통계학습이론으로 ChatGPT를 설명할 수 있을까
통계학습이론이 ChatGPT의 일반화 능력을 얼마나 설명하는지 분석한 글. 모델이 훈련 데이터의 통계적 패턴을 정확히 재현한다는 점에서 이론이 맞아떨어지는 사례들을 소개함.
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잘 일반화된 모델은 훈련 데이터의 통계적 패턴을 그대로 반영함
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LLM에게 랜덤 숫자를 물으면 7이 가장 많이 나오는데 이는 인간 텍스트의 분포를 반영한 것
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텍스트-이미지 모델이 부정을 이해 못하는 것도 웹 데이터가 없는 것을 라벨링하지 않기 때문
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파인튜닝 데이터의 속성 비율이 생성 결과에 그대로 반영됨
LLM의 신비로운 행동들이 사실은 통계학습이론으로 깔끔하게 설명되는 경우가 많다는 점이 인상적. 다음 편에서 다룰 '이론이 틀리는 부분'이 더 흥미로울 듯.
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