[논문리뷰] Language Models Model Language

링크: 논문 PDF로 바로 열기

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 Mańczak의 프레임워크를 제시합니다. LLM의 성공은 텍스트의 확률론적 분석과 주파수 구조를 학습하는 능력에 기반하며, 이는 Mańczak의 이론을 경험적으로 뒷받침한다고 주장합니다. 특히, 고차원 임베딩 및 Transformer 아키텍처를 통해 LLM이 언어의 관계적 논리를 파악하는 능력을 강조합니다.

주요 결과

LLM의 성능이 프리트레이닝 데이터 양에 따라 원활하게 증가한다는 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 모델의 한계를 넘어선 임베딩 기반 아키텍처는 LLM이 유사성 및 관계를 일반화하는 데 필수적인 핵심 메커니즘임을 밝힙니다.

AI 실무자를 위한 시사점

AI 실무자는 LLM을 단순한 "확률적 앵무새"가 아닌, 언어의 경험적 모델로 이해해야 합니다. LLM의 평가는 "심층 구조"나 "접지된 의미"와 같은 추상적 이론적 요구사항이 아닌, 실제 텍스트 데이터에 대한 예측 및 생성 능력에 초점을 맞춰야 합니다. 이는 주파수 가중치 기반의 코퍼스 구성과 임베딩을 통한 관계적 의미 학습이 LLM의 언어적 능력 향상에 중요함을 시사하며, LLM의 의미는 대부분 단어 간의 관계적 네트워크에서 파생된다고 강조합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.