대규모 언어 모델의 환각: 부족한 것은 기억

저자는 Ruby 라이브러리를 사용한 자신의 경험을 통해 인간과 대규모 언어 모델(LLM)의 정보 처리 방식 차이를 비교합니다. 인간은 퇴적적인 기억을 가지고 있어 지식의 출처와 신뢰성을 감지하여 무작위 추측을 피할 수 있습니다. 반면 LLM은 이러한 경험적 기억이 부족하여 지식이 습득한 기술이 아니라 유전 정보와 같은 것이므로 환각을 일으키기 쉽습니다. 저자는 LLM의 환각 문제를 해결하려면 실제 세계에서 '살아가며' 경험을 축적할 수 있는 새로운 AI 모델이 필요하다고 주장합니다.