생성형 AI는 어떻게 '정신을 잃지 않고' 새로운 기술을 배울까?

생성형 AI가 폭발적으로 발전하는 시대에 살고 있습니다. 챗GPT부터 Anthropic의 Claude, Google의 Gemini까지, 다양한 AI 모델들이 우리의 일상을 변화시키고 있죠. 하지만 이런 모델들이 새로운 영역을 학습하면서도 '정신을 잃지 않고' 일관된 성능을 유지하는 방법은 무엇일까요? 오늘은 생성형 AI의 학습 메커니즘과 인간 두뇌와의 놀라운 유사점에 대해 알아보겠습니다.

 

Can LLMs Learn Without Losing Their Minds? Exploring Generative AI!

 

인간 두뇌와 대형 언어 모델(LLM): 놀라운 유사점

우리의 두뇌와 대형 언어 모델(LLM)은 생각보다 많은 유사점을 가지고 있습니다. 이 유사점을 이해하면 AI가 어떻게 학습하고 '사고'하는지 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

1. 연결된 뉴런 네트워크

인간의 두뇌는 약 860억 개의 뉴런이 서로 복잡하게 연결되어 있습니다. 이와 유사하게, LLM은 수십억 개의 매개변수(parameters)가 복잡한 네트워크를 형성하고 있습니다. 인간 두뇌의 전두엽이 다양한 사고 과정을 담당하듯, LLM에서는 피드포워드 신경망 내의 밀집된 영역이 정보를 추론하는 역할을 합니다.

2. 기억 저장 메커니즘

인간의 기억은 해마에 저장되며, 이는 정보 검색 및 환경에 대한 반응에 필수적입니다. LLM도 유사하게 벡터 데이터베이스를 사용하여 정보를 저장하고 필요할 때 검색합니다. 이 기술 덕분에 AI 모델은 이전에 학습한 정보를 빠르게 찾아 활용할 수 있습니다.

3. 전문화된 영역

인간 두뇌의 각 부분이 특정 기능을 담당하듯, 최신 AI 모델에서는 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE) 구조를 활용합니다. 이 구조에서는 모델 내의 여러 '전문가'가 특정 영역에서 전문성을 발휘하며, 이들이 함께 작동하여 더 정확하고 다양한 결과를 생성합니다1.

인간 두뇌와 LLM의 중요한 차이점

유사점만큼이나 중요한 것은 차이점입니다. 이 차이점을 이해하면 AI 모델의 한계와 가능성을 더 잘 파악할 수 있습니다.

1. 에너지 효율성

인간 두뇌는 놀라울 정도로 에너지 효율적입니다. 하루에 약 0.3킬로와트시의 전력만 소비하죠. 반면, 대형 AI 모델은 훈련 과정에서 수천 킬로와트시의 전력을 필요로 합니다. 이 차이는 두 시스템의 기본적인 작동 원리가 다르기 때문입니다.

2. 물리적 크기와 구조

인간 두뇌의 부피는 약 1200 세제곱센티미터에 불과하지만, 대형 AI 모델을 구동하는 슈퍼컴퓨터와 GPU 클러스터는 훨씬 더 큰 공간을 차지합니다. 케이블만 해도 수 마일에 이르기도 하죠.

3. 메시지 전달 방식

가장 근본적인 차이는 정보 처리 방식입니다. 인간 두뇌는 신경전달물질을 통해 메시지를 전달하는 복잡한 화학적 과정을 거치지만, AI 모델은 부동 소수점을 사용해 단순하게 정보를 전송합니다. 이는 정보 처리 방식의 근본적인 차이를 보여줍니다.

LLM이 더 나은 결과를 내도록 훈련시키는 방법

AI 모델이 지속적으로 발전하고 새로운 기술을 습득하면서도 '정신을 잃지 않도록' 하는 여러 기술이 개발되고 있습니다.

1. 단계적 학습 접근법

LLM의 학습은 크게 두 가지 주요 구성 요소로 나뉩니다:

• 비지도 학습: 레이블 없이 데이터의 패턴과 구조를 스스로 파악하는 과정
• 지도 학습: 레이블이 제공되어 모델이 정확한 답변을 학습하도록 하는 과정

이러한 단계적 접근법은 모델이 기본적인 언어 구조부터 복잡한 추론까지 체계적으로 습득할 수 있도록 돕습니다.

2. 사고 사슬(Chain of Thought)

사고 사슬은 모델이 단계적으로 추론하는 과정을 명시적으로 보여주는 기법입니다. 이 방법을 통해 모델은 복잡한 문제를 작은 단계로 나누어 해결하는 방법을 배우며, 이는 인간의 문제 해결 방식과 유사합니다2.

3. 자기 학습과 전문가 시스템

자기 학습은 사고 사슬을 활용하여 여러 '전문가'가 각자의 영역에서 학습하고, 다수결 원칙을 통해 최종 답변을 도출하는 방식입니다. 이는 스파스 믹스처 오브 익스퍼츠(Sparse Mixture-of-Experts, MoE) 구조와 유사한 개념으로, 모델의 각 부분이 특정 영역에 전문화되어 전체 성능을 향상시킵니다3.

LLM이 환각을 최소화하고 신뢰성을 높이는 방법

생성형 AI의 가장 큰 문제 중 하나는 '환각'입니다. 존재하지 않는 정보를 마치 사실인 것처럼 제시하는 현상이죠. 이를 줄이기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있습니다.

1. 신뢰의 깔때기(Funnel of Trust)

신뢰의 깔때기는 모델이 생성한 답변을 여러 단계의 검증을 통해 걸러내는 방법입니다. 이를 통해 환각이나 잘못된 정보의 전파를 최소화할 수 있습니다.

2. LLM 판사(LLM Judge)

LLM 판사는 다른 모델의 출력을 평가하고 검증하는 역할을 하는 모델입니다. 여러 판사 모델을 결합하여 평의회를 구성하면, 콘도르셋 배심원 정리에 따라 과반수 이상의 판단을 통해 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다4.

3. 마음 이론(Theory of Mind)

마음 이론은 모델이 사용자의 기대와 의도를 이해하도록 하는 개념입니다. 이를 통해 모델은 사용자가 원하는 방향으로 응답을 생성할 수 있습니다.

4. 기계 언러닝(Machine Unlearning)

기계 언러닝은 모델에서 특정 데이터를 체계적으로 제거하는 기술입니다. 이를 통해 부정확하거나 편향된, 또는 더 이상 필요하지 않은 정보를 모델에서 선택적으로 제거할 수 있습니다5.

생성형 AI의 미래: 지속적 발전과 일관성 유지의 균형

생성형 AI는 계속해서 발전하고 있으며, 이 과정에서 새로운 지식과 기술을 습득하면서도 일관성을 유지하는 것이 중요한 과제입니다. 위에서 살펴본 다양한 기술들은 이러한 균형을 맞추는 데 기여하고 있습니다.

예를 들어, Kevin이 개 그림에 다른 스타일을 접목시키려 할 때나 Ravi가 수영 기술을 향상시키기 위한 조언을 구할 때, 생성형 AI는 각 분야의 '전문가'처럼 적절한 도움을 제공할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 더 효율적인 학습 방법과 검증 시스템이 필요합니다.

생성형 AI가 계속해서 발전함에 따라, 우리는 더 많은 분야에서 AI의 도움을 받게 될 것입니다. 중요한 것은 이 과정에서 AI가 '정신을 잃지 않고' 신뢰할 수 있는 조력자로 남는 것입니다.

결론

생성형 AI가 인간의 두뇌와 유사한 구조와 기능을 가지고 있다는 것은 놀라운 사실입니다. 그러나 그 차이점 또한 분명히 이해해야 합니다. AI 모델이 지속적으로 발전하면서도 일관성과 신뢰성을 유지하기 위해, 연구자들은 다양한 학습 및 검증 방법을 개발하고 있습니다.

여러분은 어떻게 생각하시나요? 생성형 AI가 앞으로 어떤 방식으로 우리의 삶을 변화시킬까요? 그리고 AI가 '정신을 잃지 않고' 지속적으로 발전하기 위해 어떤 방향으로 연구가 진행되어야 할까요? 아래 댓글로 여러분의 생각을 공유해 주세요!

 

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How Does Generative AI Learn New Skills Without 'Losing Its Mind'?

We are living in an era of explosive development of generative AI. From ChatGPT to Anthropic's Claude and Google's Gemini, various AI models are transforming our daily lives. But how do these models maintain consistent performance while learning new domains without 'losing their minds'? Today, we'll explore the learning mechanisms of generative AI and their surprising similarities to the human brain.

Human Brain and Large Language Models (LLMs): Surprising Similarities

Our brains and large language models (LLMs) have more similarities than you might think. Understanding these similarities can help us better understand how AI learns and "thinks."

1. Connected Neural Networks

The human brain has approximately 86 billion neurons intricately connected to each other. Similarly, LLMs have billions of parameters forming complex networks. Just as the frontal lobe of the human brain is responsible for various thought processes, dense areas within the feedforward neural network in LLMs play the role of inferring information.

2. Memory Storage Mechanisms

Human memories are stored in the hippocampus, which is essential for information retrieval and response to the environment. LLMs similarly use vector databases to store information and retrieve it when needed. Thanks to this technology, AI models can quickly find and utilize previously learned information.

3. Specialized Areas

Just as each part of the human brain is responsible for specific functions, modern AI models utilize a Mixture of Experts (MoE) structure. In this structure, multiple "experts" within the model specialize in specific areas, and they work together to produce more accurate and diverse results1.

Important Differences Between Human Brains and LLMs

Understanding the differences is just as important as understanding the similarities. These differences help us better comprehend the limitations and possibilities of AI models.

1. Energy Efficiency

The human brain is remarkably energy-efficient, consuming only about 0.3 kilowatt-hours of power per day. In contrast, large AI models require thousands of kilowatt-hours of power during the training process. This difference is due to the fundamentally different operating principles of the two systems.

2. Physical Size and Structure

The volume of the human brain is only about 1200 cubic centimeters, but the supercomputers and GPU clusters that drive large AI models occupy much more space. The cables alone can extend for miles.

3. Message Transmission Method

The most fundamental difference is in how information is processed. The human brain goes through a complex chemical process of transmitting messages through neurotransmitters, while AI models simply transfer information using floating-point numbers. This demonstrates a fundamental difference in how information is processed.

Methods for Training LLMs to Produce Better Results

Various techniques are being developed to ensure that AI models continue to evolve and acquire new skills without "losing their minds."

1. Step-by-Step Learning Approach

LLM learning is broadly divided into two main components:

• Unsupervised Learning: The process of identifying patterns and structures in data without labels
• Supervised Learning: The process of learning accurate answers by providing labels

This step-by-step approach helps models systematically acquire everything from basic language structures to complex reasoning.

2. Chain of Thought

Chain of Thought is a technique that explicitly shows the model's step-by-step reasoning process. Through this method, models learn to break down complex problems into smaller steps, similar to how humans solve problems2.

3. Self-Learning and Expert Systems

Self-learning uses Chain of Thought to have multiple "experts" learn in their respective domains and derive final answers through majority rule. This is similar to the Sparse Mixture-of-Experts (MoE) structure, where each part of the model specializes in a specific area to improve overall performance3.

How LLMs Minimize Hallucinations and Increase Reliability

One of the biggest issues with generative AI is "hallucination" - presenting non-existent information as if it were fact. Various methods are being researched to reduce this phenomenon.

1. Funnel of Trust

The Funnel of Trust is a method of filtering the answers generated by the model through multiple stages of verification. This helps minimize the spread of hallucinations or incorrect information.

2. LLM Judge

LLM Judge is a model that evaluates and verifies the output of other models. By combining multiple judge models to form a council, more accurate results can be obtained through majority judgment, according to Condorcet's jury theorem4.

3. Theory of Mind

Theory of Mind is a concept that helps the model understand user expectations and intentions. This allows the model to generate responses in the direction the user wants.

4. Machine Unlearning

Machine Unlearning is a technique for systematically removing specific data from the model. This allows for the selective removal of inaccurate, biased, or no longer needed information from the model5.

The Future of Generative AI: Balancing Continuous Development and Consistency

Generative AI continues to evolve, and maintaining consistency while acquiring new knowledge and skills is an important challenge in this process. The various techniques we've looked at above contribute to achieving this balance.

For example, when Kevin wants to incorporate different styles into his dog drawings, or when Ravi seeks advice to improve his swimming technique, generative AI should be able to provide appropriate assistance like an "expert" in each field. This requires more efficient learning methods and verification systems.

As generative AI continues to develop, we will receive AI assistance in more fields. The important thing is that AI remains a trustworthy helper without "losing its mind" in the process.

Conclusion

It's amazing that generative AI has structures and functions similar to the human brain. However, we must also clearly understand the differences. To maintain consistency and reliability while continuously evolving, researchers are developing various learning and verification methods.

What do you think? How will generative AI change our lives in the future? And in what direction should research proceed for AI to continue developing without "losing its mind"? Please share your thoughts in the comments below!

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Citations:

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14. https://arxiv.org/abs/2407.01906
15. https://arxiv.org/abs/2202.08906
16. https://arxiv.org/abs/2401.04088

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