LLM은 언어를 어떻게 '느끼는가' — 인지의미론으로 본 LLM의 개념 인식
인지의미론의 원형 의미론 관점에서 LLM과 인간의 개념 인식 차이를 분석한 글. LLM 임베딩은 카테고리 분류는 인간과 유사하지만 전형성 판단에서는 상관계수 0.15 이하로 크게 다르며, next-token prediction 훈련 목적이 근본 원인일 수 있음
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LLM 임베딩의 전형성 순위와 인간 순위의 상관계수가 0.15 이하로 매우 낮음
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next-token prediction 목적 함수가 임베딩 표현 정리를 보장하지 않으며, word2vec(0.3~0.4)이나 BERT가 오히려 인간에 더 가까움
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GPT-4의 다음 문장 예측 정답률 65.9% vs 이전 문장 예측 0.8%로 극단적 비대칭 존재
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모델 크기를 키워도 인간과의 일치도가 높아지지 않고 오히려 멀어지는 경우도 있음
LLM이 더 커지고 똑똑해져도 인간의 직관과 자동으로 가까워지지 않는다는 점이 핵심. next-token prediction만으로는 한계가 있고, contrastive learning 같은 표현 학습 기법의 도입이 필요할 수 있음
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