대규모 언어 모델(LLMs)은 항상 똑같은 이야기를 하는가?

요약

본 연구는 LLM이 생성하는 이야기의 서사적 유사성을 조사하여 모델 간 출력의 다양성 문제를 다룹니다. 연구 결과, 최첨단 모델들이 인간의 개별 이야기에는 근접하지만 집단적 다양성은 결여된 '평균적인' 서사로 수렴함을 확인했습니다.

핵심 포인트

• LLM 생성 서사는 인간 작성 서사보다 유사성이 높음
• 최첨단 모델들이 하나의 평균적인 서사로 수렴하는 경향 발견
• 부정 프롬프팅과 온도 스케일링은 동질성 해결에 한계가 있음