[논문리뷰] Language Models Model Language

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저자: Łukasz Borchmann

핵심 연구 목표

전통적인 언어학적 비판(예: Chomsky, de Saussure)에 맞서 LLM이 언어를 모델링하는 능력을 재평가하고, Witold Mańczak의 경험주의적 원칙에 기반한 대안적인 이론적 프레임워크를 제시하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 LLM의 설계, 평가 및 해석을 위한 건설적인 가이드를 제공하고자 합니다.

핵심 방법론

논문은 언어를 "말해지고 쓰여진 모든 것의 총체"로 정의하고 "사용 빈도"를 언어의 주요 지배 원리로 보는 Witold Mańczak 의 프레임워크를 제시합니다. LLM의 성공은 텍스트의 확률론적 분석 과 주파수 구조 를 학습하는 능력에 기반하며, 이는 Mańczak의 이론을 경험적으로 뒷받침한다고 주장합니다. 특히, 고차원 임베딩 및 Transformer 아키텍처 를 통해 LLM이 언어의 관계적 논리를 파악하는 능력을 강조합니다.

주요 결과

LLM의 성능이 프리트레이닝 데이터 양에 따라 원활하게 증가 한다는 점(Kaplan et al., 2020; Hoffmann et al., 2022)은 언어의 주파수 구조가 모델의 핵심 조직력임을 입증합니다. LLM은 추상적인 규칙이나 가정된 "심층 구조" 없이도 일관된 언어를 합성하며, 이는 Mańczak의 "합성이 분석을 검증한다" 는 원칙에 부합하는 기능적 언어 능력을 보여줍니다. 또한, n-gram 모델 의 한계를 넘어선 임베딩 기반 아키텍처 는 LLM이 유사성 및 관계를 일반화하는 데 필수적인 핵심 메커니즘임을 밝힙니다.

AI 실무자를 위한 시사점

AI 실무자는 LLM을 단순한 "확률적 앵무새"가 아닌, 언어의 경험적 모델 로 이해해야 합니다. LLM의 평가는 "심층 구조"나 "접지된 의미"와 같은 추상적 이론적 요구사항이 아닌, 실제 텍스트 데이터에 대한 예측 및 생성 능력 에 초점을 맞춰야 합니다. 이는 주파수 가중치 기반의 코퍼스 구성 과 임베딩을 통한 관계적 의미 학습 이 LLM의 언어적 능력 향상에 중요함을 시사하며, LLM의 의미는 대부분 단어 간의 관계적 네트워크 에서 파생된다고 강조합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.