AI, 단어 위치에서 의미로 학습 전환 연구 발표

오늘날 인공지능 시스템의 언어 역량은 놀랍습니다. ChatGPT, Gemini 등과 같은 시스템들과 자연스러운 대화를 나눌 수 있으며, 인간에 버금가는 유창함을 보여줍니다. 그러나 이러한 뛰어난 결과를 이끄는 네트워크 내부 과정에 대해서는 아직 많이 알려져 있지 않습니다. "Dot-Product Attention의 해결 가능한 모델에서 위치적 학습과 의미적 학습 사이의 위상 전이"라는 제목의 연구가 저널 'Statistical Mechanics: Theory and Experiment'에 발표되었습니다. 이 연구는 이 신비함의 일부를 밝혀주고 있습니다. 연구에 따르면, 초기 훈련 단계에서는 작은 양의 데이터를 사용할 때 신경망이 문장 내 단어의 위치에 의존합니다. 그러나 충분한 데이터에 노출되면, 신경망은 단어의 의미에 기반한 새로운 전략으로 전환합니다. 이 전환은 물리학에서 말하는 위상 전이처럼 임계 데이터 임界第一치를 초과하면 갑자기 발생합니다. 연구 결과는 이러한 모델의 작동 원리를 이해하는데 중요한 통찰력을 제공합니다. 아이나 마찬가지로, 신경망은 처음에는 단어의 위치를 바탕으로 문장을 이해합니다. 예를 들어, 문장 내에서 단어가 어디에 위치하는지를 통해 주어, 동사, 목적어 등의 관계를 추론합니다. "메리가 사과를 먹는다"는 이러한 순서의 간단한 예입니다. 그러나 계속해서 훈련이 진행되고 충분한 데이터를 받으면, 신경망은 단어의 의미를 주요 정보원으로 활용하기 시작합니다. 이 연구는 트랜스포머 언어 모델의 자가 어텐션 메커니즘을 단순화한 모델에서 이러한 현상을 설명합니다. 트랜스포머는 텍스트와 같은 데이터 시퀀스를 처리하도록 설계된 신경망 아키텍처로, 현대의 많은 언어 모델의 핵심을 이루고 있습니다. 트랜스포머는 시퀀스 내에서의 관계를 이해하고, 각 단어가 다른 단어들에 비해 얼마나 중요한지를 평가하기 위해 자가 어텐션 메커니즘을 사용합니다. "Hugo Cui, 하버드 대학교의 연구원이자 이 연구의 첫 번째 저자는 "자가 어텐션 메커니즘이라는 핵심 구성 요소를 통해 단어 간의 관계를 평가할 때, 네트워크는 두 가지 전략 중 하나를 사용할 수 있습니다. 그 중 하나는 단어의 위치를 활용하는 것입니다"라고 설명합니다. 영어와 같은 언어에서는 주어가 일반적으로 동사 앞에 위치하고, 동사는 목적어 앞에 위치합니다. "메리가 사과를 먹는다"는 이러한 순서의 간단한 예시입니다. "Cui는 "네트워크가 훈련될 때 이 전략이 자발적으로 나타나지만, 우리의 연구에서는 훈련이 계속되고 충분한 데이터를 제공하면 특정 시점에서—임계치를 넘어서—전략이 갑자기 바뀌는 것을 관찰했습니다. 네트워크가 의미에 의존하기 시작한 것입니다"라고 덧붙였습니다. "우리가 이 작업을 설계할 때는 단순히 네트워크가 어떤 전략 또는 전략의 혼합을 채택할지 연구하려고 했습니다. 그러나 우리가 발견한 것은 다소 놀라웠습니다. 어떤 임계치 아래에서는 네트워크가 완전히 위치에 의존했으며, 그 임계치를 넘어서면 의미에만 의존했습니다." Cui는 이 전환을 물리학에서 차용한 개념인 위상 전이라 설명합니다. 통계물리학은 큰 수의 입자(원자나 분자)로 구성된 시스템의 집단 행동을 통계적으로 설명하는 학문입니다. 마찬가지로, 인공지능 시스템의 기반이 되는 신경망은 큰 수의 '노드' 또는 뉴런으로 구성되며, 각각이 여러 다른 노드와 연결되어 간단한 연산을 수행합니다. 이 뉴런들의 상호작용을 통해 시스템의 지능이 나타나며, 이를 통계적인 방법으로 설명할 수 있습니다. 따라서, 네트워크의 행동이 갑자기 변화하는 것을 위상 전이라고 할 수 있습니다. 이는 물이 온도와 압력 조건에 따라 액체에서 기체로 변하는 것과 유사합니다. "이론적인 관점에서 이러한 전략의 전환이 이런 방식으로 이루어진다는 것을 이해하는 것이 중요합니다"라고 Cui는 강조합니다. "우리의 네트워크는 일상적으로 사람들은 상호작용하는 복잡한 모델보다 단순하지만, 이 모델들이 한 전략 또는 다른 전략을 안정화시키는 조건을 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 힌트를 제공합니다. 이 이론적 지식은 향후 신경망의 사용을 더 효율적이고 안전하게 만들기 위해 활용될 수 있을 것입니다." 이 연구는 AI 언어 모델의 작동 원리를 이해하는 데 중요한 단서를 제공하며, 데이터의 양에 따른 학습 전략의 변화를 명확히 보여줍니다. 이러한 발견은 AI의 발전을 가속화하고, 사용자의 안전성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 하버드 대학교의 연구팀은 이 연구를 통해 AI의 내부 메커니즘을 더욱 깊이 있게 탐구하고, 실질적인 응용을 위한 기초를 마련하고자 합니다.