명령어 튜닝이 대규모 언어 모델의 문장 생성에 미치는 영향력 분석

초록

최근 대규모 언어모델 (large language models) 을 활용하여 다양한 자연어처리 문제를 추가학습없이 풀어내기 위한 zero-shot 학습에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다. 특히 프롬프트 튜닝(prompt tuning)을 활용하여 적은 학습만으로도 효과적으로 다양한 태스크에 적응하도록 돕는 방법이 최근 대규모 언어모델의 성능을 향상시키고 있다. 본 논문은 명령어 튜닝 (instruction tuning) 이언어모델에 끼치는 영향을 분석하였다. 명령어 튜닝된 모델이 기존 언어모델과 비교하여 변화된 문장 생성 특징, 생성된 문장의 품질 등에 대한 분석을 수행하고 결과를 제시한다.