대규모 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년간 AI와 자연어 처리 분야에서 가장 중요한 발전 중 하나입니다.
LLM은 트랜스포머 아키텍처의 어텐션 메커니즘을 통해 방대한 데이터셋 학습이 가능하며, 인간의 인지 능력과 유사한 추론, 타인의 마음 이해, 기만 전략 등의 능력을 보여줍니다.
LLM의 학습 목표 단순성과 데이터 패턴 암기 가능성을 지적하는 주장이 있지만, LLM 인지 능력에 대한 논의는 인간과 LLM의 차이를 간과하지 않으면서도 AI 인지 가능성을 배제하지 않는 균형 잡힌 관점에서 이루어져야 합니다.