'Strawberry'의 발표는 언어 모델의 근본적인 한계, 즉 단어 내의 개별 문자를 분석할 수 없다는 점에 주목하게 했습니다. 이 약점은 언어 모델의 작동 방식에 대한 심오한 측면을 드러냅니다.

계산 문제

ChatGPT가 '딸기'라는 단어의 'r'을 세어 달라고 요청하면 모델이 잘못 계산하는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 지능 부족이 아니라 언어 모델이 텍스트를 분석하는 방식에서 비롯됩니다. 그 이유를 이해하려면 다음과 같은 개념을 알아야 합니다. 토큰화.

토큰을 통해 바라본 세상

언어 모델은 단어를 문자의 연속이 아니라 숫자로 변환된 의미 단위인 '토큰'으로 간주합니다. 이는 마치 각 단어가 숫자 코드로 대체된 책을 읽는 것과 같습니다. 예를 들어 '교과서'라는 단어는 '학교'와 '책'이라는 두 개의 개별 토큰으로 나뉩니다. 이것이 모델이 이 단어의 'o'를 정확하게 세는 데 어려움을 겪는 이유를 설명합니다. 실제로는 단어로 인식하지 못하기 때문입니다.

조명하는 예

'학교'라는 단어가 항상 숫자 '412'로 표시되는 언어를 배운다고 상상해 보세요. 누군가 '412'에 'o'가 몇 개냐고 묻는다면, 우리는 그 단어의 전체 내용을 보지 않고는 제대로 대답할 수 없을 것입니다. 언어 모델도 비슷한 상황에 처해 있습니다. 언어 모델은 단어의 문자 그대로의 구성에 접근하지 않고 숫자를 통해 의미를 처리합니다.

복합 단어의 도전

복합어의 경우 문제는 더욱 심각해집니다. '타임키퍼'는 개별 토큰으로 나뉘어져 있어 모델이 '와' 글자의 정확한 위치를 파악하기 어렵습니다. 이러한 파편화는 글자 수 계산뿐만 아니라 내부 단어 구조의 이해에도 영향을 미칩니다.

딸기 문제에 대한 해결책(아마도)

미래의 OpenAI 모델인 스트로베리는 텍스트 처리에 혁신적인 접근 방식을 도입하여 이러한 한계를 극복해야 합니다. 기존의 토큰화에만 의존하는 대신 개별 문자 수준에서 단어를 분석할 수 있어야 보다 정밀한 계산 및 분석 작업이 가능해집니다.

향후 시사점

이 문제의 중요성은 단순한 글자 수 계산 그 이상입니다. 이러한 세분화된 분석 기능은 AI 모델의 언어적 이해도를 크게 향상시켜 문자 수준에서 상세한 텍스트 분석이 필요한 문제를 해결할 수 있게 해줍니다.

이 기술의 계획된 통합은 통계적 패턴뿐만 아니라 언어의 근본적인 세부 사항에 대해 '추론'할 수 있는 언어 모델의 방향에 큰 진전이 될 것입니다.

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