Stanford University와 UNC Chapel Hill은 최근 LLMS (Lange Language Models)에서 널리 퍼져있는 가상의 오류 문제를 해결하기 위해 획기적인 공동 연구를 시작했습니다. NLP (Natural Language Processing) 기술과 자동 선호도 분류 방법을 통합함으로써 연구팀은 오픈 세대 환경에서 언어 모델의 사실 정확도를 크게 향상시키는 새로운 미세 조정 전략을 개발했습니다.
이 연구의 주요 혁신은 독특한 미세 조정 접근법에 있습니다. 연구원들은 최신 NLP 기술을 사용하여 외부 지식 기반으로 언어 모델의 출력을 평가하여 생성 된 컨텐츠가 알려진 사실과 일치하도록합니다. 동시에, 팀은 직접 선호도 최적화 알고리즘을 채택하고 LLAMA-2 모델을 미세하게 조정하여 실제로 크게 진행했습니다.
연구 결과에 따르면이 혁신적인 방법은 언어 모델의 사실 오류를 효과적으로 감소시킬뿐만 아니라 미래의 LLM 개발을위한 새로운 아이디어를 제공합니다. 연구팀은 모델 출력을 권위있는 지식 소스와 비교함으로써 신뢰할 수있는 평가 시스템을 성공적으로 설정하여 언어 모델의 사실에 대한 정량적 표준을 제공합니다.
이 연구의 결과는 실질적인 의미가 있습니다. 개발자에게 언어 모델의 사실 정확도를 향상시킬 수있는 특정 방법을 제공 할뿐만 아니라 사용자에게보다 신뢰할 수있는 인공 지능 도구를 제공합니다. 사실의 정확도가 높은 뉴스 작문 및 학업 연구와 같은 분야 에서이 기술은 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.
앞으로, 연구팀은 탐험 할 가치가있는 몇 가지 방향을 제안했습니다. 첫째, 그들은 더 나은 결과를 달성하기 위해이 새로운 접근법과 다른 선행 기술과 결합 할 것을 제안합니다. 둘째, 연구팀은이 접근법을 더 큰 언어 모델로 확장하면 더 큰 개선이 이루어질 수 있다고 생각합니다. 또한, 그들은보다 세분화 된 평가 지표와보다 포괄적 인 지식 기반 통합 프로그램을 개발할 것을 제안했습니다.
이 연구는 언어 모델의 사실 문제를 해결하는 데 인공 지능 분야의 중요한 단계를 나타냅니다. 기술의 지속적인 발전으로, 우리는 미래의 언어 모델이보다 정확하고 신뢰할 수있는 정보를 제공하고 인간 사회의 모든 영역에 긍정적 인 영향을 줄 수 있다고 믿을만한 이유가 있습니다. 이 연구의 결과는 학계에 큰 의미 일뿐 만 아니라 인공 지능의 실제 적용에 큰 영향을 미칩니다.