확률적 앵무새

확률적 앵무새(stochastic parrot)라는 용어는 기계 학습에서 대형 언어 모델이 그럴듯한 언어를 생성할 수 있지만 자신이 처리하는 언어의 의미를 이해하지 못한다는 이론을 설명하는 비유이다. 이 용어는 에밀리 M. 벤더, 팀닛 게브루(Timnit Gebru), 안젤리나 맥밀란-메이저(Angelina McMillan-Major), 매거릿 미첼(Margaret Mitchell)의 2021년 인공 지능 연구 논문 "On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜"에서 벤더에 의해 만들어졌다.^[1]

같이 보기

각주

↑ Bender, Emily M.; Gebru, Timnit; McMillan-Major, Angelina; Shmitchell, Shmargaret (2021년 3월 1일). 〈On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜〉. 《Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency》. FAccT '21. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery. 610–623쪽. doi:10.1145/3442188.3445922. ISBN 978-1-4503-8309-7. S2CID 232040593.

외부 링크

"On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜" at Wikimedia Commons

[parrot-paper-1] Bender, Emily M.; Gebru, Timnit; McMillan-Major, Angelina; Shmitchell, Shmargaret (2021년 3월 1일). 〈On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜〉. 《Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency》. FAccT '21. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery. 610–623쪽. doi:10.1145/3442188.3445922. ISBN 978-1-4503-8309-7. S2CID 232040593.

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