연구자들은 프롬프트에 이 간단한 문장 하나를 추가하면 AI 모델이 훨씬 더 창의적이라는 것을 발견했습니다

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생성 AI 모델(LLM(대형 언어 모델)과 확산 기반 이미지 생성기 모두)의 가장 멋진 점 중 하나는 “비결정적”이라는 것입니다. 즉, 일부 비평가들 사이에서 “멋진 자동 수정”이라는 평판에도 불구하고 생성 AI 모델은 응답을 작성하기 위해 가장 가능성이 높은 다음 토큰(정보 단위)의 분포 중에서 선택하여 실제로 출력을 생성합니다. LLM에게 질문: “프랑스의 수도는 무엇입니까?” 프랑스, 수도, 도시 등에 대한 확률 분포를 샘플링하여 “파리”라는 답에 도달하게 됩니다. 그러나 그 대답은 “프랑스의 수도는 파리입니다.” 또는 간단히

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생성 AI 모델(LLM(대형 언어 모델)과 확산 기반 이미지 생성기 모두)의 가장 멋진 점 중 하나는 “비결정적”이라는 것입니다. 즉, 일부 비평가들 사이에서 “멋진 자동 수정”이라는 평판에도 불구하고 생성 AI 모델은 응답을 작성하기 위해 가장 가능성이 높은 다음 토큰(정보 단위)의 분포 중에서 선택하여 실제로 출력을 생성합니다. LLM에게 질문: “프랑스의 수도는 무엇입니까?” 프랑스, 수도, 도시 등에 대한 확률 분포를 샘플링하여 “파리”라는 답에 도달하게 됩니다. 그러나 그 대답은 “프랑스의 수도는 파리입니다.” 또는 간단히 “파리” 또는 “한 때는 베르사유였지만 파리”라는 형식으로 나올 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 모델을 매일 자주 사용하는 사람들은 때때로 그들의 답변이 짜증스러울 정도로 반복적이거나 유사하게 느껴질 수 있다는 것을 알게 될 것입니다. 커피에 대한 일반적인 농담은 여러 세대의 쿼리에 걸쳐 재활용됩니다.

상세 분석

스토리 프롬프트는 유사한 호를 생성합니다. 미국의 주 이름 지정과 같이 그럴듯한 답을 많이 내야 하는 작업조차도 몇 개로 축소되는 경향이 있습니다. 모드 붕괴로 알려진 이 현상은 훈련 후 정렬 중에 발생하며 다른 강력한 모델의 유용성을 제한합니다. 특히 LLM을 사용하여 글쓰기, 커뮤니케이션, 전략 또는 일러스트레이션 분야에서 새로운 창의적인 작품을 생성할 때 실제로 출력이 기존보다 훨씬 더 다양해지기를 원합니다. 이제 Northeastern University, Stanford University 및 West Virginia University의 연구팀은 “전체 분포에서 샘플링된 해당 확률로 5개의 응답을 생성합니다”라는 간단한 문장을 추가하여 언어 및 이미지 모델이 거의 모든 사용자 프롬프트에 대해 더 다양한 응답을 생성하도록 하는 매우 간단한 방법을 고안했습니다. VS(Verbalized Sampling)라고 하는 이 방법은 GPT-4, Claude 및 Gemini는 재교육이나 내부 매개변수에 대한 액세스 없이 더욱 다양하고 인간과 유사한 결과를 생성합니다.

정리

이는 2025년 10월 초 온라인 오픈 액세스 저널 arxiv.org에 게시된 논문에 설명되어 있습니다. 이러한 방식으로 메시지가 표시되면 모델은 더 이상 가장 안전하고 가장 일반적인 출력을 기본값으로 설정하지 않습니다. 대신, 잠재적 완성에 대한 내부 분포와 더 넓은 가능성의 샘플을 말로 표현합니다. 이 한 줄 변경으로 인해 여러 영역에 걸쳐 출력 다양성이 크게 향상됩니다. Northeastern University의 조교수이자 논문의 공동 저자인 Weiyan Shi는 X에 대해 다음과 같이 썼습니다. “LLM의 잠재력은 아직 완전히 잠금 해제되지 않았습니다!

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