프론티어 대규모 언어 모델에서의 애쉬 동조에 대한 정량적 접근
arXiv:2610.36668v1 발표 유형: 신규 초록: 애쉬 동조 실험은 최근 대규모 언어 모델(LLM)에서의 동조를 측정하는 방법으로 상당한 주목을 받고 있습니다. 기존 연구들이 LLM에서의 동조를 입증하는 데 집중해 왔다면, 우리 연구는 이 접근법에 추가적인 정량적 층을 더합니다. 우리는 프론티어 LLM을 여러 질문 세트에 대해 샘플링하는 대신, 단일 질문을 반복적으로 샘플링하여 LLM의 확률적 특성을 활용해 답변 분포를 생성합니다. 이를 통해 모델에 가공된 합의가 제시되기 전후의 답변 분포를 비교할 수 있습니다. 우리의 실험은 프론티어 LLM이 실제로 동조를 보임을 확인하며, 기존 문헌을 뒷받침하고, 분포 간 비교를 통해 추가적인 정보를 제공합니다.