연구원들은 “정크 데이터”에 대한 교육이 LLM “뇌 부패”로 이어질 수 있음을 보여줍니다
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표면적으로는 “고품질” 데이터로 LLM을 교육하면 찾을 수 있는 오래된 “저품질” 정크 데이터를 제공하는 것보다 더 나은 성능을 얻을 수 있다는 것이 분명해 보입니다. 이제 연구자 그룹은 이러한 종류의 낮은 품질 데이터로 인해 LLM이 인간의 “뇌 부패”와 유사한 영향을 얼마나 많이 경험할 수 있는지 정량화하려고 시도하고 있습니다. 이번 달에 발표된 사전 인쇄 논문에서 텍사스 A&M, 텍사스 대학교, 퍼듀 대학교의 연구원들은 “사소하고 도전적이지 않은 온라인 콘텐츠를 대량으로 소비하는 인간이 어떻게 주의력, 기억력, 사회적 인지에
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표면적으로는 “고품질” 데이터로 LLM을 교육하면 찾을 수 있는 오래된 “저품질” 정크 데이터를 제공하는 것보다 더 나은 성능을 얻을 수 있다는 것이 분명해 보입니다. 이제 연구자 그룹은 이러한 종류의 낮은 품질 데이터로 인해 LLM이 인간의 “뇌 부패”와 유사한 영향을 얼마나 많이 경험할 수 있는지 정량화하려고 시도하고 있습니다
상세 분석
. 이번 달에 발표된 사전 인쇄 논문에서 텍사스 A&M, 텍사스 대학교, 퍼듀 대학교의 연구원들은 “사소하고 도전적이지 않은 온라인 콘텐츠를 대량으로 소비하는 인간이 어떻게 주의력, 기억력, 사회적 인지에 문제를 일으킬 수 있는지 보여주는 기존 연구에서 영감을 얻었습니다.” 이로 인해 그들은 “LLM 뇌 부패 가설”이라고 부르는 것으로 요약되었으며, 이는 “정크 웹 텍스트에 대한 지속적인 사전 훈련이 LLM의 지속적인 인지 저하를 유도한다”는 아이디어로 요약됩니다.
정리
물론 무엇이 “정크 웹 텍스트”로 간주되고 무엇이 “고품질 콘텐츠”로 간주되는지 파악하는 것은 간단하거나 완전히 객관적인 프로세스와는 거리가 멀습니다. 그러나 연구원들은 몇 가지 다른 지표를 사용하여 HuggingFace의 1억 트윗 모음에서 “정크 데이터 세트”와 “통제 데이터 세트”를 알아냈습니다
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