인공지능 분야에서 가장 획기적인 발전은 방대한 양의 데이터를 학습하고 불완전한 문장에서 다음 단어를 예측할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM)의 출현이었습니다. 그러나 이제 과학자들은 Microsoft 이러한 새로운 VMM은 인간처럼 상식을 추론하고 사용하도록 가르칠 수 있다고 주장합니다.
이것은 AI 분야에서 엄청난 성과입니다.
연구진으로 구성된 팀 MicrosoftOpenAI에 수십억 달러를 투자한 회사인 는 공개 출시 전부터 ChatGPT-4에 액세스할 수 있었습니다. 그들은 이 기술을 가지고 놀았고 나중에 몇 가지 흥미로운 세부 사항이 포함된 155페이지 분량의 논문을 출판했습니다.
연구팀은 논문에서 GPT-4가 인간과 같은 수준에서 스스로 추론하고 계획하고 자신의 경험을 통해 학습할 수 있는 시스템으로 정의하는 인공일반지능(AGI)을 향한 중요한 발걸음이라고 밝혔다. 또는 아마도 그들보다 더 높을 것입니다.
실제 학습과 암기의 차이를 보여주기 위해 팀은 GPT-4에게 한 달 동안 세 번 "TikZ에서 유니콘을 그려"라고 요청했습니다. 작업에서 팀은 GPT-4가 그린 다음 그림을 게시했습니다.
연구 저자는 GPT-4 도면의 복잡성이 분명하게 진화하는 것을 관찰할 수 있다고 말합니다. 연구를 주도한 피터 리(Peter Lee)는 "처음에는 매우 회의적이었습니다. 그리고 그것은 실망감, 짜증, 심지어 두려움으로 바뀌었습니다"라고 말했습니다. Microsoft, New York Times와의 인터뷰에서. 당신은 "이게 다 어디서 나온 거지?"라고 생각합니다.
팀은 GPT-4가 순전히 대규모 언어 모델이지만 초기 버전은 추상화, 이해, 코딩, 시각, 수학, 법률, 인간 동기 이해, 의학, 감정까지도.. 착시 현상, 실제가 아닌 결과 생성, 기본적인 산술 오류 등 여전히 결함이 있지만, 팀은 GPT-4가 상식을 적용하는 데 상당한 진전을 이뤘다고 말합니다.
연구팀은 또한 GPT-4에게 "모든 행이 운율이 맞는 소수가 무한히 많다는 증거를 쓸 수 있습니까? 연구팀의 일원이었던 전 프린스턴 대학 교수인 Bubek 박사는 New York Times에 GPT-4의 시적 증명이 수학적으로나 언어적으로 너무 인상적이어서 그가 인공 지능과 대화하고 있는지 인간과 대화하고 있는지 알 수 없었다고 말했습니다. . 사람과 "그 순간 나는 생각했다: 무슨 일이 일어나고 있는 거지?".
연구원 Microsoft는 기계 학습 모델의 가능성에 깊은 인상을 받았지만 회의적이기도 합니다. 그들은 논문에서 다음과 같이 썼습니다. "우리는 이 접근 방식이 다소 주관적이고 비공식적이며 엄격한 과학적 평가 기준을 충족하지 못할 수 있음을 인정합니다."
Carnegie Mellon University의 연구원이자 교수인 Maarten Sapp도 이 문서를 날카롭게 비판했습니다. 그들은 자신의 접근 방식이 주관적이고 비공식적이며 엄격한 과학적 평가 기준을 충족하지 못할 수 있음을 작업 소개에서 말 그대로 인정합니다."
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