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군침군침 이탈리아 셰프가 알려주는 정통 까르보나라 만들기.gif
안토니오 까를루치오가 알려주는진짜 오리지널 까르보나라물을 끓이고물 1L당 10g의 비율로 소금을 넣으세요가장 굵은 종류의 스파게티인 스파게토니를 넣어주세요(지름이 1.6mm 정도면 스파게티니,1.8mm이면 스파게티, 2mm 정도면 스파게토니라고 하고까르보나라에는 보통 스파게토니를 쓴다고 함)이만큼이 2인분10분 정도 끓이면 되는데가끔 저어주기만 하면 돼요(오일 넣으면 소스가 면에 배어들지 않는다고 함)돼지 볼살로 만든 관찰레를 쓸건데햄이나 판체타(염장한 돼지 뱃살)처럼 염장한이탈리아 특산 베이컨이라고 합니다(두꺼운 베이컨으로 해도 된다고 하심)판체타를 이용해도 되지만 셰프님은 관찰레를 좋아하심관찰레를 이만큼 썰어주고이제 소스를 만들 차례팬에 좋은 올리브 오일을 둘러주세요썰어둔 관찰레를 팬에 넣으세요이게 소스 만들기의 처음이자 거의 끝이래요이제 계란 차례2인분이니 2개 사용(꼭 신선한 계란을 써라)계란 2개+노른자만 1개더 크리미한 식감을 원하면 노른자를 추가하세요저어주기절대 절대 크림을 넣지마세요이제 파마산 치즈를 넣을 건데로마에선 페코리노 치즈를 갈아서 넣기도 한다고치즈 넣고후추를 듬뿍다시 저어주면 소스 완성참 쉽죠?베이컨이 짜기 때문에 소금은 필요없어요불을 약간 줄여주고 파스타가 잘 돼가는지 보세요파스타가 아직 좀 딱딱해서3~4분 정도 더 끓일겁니다기름이 많이 나왔네요키친타올로 흡수해줍니다이제 파스타가 다됐고 팬은 불을 끈 상태입니다너무 뜨거우면 안되기 때문파스타를 넣어주세요살살 섞어가면서 식혀주세요계란이 파스타를 코팅할 수 있는 적당한 온도가 돼야해요제일 중요한 순간이제 소스를 부어줍니다섞섞보통 잘못된 음식들은 이 단계에서 너무 뜨거워서계란이 스크램블에그가 돼버린대요- 가스레인지에서 팬을 내려놓고 면에 소스 붓기- 접시에 면부터 담고 테이블에 가져가서 소스 붓고 섞기- 불 끄고 기다리면서 소스 한두방울 떨어뜨려서 팬 위에서 비벼도 안 굳으면 그때 붓기이제 쟁반에 옮겨담고파마산이나 페코리노 치즈와 후추를 뿌려주면유일한 정통 까르보나라 완성!!!크림을 넣지 않아도 부드러운 까르보나라만족
작성자 : 수인갤러리고정닉
(구글) LLM 표현을 통해 인간 뇌의 언어 처리 과정 이해하기
LLM 표현을 통해 인간 뇌의 언어 처리 과정 이해하기2025년 3월 21일 | 마리아노 샤인(Mariano Schain), 소프트웨어 엔지니어, 아리엘 골드스타인(Ariel Goldstein), 방문 연구원, 구글 리서치후속 발화 예측과 문맥 임베딩을 활용한 과제 적응에 최적화된 대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 거의 비슷한 수준으로 자연어를 처리할 수 있습니다. 본 연구는 인간의 뇌 신경 활동이 일상 대화를 처리하는 과정에서 LLM 내부의 음성 및 언어 관련 문맥 임베딩과 선형적으로 정렬된다는 것을 보여줍니다.인간의 뇌는 일상 대화 중에 자연어를 어떻게 처리할까요? 이론적으로 LLM과 인간 언어에 대한 기호적 심리언어학 모델은 자연어를 부호화하는 방식에 있어 근본적으로 다른 계산 프레임워크를 제시합니다. LLM은 기호적인 품사나 통사 규칙에 의존하지 않습니다. 대신 다음 단어 예측이나 강화 학습으로 개선된 생성과 같은 간단한 자기 지도 학습 목표를 사용합니다. 이를 통해 LLM은 실제 텍스트 코퍼스에서 추출한 문맥에 맞는 언어적 결과물을 생성하며, 자연스러운 음성(소리)과 언어(단어)의 통계적 구조를 다차원 임베딩 공간에 효과적으로 부호화합니다.LLM의 성공에 영감을 받아, 저희 구글 리서치 팀은 프린스턴 대학교, 뉴욕 대학교(NYU), 히브리 대학교(HUJI)와 협력하여, 인간의 뇌와 딥러닝 언어 모델이 각자의 뛰어난 능력을 발휘하며 자연어를 처리하는 방식의 유사점과 차이점을 탐구하고자 했습니다. 지난 5년간 일련의 연구를 통해, 저희는 특정 딥러닝 모델의 내부 표현(임베딩)과 자연스러운 대화 중 인간 뇌 신경 활동 사이의 유사성을 탐구했으며, 이를 통해 딥러닝 언어 모델의 임베딩이 인간 뇌의 언어 처리 방식을 이해하기 위한 틀로서 강력한 잠재력을 지니고 있음을 입증했습니다. 저희는 딥러닝 언어 모델이 생성하는 단어 수준 내부 임베딩이 인간 뇌에서 음성 이해 및 발화와 관련된 기존에 알려진 뇌 영역들의 신경 활동 패턴과 정렬된다는 것을 입증합니다.유사한 임베딩 기반 언어 표현네이처 인간 행동(Nature Human Behaviour)에 발표된 저희의 가장 최근 연구는 트랜스포머 기반 음성-텍스트 변환 모델의 내부 표현과 실제 대화 중 인간 뇌의 신경 처리 순서 간의 정렬을 조사했습니다. 이 연구에서 저희는 자발적인 대화 중에 두개 내 전극을 사용하여 기록된 신경 활동을 분석했습니다. 저희는 신경 활동 패턴을 Whisper 음성-텍스트 변환 모델이 생성한 내부 표현(임베딩)과 비교했으며, 모델의 언어적 특징이 뇌의 자연스러운 음성 처리 과정과 어떻게 정렬되는지에 초점을 맞추었습니다.듣거나(음성 이해 중) 말하는(음성 발화 중) 모든 단어에 대해, 음성-텍스트 변환 모델에서 두 가지 유형의 임베딩이 추출되었습니다. 즉, 모델의 음성 인코더에서 추출한 음성 임베딩과 모델의 디코더에서 추출한 단어 기반 언어 임베딩입니다. 각 대화 속 단어마다 음성-텍스트 임베딩을 이용해 뇌의 신경 신호를 예측하는 선형 변환 값을 추정했습니다. 이 연구는 인간 뇌의 음성 영역 신경 활동과 모델의 음성 임베딩 간, 그리고 뇌의 언어 영역 신경 활동과 모델의 언어 임베딩 간의 놀라운 정렬을 밝혀냈습니다. 이러한 정렬 관계는 피험자의 언어 이해에 대한 뇌 신경 반응 순서를 모델링한 아래 애니메이션에서 확인할 수 있습니다.피험자가 "How are you doing?" 문장을 들을 때 언어 이해에 대한 뇌 신경 반응 순서.청자가 입력되는 음성 단어를 처리할 때, 우리는 일련의 신경 반응을 관찰합니다. 처음에 각 단어가 발화될 때, 음성 임베딩은 상측두회(STG)를 따라 있는 음성 영역의 피질 활동을 예측할 수 있게 해줍니다. 수백 밀리초 후, 청자가 단어의 의미를 해독하기 시작하면, 언어 임베딩은 브로카 영역(하전두회(IFG)에 위치)의 피질 활동을 예측합니다.피험자의 발화 과정을 살펴보면, 우리는 다른 (역순의!) 신경 반응 순서를 관찰합니다.피험자가 "feeling fantastic"이라고 답할 때 언어 발화에 대한 신경 반응 순서.이 정렬을 더 자세히 살펴보면, 단어를 발화하기 약 500밀리초 전에 (피험자가 다음 단어를 발화할 준비를 할 때), 언어 임베딩(파란색으로 표시)이 브로카 영역의 피질 활동을 예측합니다. 수백 밀리초 후 (여전히 단어 시작 전), 화자가 조음 발화 순서를 계획할 때 음성 임베딩(빨간색으로 표시)이 운동 피질(MC)의 신경 활동을 예측합니다. 마지막으로, 화자가 단어를 발화한 후, 화자가 자신의 목소리를 들으면서 음성 임베딩이 STG 청각 영역의 신경 활동을 예측합니다. 이러한 역동적인 과정은 언어 영역에서 무엇을 말할지 계획하는 것부터 시작하여, 운동 영역에서 어떻게 발화할지 계획하고, 마지막으로 음성 지각 영역에서 발화된 내용을 모니터링하는 신경 처리 순서를 반영합니다.전체 뇌 분석의 정량적 결과는 아래 그림과 같습니다. 각 단어에 대해 해당 단어의 음성 임베딩(빨간색)과 언어 임베딩(파란색)을 입력값으로 사용하여, 단어 시작 시점(그림의 x축 값 0)을 기준으로 -2초에서 +2초 사이의 다양한 시간 지연(time lag)에 따른 각 전극의 신경 반응을 예측했습니다. 이는 음성 발화(왼쪽 패널)와 음성 이해(오른쪽 패널) 중에 수행되었습니다. 관련 그래프는 다양한 뇌 영역의 전극에서 시간 지연에 따른 모든 단어에 대한 신경 활동 예측의 정확도(상관관계)를 보여줍니다.발화 및 이해 시 인간 뇌 신호와 음성/언어 임베딩의 부합도 분석.음성 발화 중에는, IFG의 언어 임베딩(파란색)이 감각운동피질의 음성 임베딩(빨간색)보다 먼저 최고조에 달하고, 그 뒤를 이어 STG에서 음성 부호화가 최고조에 달하는 것이 분명합니다. 반대로, 음성 이해 중에는 최고 부호화 시점이 단어 시작 이후로 이동했으며, STG의 음성 임베딩(빨간색)이 IFG의 언어 부호화(파란색)보다 훨씬 먼저 최고조에 달했습니다.종합적으로, 저희 연구 결과는 음성-텍스트 변환 모델 임베딩이 자연스러운 대화 중 언어 처리의 신경 기반을 이해하기 위한 일관된 프레임워크를 제공함을 시사합니다. 놀랍게도, Whisper는 뇌가 언어를 처리하는 방식을 고려하지 않고 오직 음성 인식을 위해서만 개발되었음에도 불구하고, 저희는 그 내부 표현이 자연스러운 대화 중 신경 활동과 정렬된다는 것을 발견했습니다. 이러한 정렬은 보장된 것이 아니었습니다. 만약 부정적인 결과가 나왔다면 임베딩과 신경 신호 간의 상관관계가 거의 없거나 전혀 없음을 보여주었을 것이며, 이는 모델의 표현이 뇌의 언어 처리 메커니즘을 포착하지 못했음을 의미했을 것입니다.LLM과 인간 뇌 간의 정렬을 통해 밝혀진 특히 흥미로운 개념 중 하나는 신경 처리에서의 '부드러운 계층 구조(soft hierarchy)'라는 개념입니다. IFG와 같이 언어에 관여하는 뇌 영역은 단어 수준의 의미론적 및 통사론적 정보를 우선시하는 경향이 있지만(언어 임베딩(파란색)과의 더 강한 정렬로 나타남), 더 낮은 수준의 청각적 특징도 포착합니다(음성 임베딩(빨간색)과의 낮지만 유의미한 정렬에서 분명히 드러남). 반대로, STG와 같은 하위 음성 영역은 음향 및 음소 처리를 우선시하는 경향이 있지만(음성 임베딩(빨간색)과의 더 강한 정렬로 나타남), 단어 수준 정보도 포착합니다(언어 임베딩(파란색)과의 낮지만 유의미한 정렬에서 분명히 드러남).LLM과 인간 뇌가 공유하는 목표 및 기하학적 구조LLM은 간단한 목표, 즉 순서대로 다음 단어를 예측하는 것을 사용하여 자연어를 처리하도록 훈련됩니다. 네이처 뉴로사이언스(Nature Neuroscience)에 발표된 논문에서, 저희는 LLM과 유사하게 청자의 뇌 언어 영역이 다음 단어가 발화되기 전에 예측하려고 시도한다는 것을 발견했습니다. 더욱이, LLM처럼, 단어 시작 전 청자의 예측에 대한 확신 수준은 단어가 발화된 후 그들의 놀람 수준(예측 오류)을 조절합니다. 이러한 발견은 자기회귀 LLM과 인간 뇌가 공유하는 시작 전 예측, 시작 후 놀람, 그리고 임베딩 기반 문맥 표현이라는 근본적인 계산 원리에 대한 강력한 새로운 증거를 제공합니다. 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 발표된 또 다른 논문에서, 저희 팀은 LLM의 임베딩 공간 기하학적 구조에 포착된 자연어 단어 간의 관계가 언어 영역에서 뇌에 의해 유도된 표현의 기하학적 구조(즉, 뇌 임베딩)와 정렬된다는 것도 발견했습니다.LLM과 인간 뇌의 자연어 처리 방식 차이점인간의 뇌와 트랜스포머 기반 LLM이 자연어 처리에서 근본적인 계산 원리를 공유하지만, 그 기저의 신경 회로 구조는 현저하게 다릅니다. 예를 들어, 후속 연구에서 저희는 트랜스포머 기반 LLM의 계층 간 정보 처리 방식과 인간 뇌의 처리 방식을 비교 조사했습니다. 저희 팀은 LLM과 인간 뇌의 언어 영역에서 계층 간 비선형 변환은 유사하지만, 그 구현 방식은 상당히 다르다는 것을 발견했습니다. 수백에서 수천 개의 단어를 동시에 처리하는 트랜스포머 아키텍처와 달리, 언어 영역은 언어를 순차적으로, 단어별로, 순환적으로, 그리고 시간적으로 분석하는 것으로 보입니다.요약 및 향후 방향저희 팀 연구에서 축적된 증거는 인간의 뇌와 딥러닝 모델이 자연어를 처리하는 방식 사이에 몇 가지 공유된 계산 원리를 밝혀냈습니다. 이러한 결과는 딥러닝 모델이 통계적 학습, 블라인드 최적화(blind optimization), 그리고 자연 현상과의 직접적인 부합 원칙에 기반하여 자연어를 처리하는 뇌의 신경 코드를 이해하기 위한 새로운 계산 프레임워크를 제공할 수 있음을 시사합니다. 동시에, 신경 구조, 언어 데이터의 유형 및 규모, 트랜스포머 기반 언어 모델의 훈련 프로토콜과, 인간의 뇌가 사회적 환경에서 자연스럽게 언어를 습득하는 생물학적 구조 및 발달 단계 사이에는 상당한 차이가 있습니다. 앞으로 저희의 목표는 정보 처리 및 실제 세계에서의 기능 수행 능력이 향상된, 생물학적으로 영감을 받은 혁신적인 인공 신경망을 만드는 것입니다. 저희는 인간의 경험과 더 잘 맞는 신경 구조, 학습 프로토콜, 훈련 데이터를 적용하여 이를 달성할 계획입니다.감사의 말씀본문에 기술된 작업은 구글 리서치가 프린스턴 대학교 신경과학 연구소 및 심리학과 해슨 랩(Hasson Lab), 히브리 대학교 경영대학원 및 인지과학과 딥코그니션랩(DeepCognitionLab), 그리고 뉴욕대 랑곤 종합 간질 센터(NYU Langone Comprehensive Epilepsy Center) 연구원들과 장기간 협력한 결과입니다.- 앤트로픽과 구글, LLM은 인간의 뇌와 거의 동일하게 작동한다앤스로픽과 딥마인드가 현재의 LLM이 추론 및 언어 능력 측면에서 인간의 뇌와 거의 동일하게 작동한다는 것을 보여주는 유사한 논문들을 발표했습니다.이는 "과연 실제로 추론하는 것인가"에 대한 기존의 논쟁 구도를 바꿔 놓을 것입니다.(앤트로픽) 거대 언어 모델의 사고 과정 추적하기 - 번역본 보기(구글) LLM 표현을 통해 인간 뇌의 언어 처리 과정 이해하기 - 번역본 보기
작성자 : 초존도초고정닉
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