• 제목/요약/키워드: 대형언어모형

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인공지능 기반 사회적 지지를 위한 대형언어모형의 공감적 추론 향상: 심리치료 모형을 중심으로 (Enhancing Empathic Reasoning of Large Language Models Based on Psychotherapy Models for AI-assisted Social Support)

  • 이윤경;이인주;신민정;배서연;한소원
    • 인지과학
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    • 제35권1호
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    • pp.23-48
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    • 2024
  • 대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.

쌍곡선형 완경사 방정식을 이용한 스펙트럼 불규칙파 예측 모형 개발 (Modeling of Spectral Waves using a Mild Slope Equation of Hyperbolic Type)

  • 김동희;이정렬
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.163-163
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    • 2016
  • 선박의 대형화 등으로 인한 세계적인 항만들이 하역능력의 제고를 위하여 선박의 대형화, 고속화, 전용선화에 있어 큰 움직임을 보이고 있다. 또한 항만의 연간 작업가능일수 확보를 위하여 신항만 건설시 항 내 정온도 향상을 위하여 최적의 방파제 배치 및 최선의 소파기술에 대한 연구지원을 아끼지 않고 있다. 이뿐 아니라 최근 파랑 수치모형의 정확성이 향상되고 계산시간이 단축됨으로써 각 격자 상에 입력된 수심정보와 입사경계에서의 입사정보 경계면에서의 경계(반사율) 정보로부터 손쉽게 천해파랑 정보를 산출할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 스펙트럼을 통해 각각의 파고와 주기를 추출하였으며, 쌍곡선형 완경사 방정식을 수치 해석하여 불규칙파의 설계파를 산정하였다. 또한 Matlab을 사용하여 전 프로그램이 toolbox화 됨으로써 운영하는데 편리하고 특히 다양한 지형의 적용에 용이하게 되었다. Matlab은 다른 언어와 달리 전 프로그램이 vectorizing 되어 계산시간이 상당히 단축되었다. 본 연구를 통해 실무자들이 항만이나 어항 등 연안해역 개발시 유의파고를 사전에 예측하여 연안해역 개발하는 데 큰 도움이 되리라 기대한다.

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챗GPT 등장 이후 인공지능 환각 연구의 문헌 검토: 아카이브(arXiv)의 논문을 중심으로 (Literature Review of AI Hallucination Research Since the Advent of ChatGPT: Focusing on Papers from arXiv)

  • 박대민;이한종
    • 정보화정책
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    • 제31권2호
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    • pp.3-38
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    • 2024
  • 환각은 대형언어모형이나 대형 멀티모달 모형의 활용을 막는 큰 장벽이다. 본 연구에서는 최신 환각 연구 동향을 살펴보기 위해 챗 GPT 등장 이후인 2022년 12월부터 2024년 1월까지 아카이브(arXiv)에서 초록에 '환각'이 포함된 컴퓨터과학 분야 논문 654건을 수집해 빈도분석, 지식연결망 분석, 문헌 검토를 수행했다. 이를 통해 분야별 주요 저자, 주요 키워드, 주요 분야, 분야 간 관계를 분석했다. 분석 결과 '계산 및 언어'와 '인공지능', '컴퓨터비전 및 패턴인식', '기계학습' 분야의 연구가 활발했다. 이어 4개 주요 분야 연구 동향을 주요 저자를 중심으로 데이터 측면, 환각 탐지 측면, 환각 완화 측면으로 나눠 살펴보았다. 주요 연구 동향으로는 지도식 미세조정(SFT)과 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)을 통한 환각 완화, 생각의 체인(CoT) 등 추론 강화, 자동화와 인간 개입의 병행, 멀티모달 AI의 환각 완화에 대한 관심 증가 등을 들 수 있다. 본 연구는 환각 연구 최신 동향을 파악함으로써 공학계는 물론 인문사회계 후속 연구의 토대가 될 것으로 기대한다.