Beyond the Imitation Game: 언어 모델의 능력 정량화 및 외삽

Source: Dev.to

Summary

• 연구자들은 BIG-bench를 구성했으며, 이는 현재와 미래의 언어 모델 능력을 평가하기 위해 많은 기여자들이 만든 204개의 과제 모음이다.
• 과제들은 사실 기억, 다단계 추론, 상식, 사회적 질문 등 다양한 영역을 포괄한다.
• 모델 규모가 커질수록 사실 기억 성능은 향상되지만, 인간은 여전히 많은 과제에서 큰 차이로 모델을 앞선다.
• 일부 능력은 점진적으로 개선되는 반면, 다른 능력은 특정 모델 크기에서 급격한 도약을 보이며—이러한 “돌파구”는 취약할 수 있다.
• 서로 다른 모델 아키텍처가 놀라울 정도로 유사하게 행동하지만, 일부 기법은 미미한 이점을 제공한다.
• 편향은 모호한 질의에 대해 규모가 커질수록 증폭되는 경향이 있지만, 작은 프롬프트 조정으로 완화할 수 있다.
• 이 연구는 마법 같은 해결책을 제시하지 않으며, 꾸준한 진전 영역과 잠재적인 놀라움을 강조한다.
• 목표는 새로운 능력에 대비하고, 광범위한 배포 전에 보다 안전하고 공정한 행동을 보장하는 데 있다.

모방 게임을 넘어: 언어 모델의 능력을 정량화하고 외삽하기