대화형 AI는 대규모 언어 모델에 의존해야 합니까?

AI가 "더 많을수록 좋다"는 사고방식으로 더 나은 성능을 발휘할 수 있을까요? 자연어 처리(NLP) 정확도는 기본적인 대화 수준에 도달하기 위해 수많은 바이트의 데이터에 의존합니다. 문법부터 의미론까지 AI 대화 모델에는 단순히 사전을 데이터 세트로 다운로드하는 것보다 더 많은 뉘앙스가 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 ChatGPT처럼 전 세계를 강타하는 대화형 AI 챗봇입니다. ChatGPT와 같은 제품은 LLM에 의존하는 대화형 AI의 미래를 위한 역할 모델입니까, 아니면 인기가 인간이 더 잘할 수 있는 것에 대한 통찰력을 제공합니까?

대화형 AI의 예는 무엇입니까?

BERT와 ChatGPT는 세계에서 가장 잘 알려진 대화형 AI입니다. LLM은 책과 같은 데이터 입력과 소셜 미디어나 웹사이트와 같이 끊임없이 업데이트되는 소스에서 정보를 가져옵니다. 고급 NLP와 함께 구문론적으로나 어조로 응답을 구성하려고 시도하여 인간처럼 읽으면서 가능한 한 정확한 데이터로 문장을 만듭니다.

챗봇 설계자들은 LLM에 의존하지 않은 이전 대화형 AI 모델이 챗봇의 다음 단계로 진출 해야 하는지에 대해 의문을 제기하기 시작했습니다. LLM이 놀랍도록 사실적이고 믿을 수 있는 응답을 생성하는데 왜 인류는 구식 디자인으로 계속 실험해야 합니까?

인간은 대화형 AI 성장을 촉진하기 위해 LLM에 의존해야 합니다. 단점에도 불구하고 적응성과 확장성은 이전 기술과 비교할 수 없습니다.

언어 모델은 어떻게 바뀔 수 있나요?

LLM은 완벽하지 않습니다. 대부분의 결함이 있기에는 개발 초기 단계입니다. 환각은 LLM을 괴롭히며 사용자에게 최대 41% 의 시간 동안 설득력 있게 들리는 일관되지 않거나 완전히 부정확한 응답을 제공합니다. 이러한 모델이 현대 대화형 AI의 정점이라면 왜 이것이 문제가 될까요?

인간처럼 말하면 데이터 세트가 모든 지식에 접근할 수 없기 때문에 데이터 격차가 더욱 문제가 됩니다. 정보가 특정 상황에서 정확하기 때문에 LLM이 합리적이라고 인식하는 문장을 구성할 수 있습니다. 100% 인간과 같은 방식으로 의사소통을 시도하는 동안에는 그렇지 않은 경우를 분별할 수 없습니다. 결정의 구성은 안심할 수 있을 것 같지만 뒷받침할 수 없는 데이터의 뒤죽박죽일 수 있습니다.

환각은 잘못된 감독과 데이터 큐레이션의 산물일 수 있습니다. 개념 드리프트, 과적합, 과소적합은 모두 가장 성숙한 대화형 AI에서도 잘못된 응답을 초래하는 문제입니다. AI를 위한 학습 환경이 새로운 데이터를 식별하는 데 방해가 되는 변칙 또는 관련 없는 데이터에 대한 연결을 지원하는 경우 LLM에게 동일한 질문을 두 번 물어보고 두 가지 다른 답변을 얻을 수 있습니다.

대규모 언어 모델이 의사소통에 어떤 영향을 미칩니까?

LLM 이전에는 일반인이 이렇게 거대하고 강력한 대화형 AI에 액세스할 수 있었던 적이 없었습니다. OpenAI의 출현은 인간이 성능을 높이기 위해 도구를 가지고 놀아야 했기 때문에 필요한 기술적 변화였습니다. 소비자의 75% 이상이 AI가 더욱 인간적으로 변할 수 있는 능력을 믿고 있으며 , 이는 사람들이 도구와 얼마나 진지하게 상호 작용하는지를 보여줍니다.

LLM은 언어를 분석할 때 패턴과 관계를 찾기 때문에 인간은 의사소통이 지식에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다. ChatGPT가 답변을 수집하기 위해 웹사이트를 살펴본 경우 귀하의 표현이 결과에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까? LLM은 특히 디지털 환경에서 언어와 의사소통을 통해 인류의 우선순위를 어떻게 복제 합니까? 대화형 AI가 사람들과 대화하는 방법은 컴퓨터 과학자부터 학생까지 모든 사람이 세상이 직접 대면 및 온라인에서 어떻게 말하는지 성찰해야 합니다.

더 많은 사용자 기여는 Human-In-The-Loop 처리라고도 알려진 기능을 확장하는 데 사용할 수 있는 더 많은 정보와 같습니다. 사람들은 오래된 정보를 식별하고 전달을 개선하는 데 도움을 줍니다. 이전에 LLM을 사용하지 않았던 회사와 개인은 이제 삶을 단순화하고 운영을 간소화할 수 있는 방법을 실험할 수 있습니다. 본질적으로 이러한 리소스는 AI 확장 및 채택을 위한 무료 광고였습니다.

AI 언어 모델 호닝

대화형 AI의 미래는 LLM을 디딤돌로 삼거나 개발의 다음 단계를 공개할 수 있습니다. 정확성과 논란에도 불구하고 이미 전 세계적으로 상당한 문화적 영향을 미쳐 모든 사람에게 미래에 대한 접근권을 제공했습니다. 아마도 AI가 영원히 LLM에 의존해서는 안 되지만, 긍정적인 발전을 위한 추진력을 유지하려면 지금 그것이 필요하다는 점은 부인할 수 없습니다.