대형 언어 모델 연구 투명성 강화 지침
의료 분야에서 대형 언어 모델(LLM)의 활용이 증가함에 따라, 이를 사용한 연구를 위한 TRIPOD-LLM 보고 지침이 개발됐다. 이는 표준화된 보고 관행의 필요성을 강조하며 대형 언어 모델의 독특한 도전과제를 다루도록 구체적으로 설계됐다.
이 지침은 TRIPOD 성명서를 확장하여 대형 언어 모델을 활용한 연구의 보고 방식을 체계화했다. 19가지 주요 항목과 50개의 부항목으로 구성된 체크리스트를 통해 연구 제목에서부터 논의까지 중요한 보고 사항을 다룬다. 주요 주제는 투명성, 인간의 감독, 그리고 작업별 성능 보고의 중요성을 포함한다.
대형 언어 모델은 주어진 문맥에서 다음 단어를 예측하도록 훈련된 자기회귀 모델로 정의된다. 이들은 감독된 미세 조정 및 몇 가지 예제를 통한 학습 방법을 통해 적응력을 가지며, 제한된 예를 활용해 다양한 의료 관련 언어 처리 작업을 수행할 수 있다.
보고 지침은 환각, 누락, 신뢰성, 설명 가능성, 재현성, 프라이버시 및 편향성과 같은 LLM의 결과에서 발생할 수 있는 중요한 문제들을 강조한다. 따라서 방법론, 모델 버전, 훈련 데이터 및 평가 지표에 대한엄격하고 명확한 문서화가 필수적이다.
TRIPOD-LLM 성명서는 명확한 보고를 장려하여 투명성, 재현성, 공정한 비교를 촉진하고, 의료 연구와 실습에서 이러한 모델에 대한 이해와 적용을 돕는다. 개발 과정에서는 급속한 발전을 반영하기 위해 빠른 델파이 방법론과 다양한 전문가 패널을 포함했다.
이 지침은 LLM과 관련된 향후 연구를 위한 시기적절하고 관련 있는 보고 기준을 제공하며, 지속적 발전을 반영하여 주기적으로 업데이트될 예정이다.
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