스케일링 언어 모델: 방법, 분석 및 Gopher 훈련에서 얻은 인사이트

Source: Dev.to

Overview

연구자들은 Gopher라는 매우 큰 언어 시스템을 구축하여 컴퓨터가 방대한 양의 글을 읽을 때 어떤 일이 일어나는지 살펴보았습니다.

Scaling Effects

• 모델의 규모가 커짐에 따라 질문에 답하고 잘못된 사실을 찾아내는 등 간단한 작업에서 훨씬 더 높은 성능을 보였습니다.
• 보다 복잡한 논리나 수학 과제에 대한 개선은 일관되지 않았습니다.

Performance Gains

• 가장 큰 향상은 읽기와 이해 능력에서 나타났습니다:
  • 독해력과 사실 검증이 크게 개선되었습니다.

Safety and Bias

• 모델은 해롭거나 혐오적인 발언을 감지하는 능력도 향상되었지만, 여전히 편향될 수 있습니다.
• 편향에 대한 우려는 여전히 존재하며, 안전한 배포를 위한 지속적인 작업이 필요합니다.

Future Directions

• 앞으로는 모델을 보다 공정하고 안전하게 만들면서도, 우리에게 학습과 창작에 도움이 되는 능력은 유지하는 데 초점을 맞출 것입니다.

Further Reading

Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher