영국 및 해외에서 가장 뛰어난 학자들이 진행하는 이 과정은 영국 아카데미의 기함 강의 프로그램 인문학 및 사회과학 분야에서 최고의 학술적 성과를 선보입니다. 이번 행사 는 안나 모퍼고 데이비스 강연 시리즈.
대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리에서 놀라운 능력을 보여주었으며, 많은 사람들이 LLM이 마치 인간처럼 언어를 사용하고 이해하는 것처럼 이야기하기도 합니다. 그러나 이는 의미와 추론을 뒷받침하는 구조적 시스템과 LLM이 인코딩한 방대한 훈련 데이터 속 유사한 구절을 기반으로 다음에 나올 내용을 예측하는 메커니즘 사이의 차이를 간과하는 것입니다. LLM은 예측에 탁월하며, 유사성 기반의 암기만으로도 놀라운 수준의 성능을 발휘합니다. LLM은 난해한 질문에 답하고, 어떤 주제나 스타일로든 놀라운 유창성을 지닌 텍스트를 생성하며, 이러한 방식으로 실행 가능한 컴퓨터 코드를 생성할 수 있습니다.
하지만 LLM의 한계는 점점 더 명확해지고 있습니다. LLM은 논리적 추론에 어려움을 겪고, 그럴듯해 보이지만 완전히 부정확한 정보를 포함할 수 있으며, 훈련 과정에서 접한 예시와의 표면적인 유사성을 넘어 코드를 일반화하는 데 어려움을 겪습니다. 본 강연에서는 이러한 시스템의 능력과 한계를 모두 조명하는 최근 연구들을 소개할 것입니다. 결론적으로, 자연어 처리의 미래는 기호 추론의 정확성과 구조에 신경 계산의 재현력과 내용 유사성에 의한 접근성을 결합한 하이브리드 접근 방식에 있다고 주장할 것입니다.
본 강연은 현장 및 온라인으로 참석 가능하며, 참석자를 위한 리셉션도 예정되어 있습니다. 자세한 사항은 추후 공지될 예정입니다.
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