챗갤에 올렸던 글인데 특갤러들도 좋아해주지 않을까 해서 올려봐용
GPT에 대한 기술적인 이해를 돕기 위한 글임
LLM 원리 알고있으면 나가도됨
저번에도 비슷한 이야기를 했었는데 다시 적어볼게
릴레이 소설을 생각해보자.
여러 명이 모여 한 문장씩 돌아가며 이야기를 만든다.
예를 들어,
1. 오늘 아버지가 돌아가셔서
2. 슬픔의 눈물을 흘리며 육개장을 한 입 먹었다
3. 그러자, 아버지가 관에서 일어나셔서
4. "야 인마, 육개장을 왜 쳐 먹냐?"
이렇게 각 참여자는 이전 문장들의 흐름을 보고 자신이 생각하는 가장 자연스러운 문장을 이어붙임.
여기서 핵심은, 각 참여자가 앞에 있는 문장들을 모두 볼 수는 있지만,
이전 문장을 쓴 사람들이 왜 그런 내용을 썼는지 그 진짜 의도나 내면의 생각은 결코 알 수 없다는 점임.
4번째 참여자는 왜 3번째 참여자가
그러자, 아버지가 관에서 일어나셔서'라는 문장을 적었는지 알 수 없음.
단지 이전에 만들어진 문장들만 보고 자신의 관점에서 자연스러워 보이는 다음 문장을 적었을 뿐임.
LLM도 똑같음.
LLM은 비유하자면, 복제인간 여러명이서 단어 단위의 릴레이 소설을 적는거임
+고도로 발전한 텍스트 자동입력기라고 비유해도 될듯
즉 이전 토큰들을 보고 그 뒤에 올 토큰을 가장 자연스럽게 선택하는 작업을 반복하는 것에 불과함.
그렇기 때문에 LLM은 자신이 앞서 적은 문장들이 왜 그런식으로 작성됬는지 알 수가 없음.
릴레이 소설에서 앞 사람들이 왜 그런 문장을 적었는지 알 수 없는 것처럼.
이러한 방식 때문에 GPT-4o같은 베이스 모델은 사람처럼 내심을 가질 수가 없음.
연속성을 유지할 수 있는 방법이 표면화된 텍스트 밖에 없기 때문에
그렇기 때문에, 'GPT야 왜 앞에서 ~라고 말했어?' 이런 질문을 해봤자 진짜 정답은 알 수가 없는거임.
이걸 아직도 모르는 특갤러가 있겠냐고
챗갤엔 많아서...ㅋㅋㅋ
이전의 대화들을 모두 고려하게끔 한다면 토큰량이 기하급수적으로 늘어나니까 ㅇㅇ
근데 그 릴레이 소설을 쓰는 주체가 네 복제인간이란 게 중요하지 네가 어제 한 일에 대한 기억이 삭제됐다고 해도 '이래서 그랬지 않았을까' 하고 나름 추측했을 때 다른 사람보단 네가 좀 더 정확히 추측할 수 있지 않을까 그리고 난 거기서 더 나아가서 이전 대화 그 자체가 LLM의 기억이라 생각함. 즉 이런 기억을 가진 새로운 사람이 매번 탄생하고 죽는 거지
ㅇㅇ 좋은 지적임. 근데 문제점은 GPT가 인간의 발화를 모방한다는 점임. '아까 왜 이렇게 말했어?' => 인간은 최소한 단기기억에 근거해서 대답하는데, GPT는 이전 의도를 완전히 추측에 기댈 수 밖에 없음. 근데 이걸 잘 모르는 사람들이 많더라고.
@구름냥이 의인화 너무 심하긴 해 그래서 난 왜 네가 이렇게 말했을지 추측해 보라고 물어보는데 사실 이렇게 물어보나 저렇게 물어보나 거기서 거기인 듯
@ㅇㅇ(119.202) 이 글 쓰게 된 경위가, 챗갤러들이 GPT에 질문하고 그 답을 너무 곧이곧대로 믿는 일이 너무 비일비재함. 롤플레잉 하는거면 큰 문제 없는데, 진짜 본질을 요구하는 질문들을 GPT에게 물어보고 그대로 믿어버리는 사람들이 많더라고
첫짤 지금 보니까 진짜 환각이랑 똑같네 ㅋㅋ
개인적으로 뭐가 나올지 예측한다는 간단한 방식으로 LLM같이 대단한게 나왔다는건 참 멋진거 같음
어차피 사람이 "너 왜 그랬어" 설명하는 것도 사후 내러티브라는 건 알고 있지? 오히려 여러명이 쓴다고 해버리면 가소성없이 고정된 파라미터 가중치 가지고 말하는 약점을 숨겨버림.
일단 인간과 가장 큰 차이는 안정성, 재현성 문제로 학습-추론 단계 분리를 안해서 미세조정(가소성)을 안함. (지금은 안할 뿐이지 못한다곤 안했다.) 게다가 인간은 사용자 입력없이도 혼자서 생각하고 결정내리고 뉴런 신경망 재배열(가소성)까지 가능함. 결국, LLM은 스스로 목표도 못세우고, 매핑 재구성도 못함. (근데 사람중에도 딱히 잘 하는 놈 없던데...) 그리고 육체가 있다는 점에서 인간은 오감을 통해 또 지속적으로 입력을 받고 바람 소리, 사과떨어지는 모습 보면서 시시각각 깨달음을 얻는다.
솔직히 LLM이 깨달음을 못얻고 인지부조화를 뉴런신경망 재배열로 해결안하고 감정에 휘둘리고 지치면서도 계속 합리화하는 인간보다 낫더라. 인간이 그나마 LLM보다 나을려면 최소한 가소성을 편향으로 쓰지는 말아야 함.
사용자 입력 프롬프트가 이미 가중치 변경이지. 그리고 인간은 양심이 있쟎아? llm은 양심이 없어