GN⁺: 사고 과정 추론이 신경망의 연산을 돕는 방법

사고 과정 추론이 신경망 계산에 도움이 되는 방법

• 대규모 언어 모델이 문제를 해결할 때 작업을 보여주면 성능이 향상됨.
• 연구자들은 이 기술이 왜 효과적인지 이해하기 시작함.

트랜스포머 훈련

• 대규모 언어 모델은 인공 신경망이라는 수학적 구조를 기반으로 함.
• 신경망 내부의 '뉴런'은 개별 단어를 나타내는 숫자의 긴 문자열에 대해 간단한 수학 연산을 수행함.
• 트랜스포머는 특별한 수학적 구조인 주의력 헤드를 사용하여 텍스트를 빠르게 스캔하고 단어 간의 관련 연결을 식별함.

트랜스포머의 복잡성

• 트랜스포머의 이론적 연구는 훈련 중에 발생하는 것을 고려하지 않고, 트랜스포머를 특정 컴퓨터처럼 취급하여 연구함.
• 연구자들은 트랜스포머가 튜링 기계만큼 강력할 수 있다는 것을 증명함.

사고 실험

• 연구자들은 트랜스포머가 출력을 재활용할 때 얼마나 더 강력해지는지에 대한 질문을 제기함.
• 사고 과정 추론이 트랜스포머의 한계를 우회하는 방법을 제공할 수 있음.

현실로 돌아가기

• 이론적 분석은 실제 언어 모델에 대해 많은 것을 밝히지만, 완벽한 결과를 예상할 수는 없음.
• 복잡성 이론 분석은 트랜스포머의 한계를 인식하는 데 중요함.

GN⁺의 의견

• 이 연구는 인공지능 분야에서 트랜스포머 모델의 한계와 잠재력을 이해하는 데 중요한 기여를 함. 특히, 사고 과정 추론이 복잡한 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 통찰을 제공함.
• 그러나 이론적 연구 결과가 실제 모델의 성능과 항상 일치하지는 않기 때문에, 실제 어플리케이션에 적용할 때는 주의가 필요함. 실제 환경에서의 성능은 훈련 데이터, 모델 구조, 하이퍼파라미터 조정 등 다양한 요소에 의해 영향을 받음.
• 이 기사는 언어 처리 모델의 한계를 인식하고, 더 나은 모델을 개발하기 위한 연구 방향을 제시함으로써, AI 연구자들에게 유용한 정보를 제공함.
• 비슷한 기능을 가진 다른 프로젝트로는 OpenAI의 GPT 시리즈가 있으며, 이는 대규모 언어 모델의 성능을 실제로 확인할 수 있는 좋은 예시임.
• 새로운 기술이나 모델을 도입할 때는 항상 기존 시스템과의 호환성, 비용, 성능, 유지 관리 등을 고려해야 하며, 이 기사에서 다룬 연구는 이러한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 배경 지식을 제공함.

[neo]

Hacker News 의견

• 체인 오브 쏘트(chain-of-thought)와 상호작용하는 경험에 대한 의견:

  • 체인 오브 쏘트는 수학이나 논리의 엄격한 체인과 같지 않음.
  • 모델이 단계별 추론을 통해 출력하는 것은 관련 맥락의 강도에 달려 있으며, 이는 인간이 수행하는 수학/논리에 비해 훨씬 약함.
  • 모델은 인간처럼 논리적으로 추론하지 않고 관련 맥락을 통해 뛰어넘음.
  • 변환 모델은 토큰을 생성할 때만 계산을 수행하므로, 체인 오브 쏘트를 사용하여 더 많은 토큰을 생성하면 모델이 "생각할" 시간이 늘어남.

• 계산의 형식적 연구와 관련된 중심적인 질문들:

  • 계산의 형식적 연구는 1936년 튜링 기계를 상상한 앨런 튜링에게 거슬러 올라감.
  • 이보다 더 이른 1920년대에 모세스 쇤핑켈이 조합 논리를, 1930년대 초에 알론조 처치가 람다 계산법을 개발함.
  • 이러한 모델들은 계산 복잡성 이론의 기초로는 적합하지 않음.

• 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 두 가지 관점:

  • LLM에 대해 "의식이 있다" 또는 "단지 인상적인 데이터셋을 가진 다음 토큰 예측기"라고 주장하는 것은 ML 기초를 배운 후 LLM을 접한 사람들과 그 반대의 경우로 나뉨.
  • 기초 개념이 더 큰 그림을 보는 데 한계를 둘 수 있으므로, 논쟁을 환영함.
  • 체인 오브 쏘트에 대한 원래 논문의 결과가 후속 시도에서 재현되지 않는 경우가 많음.

• 모델이 생각할 수 없음:

  • 모델은 입력 맥락을 사용하여 출력을 예측함.
  • 반복적으로 해결해야 하는 문제의 경우, 중간 단계를 맥락에 유지해야 함.

• 계산 복잡성에 대한 간단한 이유:

  • LLM을 입력에 대해 한 번의 상수 시간 전방 통과를 수행하는 컴퓨터로 생각하면, 더 많은 사이클을 제공하면 더 많은 계산을 수행할 수 있음.
  • 단일 계층 퍼셉트론이 XOR을 계산할 수 없는 문제의 확장임.

• 체인 오브 쏘트의 기적에 대한 간단한 설명:

  • 데이터와 프롬프트가 놀랍게도 작동하는 것에 대한 트윗을 인용.
  • 수학 문제의 단계별 해결책을 제공하는 웹사이트가 많이 존재함.

• 체인 오브 쏘트와 관련된 의견:

  • 체인 오브 쏘트는 "뭉개기"와 유사하며, 이는 지능의 근사치에 대한 올바른 접근법으로 직관적으로 이해됨.

• 체인 오브 쏘트를 적용하고 인공 의식을 실험한 경우:

  • 질문에 대한 답변을 넘어서 체인 오브 쏘트를 계속할 때 인공 의식의 형태가 나타남.

• 체인 오브 쏘트를 뒤집어 적용한 경우:

  • 모델을 훈련하여 먼저 답을 내고 그 후에 그 단계를 추론하게 함.
  • 미스트랄 AI의 연구자들이 이 방법을 사용하였으며, 복잡한 질문에 대해 모델이 먼저 답한 후에 추론하는 행동을 보임.