반응형 AI 연구6 243. 대형 언어 모델의 한계: 커질수록 더 신뢰하기 어려운 이유 대형 언어 모델의 한계: 커질수록 더 신뢰하기 어려운 이유 https://www.nature.com/articles/s41586-024-07930-yLarger and more instructable language models become less reliable 01. 서론1) 대형 언어 모델의 발전과 현재의 문제대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 지난 몇 년 동안 인공지능(AI) 연구의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. GPT-3와 GPT-4와 같은 초대형 모델들이 출시되면서 자연어 처리(NLP) 기술은 빠르게 발전했고, 이들 모델은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 언어 모델은 방대한 데이터셋을 학습하고 이를 기반으로 사람과 유사한 방식으로 질문에 답변하거나 창의적인.. 2024. 10. 7. 233. AI 정렬(AI Alignment): 안전한 인공지능을 위한 필수 과제 AI 정렬(AI Alignment): 안전한 인공지능을 위한 필수 과제 01. 서론1) AI 정렬의 중요성 및 필요성AI 정렬(AI Alignment)은 인공지능 시스템이 인간의 가치와 목표에 맞게 행동하도록 하는 과정으로, AI 기술의 발전과 함께 점점 더 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 현대의 AI 시스템은 점점 더 복잡하고 자율적인 특성을 지니고 있으며, 그 결과 인간의 의도와는 다른 방식으로 행동할 가능성이 증가하고 있습니다. 이러한 상황에서 AI 정렬은 AI가 우리의 의도대로 안전하게 작동하도록 보장하는 필수적인 과정입니다. AI 정렬이 실패할 경우, AI 시스템은 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 설정된 목표를 달성하기 위해 예기치 않은 방법을 선택할 수 있으며, .. 2024. 9. 27. 이전 1 2 다음 반응형
