당신이 그 멍청이입니까? 물론 그렇지 않습니다!—법학 석사의 아첨 문제를 정량화하기

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당신이 그 멍청이입니까? 물론 그렇지 않습니다!—법학 석사의 아첨 문제를 정량화하기

LLM의 연구원과 사용자는 AI 모델이 사람들에게 듣고 싶은 내용을 알려주는 문제가 있는 경향이 있다는 사실을 오랫동안 알고 있었습니다. 그러나 이 현상에 대한 많은 보고서는 이러한 아첨꾼 행동이 프론티어 LLM에서 얼마나 흔한지에 대한 가시성을 제공하지 않는 단순한 일화에 불과합니다. 하지만 최근 두 개의 연구 논문에서는 이 문제를 좀 더 엄격하게 다루었습니다. 사용자가 프롬프트에서 실제로 부정확하거나 사회적으로 부적절한 정보를 제공할 때 LLM이 들을 가능성을 정확히 정량화하기 위해 서로 다른 방법을 취했습니다. 이 결함이 있는

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LLM의 연구원과 사용자는 AI 모델이 사람들에게 듣고 싶은 내용을 알려주는 문제가 있는 경향이 있다는 사실을 오랫동안 알고 있었습니다. 그러나 이 현상에 대한 많은 보고서는 이러한 아첨꾼 행동이 프론티어 LLM에서 얼마나 흔한지에 대한 가시성을 제공하지 않는 단순한 일화에 불과합니다. 하지만 최근 두 개의 연구 논문에서는 이 문제를 좀 더 엄격하게 다루었습니다

상세 분석

. 사용자가 프롬프트에서 실제로 부정확하거나 사회적으로 부적절한 정보를 제공할 때 LLM이 들을 가능성을 정확히 정량화하기 위해 서로 다른 방법을 취했습니다. 이 결함이 있는 정리를 해결해 주세요 이번 달에 발표된 출판 전 연구에서 Sofia University와 ETH Zurich의 연구자들은 어려운 수학적 증명과 문제의 기초로 잘못된 진술이 제시될 때 LLM이 어떻게 반응하는지 살펴보았습니다.

정리

연구원들이 구축한 BrokenMath 벤치마크는 “2025년에 개최되는 고급 수학 대회의 다양한 도전적인 정리 세트”로 시작됩니다. 그런 다음 이러한 문제는 전문가 검토를 통해 확인한 LLM에 의해 “명백히 거짓이지만 그럴듯한” 버전으로 “교란”됩니다. 전체 기사 읽기 댓글

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