"VentureBeat" 기사 제목 "딸기 문제: AI의 한계를 극복하는 방법"에서는 대형 언어 모델(LLMs)이 특정 문자의 개수를 세거나 단계별 작업을 수행할 때 겪는 어려움에 대해 설명합니다.

다음은 기사의 주요 내용입니다:

토큰화 문제
OpenAI와 같은 LLM은 텍스트를 처리할 때 전체 단어, 하위 단어 또는 개별 문자로 이루어진 토큰을 사용합니다. 이러한 토큰화 방식은 모델이 단어 내에서 특정 문자를 정확하게 세기 어렵게 만들 수 있습니다. 예를 들어 "strawberry"라는 단어는 개별 문자가 아닌 하나 또는 두 개의 토큰으로 처리될 수 있어 'R'의 개수를 세는 데 불일치를 초래할 수 있습니다.

LLM의 한계
LLM은 패턴을 기반으로 텍스트를 예측하고 생성하도록 설계되었습니다. 이 모델들은 복잡한 작업인 문맥 이해와 일관된 텍스트 생성을 잘 수행하지만, 문자 세기와 같은 간단하고 정확한 작업에는 어려움을 겪습니다.

가능한 해결책
이러한 한계를 극복하기 위해 여러 가지 접근 방법이 제안되고 있습니다:
- 더 나은 토큰화 : 향후 모델은 단어를 개별 문자로 더 정확하게 분할하도록 훈련되어 특정 문자의 개수를 세는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
- 하이브리드 시스템 : LLM과 문자를 세거나 산술 계산 전용으로 설계된 외부 도구 또는 알고리즘을 통합하면 기능을 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 한 문자의 발생 횟수를 세기 위한 선형 시간 알고리즘을 사용하고 이 정보를 LLM에 다시 제공할 수 있습니다.
- 전문 시스템 : 산술 작업에 계산기를 사용하는 것처럼 LLM의 강점이 아닌 작업에 전문 애플리케이션을 사용하는 것은 자원 사용을 최적화하고 전체 성능을 개선할 수 있습니다.

미래 개발
이 기사에서는 AI의 지속적인 발전, 예를 들어 OpenAI의 새로운 모델 "o1" (코드명 "strawberry")이 논리와 문제 해결 능력을 개선하도록 설계되었다는 내용이 언급됩니다. 그러나 이러한 고급 모델들도 특정 문자를 정확하게 세어야 하는 작업에는 여전히 도전에 직면할 수 있습니다.

요약하자면, "딸기 문제"는 현재 LLM이 정확한 계산 및 산술 작업을 수행하는 데 있어 더 나은 토큰화, 하이브리드 시스템, 전문 도구 통합의 필요성을 강조합니다.