일반 인공 지능 (AGI)과 LLM (Language Model)의 관계와 차이는 현재 인공 지능 분야에서 중요한 문제입니다. AGI는 특정 작업에서만 잘 수행되는 것이 아니라 인간 지능을 완전히 이해하고 시뮬레이션하는 시스템으로 정의됩니다. 대형 언어 모델이 자연어 처리에서 상당한 진전을 보였지만 여전히 "환상"생성 및 인과 적 추론 능력의 부족과 같은 많은 제한 사항이 있습니다. 이러한 문제의 존재는 세상을 진정으로 이해하는 모델을 구축해야 할 필요성을 강조합니다.
AGI의 핵심은 데이터의 피상적 인 처리뿐만 아니라 깊은 인식과 추론을 수행하는 능력입니다. 대형 언어 모델은 원활한 텍스트를 생성 할 수 있지만 복잡한 인과 관계를 이해하고 논리적 추론을 수행하는 데 여전히 불충분합니다. 이러한 격차는 AGI의 구현이 현재 기술 프레임 워크를 넘어야하는 더 어려운 목표로 만듭니다.
큰 언어 모델의 주요 문제는 "환상", 즉 사실과 일치하지 않는 컨텐츠를 생성하는 것이 좋습니다. 이 현상은 모델이 세상을 이해하고 추론을 수행하는 데 근본적인 결함이 있음을 시사합니다. 대조적으로, AGI는 인과 적 추론 능력이 더 강하고 데이터에서 깊은 구조와 법칙을 추출하여보다 정확한 예측과 결정을 내릴 수 있어야합니다.
AGI 구현의 핵심은 인과 추론을 수행 할 수있는 모델을 구축하는 것입니다. 이 모델은 데이터 간의 상관 관계를 이해해야 할뿐만 아니라 그 뒤에있는 인과 관계를 밝힐 필요가 있습니다. 이런 식으로 AGI는 인간인지 과정을 더 잘 시뮬레이션하여 복잡한 환경에서 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.
일반적으로 AGI와 대형 언어 모델의 차이점은 실제 이해가 있는지 여부입니다. 대형 언어 모델은 언어 작업을 처리하는 데 잘 수행되지만 이해와 추론에서 여전히 개선해야합니다. 인과 관계를 만들고 세계를 이해할 수있는 모델을 구축하는 것은 AGI를 실현하는 중요한 방향이며 인공 지능의 미래 개발을위한 핵심 목표입니다.