일반 전문가 컴퓨터 사용_AGENT을 구동하는 Holo4
뉴욕 타임즈 기사 : 대형 언어 모델이 사람처럼 말하는 것처럼 들리지만, 실제로는 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 생성하는 데에 의존합니다. 그러나 이 모델은 그 데이터에 포함되지 않은 새로운 주제나 상황에 대해 잘못된 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 문제는 최근 연구에서 대형 언어 모델이 코로나19와 관련된 오류를 내는 경우를 보여주었습니다. 연구자들은 모델이 전염병의 위험을 과소평가하고, 대중이 어떻게 행동해야 하는지에 대한 명확한 지침을 제공하지 못하는 등 많은 오류를 범하는 것을 관찰했습니다. 연구자들은 이러한 오류가 모델이 훈련 데이터에 포함된 정보에만 의존하는 때문이라고 지적했습니다. 훈련 데이터는 2020년 12월까지의 코로나19 정보만을 포함하고 있었으며, 이후의 정보는 포함되지 않았습니다. 연구자들은 모델이 새로운 정보를 학습하고 정확성을 개선하는 데에 도움이 될 수 있는 몇 가지 방법을 제안했습니다. 첫 번째 방법은 모델을 훈련시키기 위해 최신 데이터를 사용하는 것입니다. 두 번째 방법은 모델이 새로운 정보를 학습하는 데에 도움이 될 수 있는 다른 기술을 개발하는 것입니다.
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