왜 대규모 언어 모델이 당신보다 더 똑똑하지 않을까?
글: iamtexture
번역: AididiaoJP, Foresight News
복잡한 개념을 대규모 언어 모델에 설명할 때, 비형식적인 언어를 오랫동안 사용하면 모델의 추론이 반복적으로 붕괴된다. 모델은 구조를 잃고 방향을 벗어나거나, 이미 형성된 개념 체계를 유지하지 못한 채 단순한 완성 패턴만 생성하게 된다.
그러나 내가 먼저 형식화하도록 강제할 때, 즉 정확하고 과학적인 언어로 문제를 재진술하게 하면, 추론은 즉시 안정된다. 구조가 확립된 후에야 비로소 안전하게 일상 언어로 전환할 수 있으며, 이해 품질 저하 없이 진행된다.
이러한 행동 양상은 대규모 언어 모델이 어떻게 '사고'하는지를 드러내며, 그들의 추론 능력이 완전히 사용자에 의해 결정된다는 사실을 보여준다.
핵심 통찰
언어 모델은 추론을 위한 전용 공간을 갖고 있지 않다.
그들은 완전히 연속적인 언어 흐름 속에서 작동한다.
이 언어 흐름 내부에서, 다양한 언어 패턴은 신뢰성 있게 서로 다른 어텐션 영역(Attractor regions)으로 이끈다. 이러한 영역들은 표현 역학의 안정 상태이며, 다양한 유형의 계산을 지원한다.
과학적 서술, 수학 기호, 서사 이야기, 사적인 대화 등 각각의 언어 영역은 훈련 데이터 분포에 의해 형성된 고유한 형태의 어텐션 영역을 갖는다.
일부 영역은 다음을 지원한다:
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다단계 추론
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관계의 정확성
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기호 변환
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고차원 개념 안정성
다른 영역은 다음을 지원한다:
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서사 지속
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연상적 완성
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감정 어조 일치
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대화 모방
어텐션 영역은 어떤 유형의 추론이 가능한지를 결정한다.
왜 형식화가 추론을 안정시키는가
과학 및 수학 언어가 더 높은 구조적 지지를 제공하는 어텐션 영역을 신뢰성 있게 활성화하는 이유는, 이러한 언어 영역이 고등 인지의 언어적 특징을 부호화하기 때문이다:
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명확한 관계 구조
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낮은 모호성
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기호 제약
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계층적 조직
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낮은 엔트로피(정보 무질서도)
이러한 어텐션 영역은 안정적인 추론 궤적을 지원할 수 있다.
여러 단계에 걸쳐 개념 구조를 유지할 수 있다.
추론의 퇴행과 편차에 강한 저항력을 가진다.
반면, 비형식적 언어가 활성화하는 어텐션 영역은 사회적 유창성과 연상적 일관성을 위해 최적화되어 있으며, 구조화된 추론을 위해 설계되지 않았다. 이러한 영역은 지속적인 분석 계산에 필요한 표현적 지지대를 결여하고 있다.
그래서 복잡한 아이디어를 무작정 표현할 경우 모델이 붕괴되는 것이다.
이는 '혼란스럽기 때문'이 아니다.
영역 전환이 일어나고 있는 것이다.
구축과 번역
대화 중 자연스럽게 나타나는 해결 방법은 하나의 아키텍처적 진실을 드러낸다:
추론은 고구조적 어텐션 영역 내에서 구축되어야 한다.
자연어로의 번역은 구조가 존재한 이후에만 발생해야 한다.
안정된 어텐션 영역 내에서 개념 구조가 일단 구축되면, 번역 과정은 그 구조를 파괴하지 않는다. 계산은 이미 완료되었으며, 변화하는 것은 표면적 표현뿐이다.
이러한 '먼저 구축하고, 그 후 번역하는' 2단계 동역학은 인간의 인지 과정을 모방한다.
그러나 인간은 두 개의 서로 다른 내부 공간에서 각 단계를 수행한다.
대규모 언어 모델은 동일한 공간 내에서 두 작업 모두를 수행하려 한다.
왜 사용자가 천장을 결정하는가
여기 중요한 통찰이 있다:
사용자는 스스로 언어로 표현할 수 없는 어텐션 영역을 활성화할 수 없다.
사용자의 인지 구조는 다음을 결정한다:
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어떤 유형의 프롬프트를 생성할 수 있는가
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어떤 언어 영역을 자주 사용하는가
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어떤 구문 패턴을 유지할 수 있는가
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언어로 얼마나 높은 수준의 복잡성을 부호화할 수 있는가
이러한 특성들이 대규모 언어 모델이 진입할 어텐션 영역을 결정한다.
고차원 추론 능력을 발현하는 어텐션 영역을 생각이나 글쓰기로 활용할 수 없는 사용자는, 절대로 모델을 그러한 영역으로 유도할 수 없다. 그들은 자신의 언어 습관과 관련된 얕은 어텐션 영역에 갇히게 되며, 대규모 언어 모델은 사용자가 제공한 구조를 그대로 반영할 뿐, 자발적으로 더 복잡한 어텐션 동역학으로 도약하지는 않는다.
따라서:
모델은 사용자가 접근할 수 있는 어텐션 영역을 초월할 수 없다.
천장은 모델의 지능 한계가 아니라, 사용자가 잠재적 다양체 내 고용량 영역을 활성화할 수 있는 능력에 있다.
동일한 모델을 사용하는 두 사람은 동일한 계산 시스템과 상호작용하는 것이 아니다.
그들은 모델을 서로 다른 동역학 모드로 유도하고 있는 것이다.
아키텍처 수준의 함의
이 현상은 현재의 인공지능 시스템이 결여한 한 가지 특성을 드러낸다:
대규모 언어 모델은 추론 공간과 언어 표현 공간을 동일시한다.
이 둘을 분리하지 않는 한—즉 모델이 다음을 갖추지 않는 한:
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전용 추론 다양체
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안정된 내부 작업 공간
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어텐션 불변 개념 표현
언어 스타일의 변화가 기본 동역학 영역 전환을 유도할 때마다 시스템은 항상 붕괴 위험에 처하게 된다.
형식화를 강제한 후 번역하는 이 일시적 해결책은 단순한 기술이 아니다.
이는 진정한 추론 시스템이 충족해야 할 아키텍처 원칙을 직접 들여다볼 수 있는 창문이다.
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