 혁신은 기존의 틀을 벗어나 새로운 아이디어나 방법을 개발하는 과정이며, 이는 단순히 반복되는 실천법으로는 설명하기 어려운 복잡한 인지 능력을 요구합니다. 따라서 LLM의 모델은 창의성과 혁신을 완전히 설명하는 데는 한계가 있을 수 있습니다.

LLM의 실천 기반 모델이 인간의 도덕성과 윤리적 의사결정을 설명할 수 있을까?

LLM의 실천 기반 모델은 인간의 도덕성과 윤리적 의사결정을 설명하는 데 일부 도움이 될 수 있습니다. 모델은 주변 환경에 반응하거나 이미 알고 있는 실천법을 통해 행동하는 것으로 설명되며, 이는 도덕적인 의사결정에도 적용될 수 있습니다. 인간은 도덕적인 가치관과 윤리적 원칙을 기반으로 행동하며, 이러한 가치관과 원칙은 주변 환경과 사회적 실천법에 반영될 수 있습니다. 따라서 LLM의 모델은 인간의 도덕성과 윤리적 의사결정을 이해하는 데 일부 도움이 될 수 있을 것으로 보입니다.